GPU 的全稱是什麼？

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介紹

圖形處理器 (GPU) 是一種主要用於渲染和處理視覺資料的電子元件或晶片，例如照片、電影和 3D 圖形。這種專用處理器能夠高效地執行渲染影像所需的複雜數學運算，包括幾何變換、紋理對映、光照效果和畫素著色。

GPU 常見於個人電腦、遊戲機和移動裝置等裝置中，在生成高質量視覺效果和提供流暢的視覺體驗方面發揮著關鍵作用。由於其並行架構和計算效率，GPU 也廣泛用於需要並行處理的非圖形任務，例如機器學習和科學計算。

GPU 的歷史和發展

20 世紀 80 年代是 GPU 歷史和發展的重要時期。最初，中央處理器 (CPU) 負責計算機圖形中的所有圖形操作。然而，隨著對越來越複雜圖形的需求增長，很明顯需要專用硬體來加速圖形操作。

1999 年，英偉達釋出了 GeForce 256，這是第一個專門用於處理 3D 圖形的 GPU。這款 GPU 的可程式設計著色功能徹底改變了電子遊戲和計算機圖形行業，極大地提高了渲染速度。此後，後續幾代 GPU 繼續突破圖形處理能力的極限。

大約在英偉達進入 GPU 市場的同時，ATI Technologies（現為 AMD 的一部分）也釋出了 Radeon 系列 GPU。

在新千年初期，GPU 開始超越圖形處理。研究人員和開發人員認識到，GPU 的並行架構可用於通用計算任務。因此，出現了通用 GPU (GPGPU) 程式設計，其中 GPU 用於機器學習、資料處理和科學模擬等任務。

2007 年，英偉達釋出了 CUDA（統一計算裝置架構），這是一個平行計算平臺和程式設計模型，使程式設計師能夠將 GPU 用於圖形以外的任務。這增加了 GPU 在通用計算中的使用，並在深度學習和人工智慧等領域創造了新的機遇。

GPU 隨著時間的推移在效能和功能方面不斷改進。如今，它們在許多不同領域都發揮著至關重要的作用，包括遊戲、專業圖形、學術研究和人工智慧。領先的 GPU 開發商包括英偉達、AMD 和英特爾。這些公司不斷創新和推出新一代 GPU，具有增強的效能、更高的效率和為特定應用而設計的獨特功能。

GPU 的應用

除了圖形處理之外，GPU 還用於各種任務。以下是 GPU 的一些主要應用：−

• 遊戲 − GPU 在電子遊戲中渲染逼真和栩栩如生的影像，實現高解析度紋理、複雜的照明效果和流暢的幀率。

• 計算機輔助設計 (CAD) 和建模 − GPU 加速建築、工程、產品設計和動畫等領域的 3D 建模、渲染和模擬任務，從而實現更快、更準確的表示。

• 資料科學和機器學習 − GPU 現在對於加速資料處理和開發複雜的機器學習模型至關重要。由於其並行處理能力能夠實現更快的計算，因此它們非常適合音訊和影像識別、自然語言處理和推薦系統等應用。

• 科學研究和模擬 − GPU 用於物理學、化學、生物學和氣候建模等廣泛的科學領域的科學模擬和計算機研究。它們使研究人員能夠分析大型資料集並運行復雜的模擬，從而加快科學研究的速度和效率。

• 加密貨幣挖掘 − 比特幣和以太坊等加密貨幣通常使用 GPU 進行挖掘。它們強大的計算能力非常適合處理加密貨幣挖掘所需的複雜計算。

• 虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR) − GPU 對於建立沉浸式虛擬現實和增強現實體驗至關重要。它們處理 3D 場景和物件的即時渲染，為 VR 和 AR 應用提供流暢和逼真的影像。

這些只是 GPU 的眾多用途中的幾個。由於 GPU 提供了並行處理能力和高效的計算，因此它們現在在需要高效能計算和視覺化能力的各種行業中都必不可少。

GPU 的型別

主要有兩種型別的 GPU：−

• 整合顯示卡 (iGPU) − 整合在與 CPU 相同晶片上的 GPU，常見於 AMD 和英特爾 CPU。這些 GPU 提供低到中等程度的效能，旨在處理簡單的視覺任務。它們常見於筆記型電腦、工作站和低成本計算裝置中。iGPU 適用於日常任務，例如網頁瀏覽、多媒體播放和輕度遊戲。

• 獨立顯示卡 (dGPU) − 獨立顯示卡是獨立的硬體元件，專門用於圖形處理。它們是獨立的卡，通常透過 PCI Express 插槽連線到計算機的主機板。與整合顯示卡相比，dGPU 更強大，提供更好的效能。它們常見於需要大量圖形處理的工作站、高效能系統和遊戲 PC 中。英偉達和 AMD 是兩個著名的獨立顯示卡製造商。

需要注意的是，每種型別的 GPU 都有各種型號和代可供選擇。製造商定期推出具有增強功能、效能和能效的新版本。這些型號在功能、記憶體容量、時鐘速度和為特定應用（如遊戲、內容製作或專業圖形工作）設計的獨特功能方面可能有所不同。

結論

為了提高圖形效能，GPU 常見於計算機、遊戲機和移動裝置中。它們是高度並行的計算機，能夠執行渲染逼真的 3D 影像所需的複雜數學運算。由於其強大的處理能力和效率，GPU 也用於通用計算應用，例如機器學習和科學模擬。

常見問題

Q1. GPU 與 CPU 有何不同？

答：CPU 是一種通用處理器，負責執行整個系統並處理各種任務，而 GPU 專注於圖形處理任務，擅長並行處理。

Q2. 將 GPU 用於非圖形任務有哪些優勢？

答：GPU 提供多項優勢，包括強大的並行處理能力，可加快計算速度；能夠更快地執行復雜計算；以及增強資料處理、科學模擬和機器學習等工作的效能。

Q3. 整合顯示卡 (iGPU) 可以替代獨立顯示卡 (dGPU) 嗎？

答：整合顯示卡 (iGPU) 適用於簡單的圖形任務，但在效能和能力方面不如獨立顯示卡 (dGPU)。對於遊戲、專業圖形工作和計算密集型任務等要求苛刻的應用，建議使用 dGPU，而 iGPU 則足以滿足日常操作。