CPU與GPU的區別
一、概念 CPU主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據，相當於是一台計算機的“大腦”， GPU是一個專門的圖形核心處理器，是顯示卡的“大腦”，決定顯卡的檔次和大部分性能。 盡管有類似的首字母縮略詞，但 CPU 和 GPU 卻截然不同。CPU 和 GPU 之間的最大區別在於 CPU ...
原文：CPU和GPU的區別
本文是一個轉載，覺得介紹的簡單而且精辟，對應要認識cpu和gpu的我來說，很好，原文地址：http: hc.csdn.net article.html arcid 異構計算的英文名稱是Heterogeneous computing，主要是指使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統的計算方式。常見的計算單元類別包括CPU GPU等協處理器 DSP ASIC FPGA等。我們常說的並行計算正是異 ...
2012-11-26 15:11 0 4742 推薦指數：
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Google Cloud 原文鏈接：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tu ...
CPU與GPU區別 通俗易懂
轉：https://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/51500340 有網友在網上提問：“為什么現在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖礦甚至破解密碼？ ”以下是比較准確靠譜的回答： 1、現在更多被需要的依然是CPU，只是GPU ...
1.2CPU和GPU的設計區別
CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，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 ...
CPU、GPU、CUDA 的區別與聯系 【轉】
CPU：中央處理器，主要為串行指令而優化（大白話：響應速度快）。GPU：圖形處理器，主要為大規模的並行運算而優化（大白話：能同時處理大規模數據計算）。 GPU也稱顯示芯片、顯卡等。一般有集成（嵌在主板上）和非集成（可插拔）兩種。后者自然需要一套軟件來讓CPU操作GPU ...
tensorflow與tensorflow-cpu、tensorflow-gpu區別
1.tensorflow與tensorflow-cpu、tensorflow-gpu區別 tensorflow是目前機器學習主流框架之一，安裝時偶爾會遇到一些問題。tensorflow目前分為tensorflow1.x與tensorflow2.x版本，區別很大，這里不做解釋。下面是參考網上 ...
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一、什么是CPU？什么是GPU？ 在搞清楚GPU服務器和CPU服務器的區別之前，我們先回憶下，什么是CPU？什么是GPU？ 1、所謂CPU即中央處理器（CPU，central processing unit，縮寫：CPU），是作為整個計算機系統的運算和控制的核心，是信息處理、程序運行 ...
CPU和GPU之間的通信
渲染流水線的起點是CPU，即應用階段。大致可分為下面三個階段： 1.把數據加載到顯存 2.設置渲染狀態 3.調用DrawCall 1.把數據加載到顯存 所有渲染所需要的數據都需要從硬盤（Hard Disk Drive， HDD）中加載到系統內存（Random Access ...