gpgpu和gpu的区别
GPU是什么
当前图形处理相关计算需求不断增加,受到CPU本身在浮点计算能力上的限制,对于需要高密度计算的图像处理操作,过去传统的在CPU上实现的方法,并没有在处理性能与效率上有很大进步。因此,业界专门针对图形处理相关计算需求开发了GPU(Graphics Processing Unit),即完成图像运算工作的微处理器。
GPGPU是什么
随着人工智能技术快速发展,除了图形相关算力需求外,对CPU通用计算能力的要求也越来越高。这时,GPGPU应用而生。
GPGPU全称General Purpose GPU,即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的(GeneralPurpose),而第二个“GP”则表示图形处理(GraphicProcess),这两个“GP”搭配起来即“通用图形处理”。可以通俗的将GPGPU理解为一个辅助CPU的工具,它能够帮助CPU进行非图形相关程序的运算。
GPGPU架构设计时,去掉了GPU为了图形处理而设计的加速硬件单元,保留了GPU的SIMT架构和通用计算单元。所以当前基于GPU的图形任务无法直接运行在GPGPU上(以后也许可以),但对于科学计算,AI训练、推理任务(其实主要是矩阵运算)等通用计算类型的任务仍然保留了GPU的优势,即高效搬运,运算,重复性的有海量数据的任务。目前主要用于例如物理计算、加密解密、科学计算以及比特币等加密货币的生成。
gpgpu和gpu的区别
1、任务不同
GPGPU负责的是一些非图形相关程序的运算,而我们平时经常听到的GPU负责的是图形渲染,二者的任务并不一样。
2、存在形式不同
GPGPU通常是会被集成到CPU当中,而GPU则是作为一个单独的模块,也就是独立显卡核心或者主板集成显卡核心。
3、功能不同
既然两者负责的区域不一样,那么它们的功能自然也是不一样的,体现在日常使用上就是:GPU负责一些图形渲染、图形计算的场景,在玩游戏时GPU的性能至关重要;而GPGPU则是负责一些和图形无关的计算,具体体现在加密解密的速度等等。
扩展知识:
为了更好地区分出GPU和GPGPU的区别,AIDA64能够查看GPU的相关信息:
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在左侧菜单中选择“显示设备”-“图形处理器(GPU)”
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点开后即可查看GPU的相关信息,里面包括了GPU的工艺、制造商等等信息。
使用AIDA64查看GPU的详细信息
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