gpu处理器（GPU处理器是什么）

by intanet.cn ca 首页 on 2024-03-20

本篇文章给大家谈谈gpu处理器，以及GPU处理器是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、gpu和cpu的区别是什么？
2、gpu是什么和cpu的区别
3、GPU是什么意思
4、GPU就是显卡吗
5、“cpu”和“GPU”之间的区别有什么不一样？
6、电脑中的CPU和GPU是什么意思？？？

gpu和cpu的区别是什么？

gpu和cpu的区别：

1、作用不同：CPU是指中央处理器，他的作用偏向于调度、协调、管理，当然也有一定的计算能力。GPU是指图像处理器，他的作用主要在图像处理及大型矩阵运算方面，比如学习算法等喊嫌尘等。

2、结构不同：CPU的结构可以大致分为运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。GPU，是一块高度集成的芯片，其中包含了图形处理所必须的所有元件

3、CPU是主动运行的，从手机开启开始就一直在运行，在熄屏状态CPU也在运行。而GPU是被动运行的，在CPU指派了任务之后才会开始工作，任务完成后又将沉寂等待下一个任务。

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应用

目前智能手机屏幕越来越大，系统越来越华丽，游戏特效越来越眩目，传统手机纯郑禅CPU处理的方式已经完全不能满足现今智能手机发展的需要了。

以前的智能机，其实都是不带显示核心的，所有的软件、游戏都是由CPU进行处理，呈现在屏幕上。但是CPU的图形处理能力很低很低，这也导致了传统的智能手机玩稍微大一点的游戏往往力不从心，大型3D游戏更是成为了奢望。

随着近几年智能机的高速发展，3D加速芯片的引入为智能机的娱乐性注入了强大的生命力。有了3D加速芯片，我们可以流畅地运行各种3D游戏和3D应用程序，体验到前所未有的感觉。

早期的3D加速芯片功能比较单一，性能也比较低，仅仅只为3D程序提供一定的辅助处理作用。而随着科技的发展，现在的3D加速芯片早已演化成真正意义上的GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器），已者首经不只是传统的3D加速器。

GPU不仅仅是负责必要的3D处理，准确地说，它将所有图形显示功能从CPU那里都接管了过来，并且还提供了视频播放、视频录制和照相时的辅助处理，使得CPU被大大解放，可以专心地处理纯指令，而不再需要去负责繁重的图形处理任务了。

系统的3D性能得到极大的提升。所以，手机GPU的诞生，是移动市场的一次大革命。

参考资料来源：百度百科——CPU

参考资料来源：百度百科——GPU

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gpu是什么和cpu的区别

gpu是图形处理器，和CPU的区别如下：

1、计算量不同。CPU计算量小，只有4个运算单元GPU计算量大，有1000个运算单元渗陪。

2、计算复杂度不同。CPU可计算复杂的运算，比如积分微分，4个运算单元都属于专家级别。GPU只可以计算简单的1+1算术题，不能计算复杂的微分积分，1000个运算单元族拆属于小学生水平。

3、对于单个积分微分的计算速度不同。CPU较快。单个芯片性能强劲，计算能力强，能计算出来。GPU较慢，甚至可能计算不了；单个芯片性能弱，计算能力弱，可能算不出来或速度很慢兆喊枣。

4、适用场景不同。CPU适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。GPU适合前后计算步骤无依赖性，相互独立的计算场景。

GPU是什么意思

图形处理器。

GPU英文全称弊搏铅GraphicProcessingUnit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是显示卡的“大脑”银嫌，租好它决定了该显卡的档次和大部分性能，在手机主板上，GPU芯片一般都是紧挨着CPU芯片的。

GPU就是显卡吗

GPU不是显卡，GPU是显示处理单元，和CPU一样，只是一颗芯片，显卡是以这颗芯片为中心的一张PCB电路板。

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为"图形处理器"。(图像处理单元)GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中(特别是家用系统，游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。

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工作原理

简单说GPU就是能够从硬件上支持TL（Transform and Lighting，多边形转换和光源处理）的显示芯片，由于TL是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置与处理动态光线效果，也能称为“几何处理”。

一个好的TL单元，能提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，TL的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓软件TL)，因为CPU的任务繁多，除了TL之外，还要做内存管理和输入响应等非3D图形处理工作，所以在实际运算的时候性能会大打折扣。

一般出现显卡等待CPU数据的情况，CPU运算速度远跟不上时下复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超出1GHz或更高，对它的帮助也不大，因为这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。

功能作用

显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。如果CPU想画一个二维图形，只需要发个指令给GPU，如“在坐标位置（x,

y）处画个长和宽为a×b大小的长方形”。

GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素，并在显示器上指定位置画出相应的图形，画完后就通知CPU

“我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。

有了GPU，CPU就从图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样可以大大提高计算机的整体性能。

GPU会产败让生大量热量，所以它的上方通常安装有散热器或风扇。

GPU是显示卡的“大脑”，GPU决定了该显卡的档次和大部分性能，同时GPU也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像与特效时主要依赖CPU的处理能力，称为软加速。

3D显示芯片是把三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也就是所谓的“硬件加速”功能。显示芯片一般是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。时下市场上的显卡大多采用NVIDIA和 AMD-ATI 两家公司的图形处理芯片。

GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此强悍的“新星”难免会让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张。

NVIDIA和英特尔也经常为CPU和GPU谁更重要而展开口水战。GPU通用计算方面的标准目前有OpenCL、CUDA、ATI STREAM。其中，OpenCL(全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。郑枯桥

也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手喊猛持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器。

在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景，AMD-ATI、NVIDIA时下的产品都支持OPEN CL。

1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年

4月 ATi发布了 Mach32 图形卡集成了图形加速功能。

1998年 4月

ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者，但那时候这种芯片还没有GPU的称号，很长的一段时间ATI都是把图形处理器称为VPU，直到AMD收购ATI之后其图形芯片才正式采用GPU的名字。

NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。从此NV显卡的芯就用这个新名字GPU来称呼。GPU使显卡削减了对CPU的依赖，并实行部分原本CPU的工作，更加是在3D图形处理时。

GPU所采用的核心技术有硬体TL、立方环境材质贴图与顶点混合、纹理压缩及凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体TL技术能够说是GPU的标志。

“cpu”和“GPU”之间的区别有什么不一样？

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异。

首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图穗野形处理器

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；

GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。

GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要凯轿驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。猜孙喊

在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等等。