初识GPU(一)

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GPU与CPU的区别

  • GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit)
  • CPU即中央处理器(Central Processing Unit)

两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。

两者的不同之处: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)。

GPU与CPU的设计区别

CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理,这些都使得CPU的内部结构异常复杂。

GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

http://www.cnblogs.com/biglucky/p/4223565.html

GPU 与 CPU 性能比较

理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成,而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构。

性能比较视频:

https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI

什么类型的程序适合在GPU上运行?

  • 计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序,就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上,寄存器的速度和处理器的速度相当,从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比,读内存的延迟大概是几百个时钟周期;读硬盘的速度就不说了,即便是SSD, 也实在是太慢了。
  • 易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构, 他有成百上千个核,每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

GPU与显卡的区别

显卡类型主要包括独立显卡和集成显卡:

  • 独立显卡简称独显,是指成独立的板卡,需要插在主板的相应接口上的显卡,通过PCI-Express、PCI或AGP等扩展槽界面与主板连接的,而通常它们可以相对容易地被取代或升级(假设主板能支持升级),现在还没有出现GPU插在主板上的,因为GPU功耗很高,背面电流过大,还是焊接更为可靠。 独立显卡具备单独的显存,不占用系统内存,而且技术上领先于集成显卡,能够提供更好的显示效果和运行性能。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说显得非常重要。
  • 集成显卡一般不带有显存,而是使用系统的一部分主内存作为显存,具体的数量一般是系统根据需要自动动态调整的。显然,如果使用集成显卡运行需要大量占用内存的空间,对整个系统的影响会比较明显,此外系统内存的频率通常比独立显卡的显存低很多,因此集成显卡的性能比独立显卡要逊色一些。使用集成了显卡的芯片组的主板,并不是必须使用集成的显卡,主板完全可以把集成的显卡屏蔽,只是出于成本,很少会这样做。

GPU是GPU是显卡的处理器,是显卡的最主要部件!是显卡的心脏、大脑!显卡是由GPU(图像处理器)+显存+PVC版+金手指+挡板+接口+电容电阻等元件+散热器共同组成的,因为GPU最重要,所以约定俗成GPU往往是显卡的代名词

如何查看电脑显卡

Windows下有好几种方式:

  • 右键“我的电脑”–属性(打开系统属性)–“硬件”选项下的“设备管理器”–“显示卡”选项
  • 开始   –   运行   –   输入dxdiag  –  DirectX诊断工具显示面板

Linux查看显卡信息:

lspci | grep -i vga

使用nvidia GPU可以:

lspci | grep -i nvidia

CUDA和什么是CUDNN的区别

  • CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
  • NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

检查电脑显卡是否支持CUDA

参考资料:

  • https://www.nvidia.cn/object/cuda-faq-cn.html
  • https://www.nvidia.cn/object/what-is-gpu-computing-cn.html
  • https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/80283007
  • http://www.cnblogs.com/biglucky/p/4223565.html
  • https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/80283007
  • https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
  • https://blog.csdn.net/qq_35239859/article/details/79827203
  • https://www.techpowerup.com/download/techpowerup-gpu-z/
  • https://blog.csdn.net/sunjinshengli/article/details/52917600
  • https://help.sketchup.com/en/sketchup/how-can-i-find-out-which-graphics-card-i-have-my-pc


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