顯卡算力比cpu強

㈠ 為什麼GPU的運算能力比CPU高那麼多，卻還是要使用CPU

GPU是一個圖形專用晶元，只處理圖形顯示與運算，不能替代CPU的綜合處理能力。

㈡ 為什麼cpu用頻率gpu用算力

CPU的浮點運算能力比GPU差了
CPU單個核心浮點運算能力比GPU強多了
在不考慮 指令集 緩存 優化的情況下 你光看主頻就知道了
GPU核心最高也就1Ghz左右
CPU核心卻要3-4Ghz
區別是CPU最多也就十幾個核心
GPU動輒幾百上千個核心

更別說CPU核心指令集更全面 GPU核心基本只有SIMD指令(因為GPU主要是用於圖形處理 向量運算遠比標量運算多 並且對CPU來說多一套指令運算單元 就是幾個核心的成本 對GPU來說就是多幾百上千個核心的成本)
CPU處理一次標量乘法只要一次標量乘法指令
GPU卻把標量先轉換成向量 然後用一條SIMD指令

CPU每個核心有獨立的緩存 GPU基本是所有核心共享一個緩存(GPU主要做圖形渲染 所有核心都執行同一份指令 獲取同樣的數據 CPU主要是執行多個串列任務 每個核心可以處理不同的任務 從不同地方獲取不同的數據)
所以CPU單核性能秒GPU單核十條街

CPU每個核心都有獨立的優化 分支預測 亂序執行之類的
GPU亂序執行可以有 因為所有核心都干一樣的事情 可以共享一份指令 不需要獨立的亂序執行 （不過一般不會有 因為這個功能可以直接放到編譯器中實現 因為GPU的開發語言少 基本只有GLSL和HLSL 編譯器是廠商自己開發的 不像CPU那樣 開發語言多如牛毛 各種編譯器五花八門 指令集大相徑庭 所以才迫切需求這種動態的亂序執行優化）
分支預測肯定不會有 成本上來說分支預測不能共享 每個核心都多一個分支預測的邏輯單元成本太大
關鍵是根本就不需要 GPU程序一般都很短 本來就可以全部裝載到高速緩存中 其次是對於GPU處理的任務而言 分支預測也無意義

㈢ GPU和CPU到底誰運算能力強

同意一樓的,側重點不同
現在的GPU的集成度、設計的復雜度已經比CPU高，GPU也能通過軟體運行一些CPU的工作，GPU的運算能力的卻比CPU強
按現在的形勢看，個人認為，日後GPU是不會取代CPU來做電腦核心，而是GPU與CPU整合在一起，而電腦的其他配件的集成度也會越來越高，或許以後的台式機主機只有現在的筆記本大小

㈣ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強

CPU和GPU兩者的主要的用途是不一樣的，所以這個也不是特別好對比，相同功耗的前提下肯定是CPU綜合算力更強一些。 GPU的算力是專門在圖形方面的。在這個方面強一些。

㈤ cpu 和顯卡的運算能力誰強

cpu相當於一個博士，gpu相當於一萬個小學生，小學生不能做高難度數學題，但是可以同時做大量的基礎運算，而cpu雖然不能一下子算出一萬條加減法，但是可以解出gpu無法運算的題目

㈥ 為什麼GPU的通用計算能力高於CPU

這個問題問的不嚴謹，」通用計算「能力是什麼？CPU，GPU各有優勢，劣勢，因為本來的設計目標就不一樣。脫離應用場景談快慢就是耍流氓。前面有朋友提到GPU對cache依賴小，這是對的，但沒有把原因講出來。我試著解釋一下。GPU對cache依賴小是因為他可以有效的hide memory latency。這個是通過高並行來實現的。每個GPU核有64個warp（相當於CPU的hardware threads），而CPU每個核的hardware thread一般只有2個。這也就是說，一個GPU核可以同時存64個線程，而CPU只能存2個。在GPU中，你context switch到另外63個線程中的任意一個都不需要讀寫內存。而CPU中只有換到另外一個線程的時候才不用讀寫內存。這個的結果就是GPU在線程之間做context switch的開銷非常小因為他另一個線程寄存器的值一般都在核的寄存器里。而CPU做context switch的開銷往往很大因為要把當前線程寫入內存再從內存把目標線程的寄存器的值讀出來。

㈦ 什麼是浮點運算為什麼顯卡的浮點運算好像總比CPU的強

浮點運算可以認為是帶小數點的運算，與之相對的是計算機中的整形數運算（也就是定點運算）。在現實世界中，數據不可能只是整數，還存在小數，但是由於計算機是數字式結構，很難進行小數運算（如果是模擬電路計算機則情況會好的多），所以為了計算小數，在計算機的標准中引入了浮點的概念，通過特定的編碼格式來表示小數（不存在小數點這一說），具體的表示方法可以在網路知道中搜IEEE754標准，這是當前浮點運算數據組織格式的通用標准。
至於說顯卡的運算能力強於CPU，實際上就單純的數據計算能力來說，無論浮點或是定點，GPU的運算能力都高於CPU，這是由於兩者的設計結構不同造成的。
一般情況下CPU負責的程序處理大多數是線性的、線程數較少，程序指令間相關度大。為了提高性能，CPU會設計成亂序處理結構，而且由於程序的並發性不高，CPU所擁有的處理單元並不多，目前intel的CORE2處理器單個內核每個周期最大的指令發射吞吐量只有4條，其浮點、整型數運算單元都只是個位數。而相對的，GPU所處理的圖象運算的相關度低，GPU一般都設計成並行處理模式，其數據運算單元很多，目前，nvidia的GPU最大的運算單元數是240個，AMD的是800個。所以，如果只是單純的疊加，GPU的計算能力會大大超過CPU，但是兩者的使用范圍不一樣，如果用GPU來處理CPU的程序，其效率會大大下降。

㈧ 哪位可以給我科普一下，GPU運算能力比CPU很

從微架構上看，CPU擅長的是像操作系統、系統軟體和通用應用程序這類擁有復雜指令調度、循環、分支、邏輯判斷以及執行等的程序任務。它的並行優勢是程序執行層面的，程序邏輯的復雜度也限定了程序執行的指令並行性，上百個並行程序執行的線程基本看不到。GPU擅長的是圖形類的或者是非圖形類的高度並行數值計算，GPU可以容納上千個沒有邏輯關系的數值計算線程，它的優勢是無邏輯關系數據的並行計算。

IPC方面，CPU和GPU無法比較，因為GPU大多數指令都是面向數值計算的，少量的控制指令也無法被操作系統和軟體直接使用。如果比較數據指令的IPC，GPU顯然要高過CPU，因為並行的原因。但是，如果比較控制指令的IPC，自然是CPU的要高的多。原因很簡單，CPU著重的是指令執行的並行性。
另外，目前有些GPU也能夠支持比較復雜的控制指令，比如條件轉移、分支、循環和子程序調用等，但是GPU程序控制這方面的增加，和支持操作系統所需要的能力CPU相比還是天壤之別，而且指令執行的效率也無法和CPU相提並論。

GPU執行每個數值計算的速度並沒有比CPU快，從目前主流CPU和GPU的主頻就可以看出了，CPU的主頻都超過了2GHz，甚至3GHz，而GPU的主頻最高還不到2GHz，主流的也就1GHz。所以GPU在執行少量線程的數值計算時速度並不能超過CPU。
目前GPU數值計算的優勢主要是浮點運算，它執行浮點運算快是靠大量並行，但是這種數值運算的並行性在面對程序的邏輯執行時毫無用處。

卡皇泰坦V使用了NVIDIA Volta構架GV100核心，由台積電12nm製造工藝生產，擁有5120個流處理器，12GB顯存，221億個晶體管、110萬億次浮點運算能力，主頻1200MHz，加速頻率1450MHz，顯卡位寬3072bit。
Intel 酷睿I9 處理器處理器主頻3.06GHz，外頻為1333MHz，倍頻為23。基於32nm的最新製作工藝，該CPU擁有6核心，同樣採用了超線程技術，所以擁有12線程。2級緩存6MB，3級緩12MB
自己比較一下