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本文轉(zhuǎn)自：深度學習這件小事

什么是顯卡？

顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示接口卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。就像電腦聯(lián)網(wǎng)需要網(wǎng)卡，主機里的數(shù)據(jù)要顯示在屏幕上就需要顯卡。因此，顯卡是電腦進行數(shù)模信號轉(zhuǎn)換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。具體來說，顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數(shù)字信號轉(zhuǎn)換成模擬信號讓顯示器顯示出來。

原始的顯卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信號輸出工作，并不用來處理數(shù)據(jù)。隨著顯卡的迅速發(fā)展，就出現(xiàn)了GPU的概念，顯卡也分為獨立顯卡和集成顯卡（見附1）。

什么是GPU？

GPU這個概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是顯卡上的一塊芯片，就像CPU是主板上的一塊芯片。那么1999年之前顯卡上就沒有GPU嗎？當然有，只不過那時候沒有人給它命名，也沒有引起人們足夠的重視，發(fā)展比較慢。

自Nvidia提出GPU這個概念后，GPU就進入了快速發(fā)展時期。簡單來說，其經(jīng)過了以下幾個階段的發(fā)展：

1）僅用于圖形渲染，此功能是GPU的初衷，這一點從它的名字就可以看出：Graphic Processing Unit，圖形處理單元；

2）后來人們發(fā)現(xiàn)，GPU這么一個強大的器件只用于圖形處理太浪費了，它應該用來做更多的工作，例如浮點運算。怎么做呢？直接把浮點運算交給GPU是做不到的，因為它只能用于圖形處理（那個時候）。最容易想到的，是把浮點運算做一些處理，包裝成圖形渲染任務，然后交給GPU來做。這就是GPGPU（General Purpose GPU）的概念。不過這樣做有一個缺點，就是你必須有一定的圖形學知識，否則你不知道如何包裝。

3）于是，為了讓不懂圖形學知識的人也能體驗到GPU運算的強大，Nvidia公司又提出了CUDA的概念。

什么是CUDA？

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，通用并行計算架構(gòu)，是一種運算平臺。它包含CUDA指令集架構(gòu)以及GPU內(nèi)部的并行計算引擎。你只要使用一種類似于C語言的CUDA C語言，就可以開發(fā)CUDA程序，從而可以更加方便的利用GPU強大的計算能力，而不是像以前那樣先將計算任務包裝成圖形渲染任務，再交由GPU處理。

注意，并不是所有GPU都支持CUDA。

CPU和GPU的關系

在沒有GPU之前，基本上所有的任務都是交給CPU來做的。有GPU之后，二者就進行了分工，CPU負責邏輯性強的事物處理和串行計算，GPU則專注于執(zhí)行高度線程化的并行處理任務（大規(guī)模計算任務）。為什么這么分工？這是由二者的硬件構(gòu)成決定的。

可以看出，CPU是“主（host）”而GPU是“從（device）”，GPU無論發(fā)展得多快，都只能是替CPU分擔工作，而不是取代CPU。

附1：獨立顯卡和集成顯卡的區(qū)別。

所謂集成，是指顯卡集成在主板上，不能隨意更換。而獨立顯卡是作為一個獨立的器件插在主板的AGP接口上的，可以隨時更換升級。

另外，集成顯卡使用物理內(nèi)存，而獨立顯卡有自己的顯存。一般而言，同期推出的獨立顯卡的性能和速度要比集成顯卡好、快。

值得一提的是，集成顯卡和獨立顯卡都是有GPU的。

附2：Nvidia顯卡分類。

GeForce系列：家庭娛樂。打游戲必備；

Quadro系列：專業(yè)繪圖設計。視頻渲染，經(jīng)常使用3ds Max、Maya等軟件的必備。

Tesla系列：高端顯卡，用于大規(guī)模的并行計算。土豪必備。

另外，目前比較流行的物理引擎PhysX，并不是所有顯卡都支持。官方文檔上說GeForce 8及之后的顯卡都支持。

結(jié)束語：

CUDA只是一種并行計算架構(gòu)，相關的概念還有OpenCL、OpenMP等。

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GPU 和顯卡是什么關系？

GPU 和顯卡是什么關系？