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在下述的內容中，小編將會對GPU圖形處理器的相關消息予以報道，如果圖形處理器是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、GPU圖形處理器

圖形處理器(英語：graphics processing unit，縮寫：GPU)，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。

GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時GPU所采用的核心技術有硬件T&L(幾何轉換和光照處理)、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技術可以說是GPU的標志。GPU的生產商主要有NVIDIA和ATI。

應該說有顯示系統就有圖形處理器(俗稱顯卡)，但是早期的顯卡只包含簡單的存儲器和幀緩沖區，它們實際上只起了一個圖形的存儲和傳遞作用，一切操作都必須由CPU來控制。這對于文本和一些簡單的圖形來說是足夠的，但是當要處理復雜場景特別是一些真實感的三維場景，單靠這種系統是無法完成任務的。所以后來發展的顯卡都有圖形處理的功能。它不單單存儲圖形，而且能完成大部分圖形功能，這樣就大大減輕了CPU的負擔，提高了顯示能力和顯示速度。隨著電子技術的發展，顯卡技術含量越來越高，功能越來越強，許多專業的圖形卡已經具有很強的3D處理能力，而且這些3D圖形卡也漸漸地走向個人計算機。一些專業顯卡具有的晶體管數甚至比同時代的CPU的晶體管數還多。比如2000年加拿大ATI公司推出的 RADEON顯卡芯片含有3千萬顆晶體管，達到每秒15億個象素填寫率。

二、CPU和GPU的區別

通過上面的介紹，大家肯定已經了解了什么是GPU圖形處理器。這部分，我們來了解下GPU和CPU之前存在什么區別。

CPU和GPU之所以大不相同，是由于其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。

GPU是基于大的吞吐量設計。GPU的特點是有很多的ALU和很少的cache.緩存的目的不是保存后面需要訪問的數據的，這點和CPU不同，而是為thread提高服務的。如果有很多線程需要訪問同一個相同的數據，緩存會合并這些訪問，然后再去訪問dram(因為需要訪問的數據保存在dram中而不是cache里面)，獲取數據后cache會轉發這個數據給對應的線程，這個時候是數據轉發的角色。但是由于需要訪問dram，自然會帶來延時的問題。GPU的雖然有dram延時，卻有非常多的ALU和非常多的thread.為啦平衡內存延時的問題，我們可以中充分利用多的ALU的特性達到一個非常大的吞吐量的效果。盡可能多的分配多的Threads.通常來看GPUALU會有非常重的pipeline就是因為這樣。

所以與CPU擅長邏輯控制，串行的運算。和通用類型數據運算不同，GPU擅長的是大規模并發計算，這也正是密碼破解等所需要的。所以GPU除了圖像處理，也越來越多的參與到計算當中來。

GPU的工作大部分就是這樣，計算量大，但沒什么技術含量，而且要重復很多很多次，用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務，純粹的人海戰術。而特別復雜的操作，則需要CPU去完成。

最后，小編誠心感謝大家的閱讀。你們的每一次閱讀，對小編來說都是莫大的鼓勵和鼓舞。最后的最后，祝大家有個精彩的一天。