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显卡,CPU,GPU和CUDA的关系与区别

时间:2023-06-08 18:05:49浏览次数:35  
标签:并行计算 CUDA 计算 显卡 GPU CPU


(1)显卡:显卡全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。因此,显卡是电脑进行数模信号转换的设备,承担输出显示图形的任务。具体来说, 显卡接在电脑主板上,它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。显卡分为集成显卡与独立显卡。

(2)GPU:GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢。GPU的作用包括用于图像的渲染,另一个就是可以进行浮点运算。

(3)CUDA:CUDA(Compute Unified Device Architecture),通用并行计算架构,是一种运算平台。它包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。你只要使用一种类似于C语言的 CUDA C语言,就可以开发CUDA程序,从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力,而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务,再交由GPU处理。

之前所说的GPU进行图像的渲染,但是并不是所有的GPU均支持浮点计算,其计算的原理区别在于是否存在CUDA通用并行计算架构的运算平台。,我们称之为深度学习计算核心。

最后关于CPU的区别含义就很明显了,是我们主板的运算器以及控制器,其计算方式为串行计算方式,与GPU进行计算的区别在于CPU为串行计算方式,GPU为并行的计算方式,其基于的计算架构CUDA进行并行计算。




显卡,CPU,GPU和CUDA的关系与区别_c++


CPU与GPU计算组成结构示意图

标签:并行计算,CUDA,计算,显卡,GPU,CPU
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