显卡计算：什么是显卡?什么是gpU?什么是cUdA?它们的关系详解

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什么是显卡?什么是gpU?什么是cUdA?它们的关系详解

显卡，gpU，cUdA的联系与区别？

互联网的信息共享，真的是造福人类，大牛对世界的解读也总是能造福我们这种对世界知之甚少的小白。从某只大佬那里窃取点信息，以便日后回顾。

什么是显卡？

显卡（Video card，graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。就像电脑联网需要网卡，主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。因此，显卡是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。具体来说，显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。

原始的显卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信号输出工作，并不用来处理数据。随着显卡的迅速发展，就出现了gpU的概念，显卡也分为独立显卡和集成显卡（见附1）。

什么是gpU？

gpU这个概念是由nvidia公司于1999年提出的。gpU是显卡上的一块芯片，就像cpU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显卡上就没有gpU吗？当然有，只不过那时候没有人给它命名，也没有引起人们足够的重视，发展比较慢。

自nvidia提出gpU这个概念后，gpU就进入了快速发展时期。简单来说，其经过了以下几个阶段的发展：

1、仅用于图形渲染，此功能是gpU的初衷，这一点从它的名字就可以看出：graphic processing Unit，图形处理单元；

2、后来人们发现，gpU这么一个强大的器件只用于图形处理太浪费了，它应该用来做更多的工作，例如浮点运算。怎么做呢？直接把浮点运算交给gpU是做不到的，因为它只能用于图形处理（那个时候）。最容易想到的，是把浮点运算做一些处理，包装成图形渲染任务，然后交给gpU来做。这就是gpgpU（general purpose gpU）的概念。不过这样做有一个缺点，就是你必须有一定的图形学知识，否则你不知道如何包装。

3、于是，为了让不懂图形学知识的人也能体验到gpU运算的强大，nvidia公司又提出了cUdA的概念。

什么是cUdA？

cUdA(compute Unified device Architecture)，通用并行计算架构，是一种运算平台。它包含cUdA指令集架构以及gpU内部的并行计算引擎。你只要使用一种类似于c语言的cUdA c语言，就可以开发cUdA程序，从而可以更加方便的利用gpU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由gpU处理。

注意，并不是所有gpU都支持cUdA。

cpU和gpU的关系

在没有gpU之前，基本上所有的任务都是交给cpU来做的。有gpU之后，二者就进行了分工，cpU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，gpU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。为什么这么分工？这是由二者的硬件构成决定的。

可以看出，cpU是“主（host）”而gpU是“从（device）”，gpU无论发展得多快，都只能是替cpU分担工作，而不是取代cpU。

独立显卡和集成显卡的区别

所谓集成，是指显卡集成在主板上，不能随意更换。而独立显卡是作为一个独立的器件插在主板的Agp接口上的，可以随时更换升级。

另外，集成显卡使用物理内存，而独立显卡有自己的显存。一般而言，同期推出的独立显卡的性能和速度要比集成显卡好、快。

值得一提的是，集成显卡和独立显卡都是有gpU的。

nvidia显卡分类

geForce系列：家庭娱乐。打游戏必备；

Quadro系列：专业绘图设计。视频渲染，经常使用3ds max、maya等软件的必备。

tesla系列：高端显卡，用于大规模的并行计算。土豪必备。