CPU和GPU的区别
2024-02-10CPU是中央处理器（Central Processing Unit），是计算机中的核心芯片，负责指挥和协调计算机的各种操作。它是由一个控制器和多个运算器组成的，具有处理数据、执行程序、控制程序等功能。 CPU是计算机中的主要部件之一，其性能直接影响着计算机的整体性能。CPU的性能指标包括时钟频率、缓存大小、指令集等。 CPU被广泛应用于计算机、服务器、智能手机等设备中，是计算机中最重要的部件之一。 GPU是图形处理单元，也被称为图形处理器（Graphics Processing Unit）。它
工信部:加强CPU、GPU和服务器等重点产品研发
2024-02-10北京商报讯（记者 杨月涵）7月17日，在2023中国算力大会新闻发布会上，工信部信息通信发展司司长谢存介绍，加强技术创新，培育良好生态。一方面，围绕算力发展需要，增强自主创新能力，推进计算架构、计算方式和算法创新，加强CPU、GPU和服务器等重点产品研发，加速新技术、新产品落地应用；另一方面，围绕算力相关软硬件生态体系建设，加强硬件、基础软件、应用软件等适配协同，提升产业基础高级化水平，推动产业链上下游多方形成合力共建良好发展生态。
GpU和GPGPU的区别
2024-02-10GPU是图形处理单元，也被称为图形处理器（Graphics Processing Unit）。它是专门为处理图形相关任务而设计的芯片。 GPU被广泛用于计算机、游戏机、智能手机等设备中，用于处理图像和视频等多媒体数据。在游戏中，GPU承担了大量的渲染任务，使得游戏画面更加逼真、流畅。 GPU还可以用于其他非图形相关任务，如科学计算、深度学习等，通过使用GPU加速库如CUDA、OpenCL等，可以显著提高计算速度。 GPU是一种专门为处理图形相关任务而设计的芯片，在多媒体数据处理、游戏渲染等方面
Intel新GPU芯片:9万元特供版 3
2024-02-10在人工智能市场中，NVIDIA一直占据主导地位，其AI显卡市场份额估计超过90%，AMD难以与之竞争。然而，Intel近期也加入了这个市场，并找到了NVIDIA的一个痛点，即性价比。 NVIDIA目前备受瞩目的AI显卡主要是A100和H100，国内还有特供的阉割版A800和H800。 这些阉割版的性能比原版弱20%左右，但即便如此，市场需求依然旺盛。A800的价格在一周内从9万元涨到11万元以上，H100的价格在25万元以上，H800也要20万出头，而且不同经销商的价格差异很大。 Intel不
国产GPU独角兽准备IPO上市了
2024-02-107月25日消息，据彭博社消息，筹备上市的同时，壁仞还在进行新一轮融资谈判，融资金额可能达到20亿元人民币。 此前，公开资料显示，截至2021年3月，壁仞成立18个月内已累计融资超47亿元人民币。 另外，彭博社曾在一年前爆料，壁仞正在以170亿元估值寻求新一轮融资。 发展迅猛的GPU独角兽 壁仞科技成立于2019年，与国产GPU创业潮中各路拥有英伟达、AMD技术背景的创始人不同，壁仞的创始人张文是一位非业内创业者。 张文博士毕业于哈佛大学法学专业，曾任中芯国际创始人张汝京旗下映瑞光电科技公司CE
英伟达GPU缺货风暴:缺5万张H100
2024-02-10近期据行业人士分析，GPT-5可能需要30000-50000张H100。 此前，摩根士丹利曾表示GPT-5将使用25000张GPU，自2月以来已经开始训练，不过Sam Altman之后澄清了GPT-5尚未进行训练。 不过，Altman此前表示：“我们的GPU非常短缺，使用我们产品的人越少越好。如果人们用得越少，我们会很开心，因为我们没有足够的GPU。” 在这篇题为《NvidiaH100GPU：供需》的文章中，深度剖析了当前科技公司们对GPU的使用情况和需求。 文章推测，小型和大型云提供商的大规
GPU图形处理器_显示核心
2024-02-10GPU的核心数是指图形处理器（GPU）内部的处理单元数量，也称为流处理器数量。核心数是衡量GPU性能的重要参数之一。 与CPU不同，GPU的核心数通常远远大于CPU的核心数，这是因为GPU主要用于处理大量的图形数据，而CPU则需要处理更多的复杂任务。在GPU中，每个核心都具有独立的计算能力，可以同时执行多个任务。这种并行计算的能力使得GPU在处理图形渲染、深度学习、科学计算等任务时具有非常高的性能。 GPU的核心数通常在数十个到数千个不等。例如，一些高端显卡的核心数可能会达到4000或更多。而
GPU图形处理器_显示核心
2024-02-10GPU的时钟频率是指显卡芯片的运行速度，它同样以赫兹（Hz）为单位进行表示。与CPU的时钟频率类似，GPU的时钟频率也决定了其运算和处理数据的速度。高时钟频率意味着GPU可以在每个时钟周期内执行更多的操作，从而提高整体性能。 与CPU的时钟频率不同的是，GPU的时钟频率通常可以动态调整，以满足不同任务的需求。例如，当GPU检测到需要更高的性能时，会自动提高时钟频率，以提供更好的性能。这种机制被称为自动超频，它使得GPU能够根据工作负载来调整自己的运行速度。 在GPU的时钟频率上，有两个重要的概
GPU图形处理器_显示核心
2024-02-10GPU的显存是指用于存储GPU运行时数据、程序和图像数据的高速显存。显存是GPU的重要组成部分，它直接影响GPU的性能和效率。显存的类型、容量和速度等因素都会影响GPU的性能。 显存通常采用GDDR(Graphics Double Data Rate)或GDDR5等高速显存技术。这些显存技术具有高带宽、低延迟和高可靠性等特点，可以提高GPU的性能和效率。显存容量通常以GB为单位，表示显存可以存储的数据量。显存速度以MHz为单位，表示显存数据传输的速度。显存速度越快，显存传输的数据量越大，GPU
GPU的显存带宽是指显示芯片与显存之间的数据传输速率
2024-02-10GPU的显存带宽是指显示芯片与显存之间的数据传输速率，以字节/秒为单位。它对于显卡的性能和速度至关重要，是决定显卡图形性能和速度的重要因素之一。 显存带宽的计算公式为：显存带宽=工作频率×显存位宽/8。其中，工作频率表示每秒钟可以进行多少次数据传输，显存位宽则代表着每次传输的数据量。因此，当工作频率和显存位宽越高时，显存带宽就会越大。 显存带宽对显卡性能的影响主要体现在以下几个方面： 图像处理能力：显存带宽越大，意味着GPU与显存之间的数据传输速度越快，从而使得显卡能够处理更加复杂的图像运算，