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关于GPU你必须知道的基本知识 GPU基本知识大全

2018-02-08 14:01:59    来源:互联网    

GPU大家了解吗?GPU大家知道是什么吗?其实它是电脑系统里面的图形处理单元(或简称GPU)会负责处理从PC内部传送到所连接显示器的所有内容,无论你在玩游戏、编辑视频或只是盯着桌面的壁纸,所有显示器中显示的图像都是由GPU进行渲染的。本文将向大家介绍什么是GPU、它是如何工作的、GPU基本知识大全,以及为什么要为游戏和图像密集型应用程序配置专用显卡。

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对普通用户来说,实际上不需要独立显卡就可以向显示器「提供」内容。像笔记本电脑或平板用户,通常CPU芯片都会集成GPU内核,也就是大家熟称的「核显」,这样就可以为对显示要求不高的低功耗设备提供更好的性价比。

正因如此,部分笔记本电脑、平板电脑和某些PC用户来说,要想将其图形处理器升级到更高级别也很困难,甚至不太可能。这就会导致游戏(和视频编辑等)性能不佳,只能将图形质量设置降低才能工作。对此类用户而言,只有在主板支持和空闲空间足够的情况下,添加新显卡才能够把(游戏)显示体验提高到一个新的水平。

CPU vs GPU

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既然CPU已经提供显示核心了,如果我们已有一颗强大CPU,为什么还需要单独的GPU呢?简单地说,就是GPU的数字计算对依赖于它的游戏引擎和(像视频编辑这样的)密集型应用程序来说更为强劲,位于GPU板上的大量核心可以在单位时间点处理所有此类进程。

虽然CPU和GPU都是以硅为基础的微型处理器,不过从本质上来说,两者的部署角色却是完全不同的。CPU是PC的大脑,用于处理各种复杂的任务,GPU并不能有效地执行。而比特币工厂依赖于他们受信任的GPU(被称为GPGPU–通用图形处理单元)来挖矿而不用CPU。

CPU和GPU就像人类的大脑和肌肉,前者能够处理大量不同类型的计算,而GPU的任务则是负责渲染图形和将所有可用核心聚焦于具体任务。当在单个任务上需要大量复杂图形和几何运算时,GPU会投入相应工作。

GPU厂商

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目前市场上占主导地位的两大GPU厂商是AMD和Nvidia,AMD的前身就是大名鼎鼎的ATI,其Radeon品牌早在1985年就已发布,而Nvidia在1999年才发布了其首款GPU产品。AMD于2006年对ATI进行了收购,目前在两个不同的领域同Nvidia和Intel进行竞争。实际上在选购GPU产品时Nvidia和AMD并没有太大区别,完全取决于用户的个人喜好。

继Nvidia发布的GTX 10系列推出一堆新产品后,AMD也以提供更实惠的价格与其竞争,并预计在不久的将来就会推出自己的高端图形解决方案。通常情况下,此类科技厂商都会在高端产品上并行竞争和一较高下,此外Intel也在芯片中不断推进自己的图形解决方案,但用户通常还是会选择A卡或N卡。

GPU工作

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GPU目前已成为PC内部最强大的组件之一,其性能大部分都来自于VRAM。由于独立显卡使用的显示内存独立于计算机内存,这些存储器模块允许快速存储和接收数据,而不必再通过CPU路由到主板上插的内存。

虽然显卡内存与计算机内存相似,但却完全不同,例如:支持DDR4内存的主板也可能会支持GDDR5 RAM的显卡。显卡上的VRAM用于在卡上快速存储和访问数据,以及为显示器缓冲渲染帧。其还有助于降低影响屏幕上近似数据的「锯齿状边缘」以实现抗锯齿,使图像看起来更平滑。

GPU散热

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要利用好GPU的原始设计效能必需有大量供电,大量用电就意味着大量发热。显卡(或处理器)产生的热量是以热设计功耗(或简称TDP)和瓦特为单位测量的。但商家对产品的标称并不是直接所需的功耗值,例如新的GTX 1080标称为180W TDP等级,但这并不意味着它需要180W的功率。

之所以提醒大家关心这个值是因为,具有较高TDP的GPU用到有限空气流动的紧凑空间中可能会导致散热问题。特别是对GPU超频的用户来说,需要有足够的冷却手段来处理增加的热量,才能让其稳定运行。

GPU术语

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架构:GPU基于的平台(或技术)。一般由GPU厂商进行定义,如AMD 的Polaris架构。

显存带宽:它决定了GPU如何有效地利用可用的VRAM。显卡可以使用GDDR5内存,但如果没有有效地利用带宽仍然会有瓶颈。

纹理填充率:指GPU在单位时间内所能处理的纹理贴图的数量,单位是MTexels/S,由内核时钟乘以可用纹理映射单元(TMU)确定。

内核/处理器:显卡上可用的并行内核(或处理器)数。

核心时钟:与CPU的时钟速率类似,通常该值越高GPU则能够更快地工作。

SLI/CrossFire:SLI和CrossFire分别是Nvidia和AMD使用的技术,它们允许用户安装多块GPU卡并协同工作。

显卡解决图形问题和其他任务的众多核心都是专门设计的,强大的显卡和GPU可以为游戏提供更高的保真度和分辨率,虽然它比CPU更强大,但实际只能用于特定的应用程序。

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