[球助]技术帝进，GPU运算是什么原理，GPU为什么性能这么强，TESLA工作站有什么用

kingthework

构造方面,一般为GUP-晶体管多而频率低; CUP而频率高而晶体管少.所以两者的应用面是不相同的..
上述言论是的商家惯用宣传手段.
只是某一方面GPU相当于128核心的CUP~并不是说总体性能~

该用户已被禁言

***断问题坐等131…………………………

帕特莱斯

***科技，不懂。。。。。。。。。。。。。

ft5329087

在硬件上，流处理模型及 SIMD 类似的结构使得用 GPU 进行通用计算是可行的，在 GPU 的结构中，芯片上占大多数面积的是计算器，而不像CPU 中一样，大部分的面积为控制器及寄存器等存储器所占据，这使得它适合进行计算密集型的算法处理。然而早期的 GPU 通用编程受到诸多因素的约制。使用 GPU 进行通用编程必须掌握图形处理语言及具备图形处理的相应知识，在 GPU 能进行编程的早期，也只有通用汇编语言才能进行程序的编写及执行，这是很费事的。然而，随着 CG、HLSL等高端语言的出现，在 GPU 上编程已经容易了很多。硬件以及软件上的可编程性使得在 GPU 上做通用计算成为可能。近年来基于 GPU的通用研究逐渐成为研究热点。很多数值计算等通用的算法都已经在 GPU 上得到了实现，并且有着不俗的性能表现，而可视化或者音频处理等等应用也都在 GPU 上得到了很好的展现。使用 GPU 作为 CPU 的协处理器并得到性能的提高，从而大大提高实际应用中的性价比成为一种提供高性能计算平台的重要途径。
基于 GPU 的通用计算是随着图形芯片的发展而发展起来的，虽然以前的图形卡主要只是针对图形本身的应用，如光照计算、深度检测、光栅化、反走样等等，但针对其他更为通用的应用也有出现，如利用颜色来标示物体序号等。但真正全面开展起来是因为可编程性的普及。随着 2001 年 GeForce3 的出现，顶点级可编程开始普及，即 VertexProgram，人们使用它进行了通用编程的初步尝试[5]。虽然这个时候像素级上还只是固定的几条指令，但这方面的应用已经开始全面展开。到了 2002 年人们开始利用 TextureShader 结合 Register Combiner 来求解扩散方程，而到了 2003 年像素级可编程性出现，很多人开始利用像素程序来求解一般代数问题，甚至有限差分方程组求解（PDEs）和优化问题的求解。现在随着时间的推移 GPU 在通用计算的应用也越来越广。在 2004 年，由斯坦福大学研究的 BROOKGPU 项目使得在 GPU 上进行通用计算更加可行。它设计了一个实时的编译器，编程人员只需掌握与 C 语言很类似的流处理语言 BROOK 即可对 GPU 进行通用编程的操作，而图形处理的基本知识也可以很少涉及，甚至不需要了解图形图像在处理时是如何进行运作的。

fanhe

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该用户已被禁言

问题就是现在的GPU的功耗阿。如果不是要玩游戏，真不想要他。

kinshin

感谢LZ各位的帮助，长知识了，百度上搜不到基本知识，只有些新闻

nds

这个搞那么清楚做啥..==又不去研究..