gpgpu和gpu的區別有哪些

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gpgpu和gpu的區別：GPGPU負責的是一些非圖形相關程序的運算，而GPU負責的是圖形渲染，二者的任務并不一樣。2、GPGPU通常是會被集成到CPU當中，而GPU則是作為一個單獨的模塊，也就是獨立顯卡核心或者主板集成顯卡核心。3、GPU負責一些圖形渲染、圖形計算的場景，在玩游戲時GPU的性能至關重要；而GPGPU則是負責一些和圖形無關的計算，具體體現在加密解密的速度等等。

GPU是什么

當前圖形處理相關計算需求不斷增加，受到CPU本身在浮點計算能力上的限制，對于需要高密度計算的圖像處理操作，過去傳統的在CPU上實現的方法，并沒有在處理性能與效率上有很大進步。因此，業界專門針對圖形處理相關計算需求開發了GPU（Graphics Processing Unit），即完成圖像運算工作的微處理器。

GPGPU是什么

隨著人工智能技術快速發展，除了圖形相關算力需求外，對CPU通用計算能力的要求也越來越高。這時，GPGPU應用而生。

GPGPU全稱General Purpose GPU，即通用計算圖形處理器。其中第一個“GP”通用目的（GeneralPurpose），而第二個“GP”則表示圖形處理（GraphicProcess），這兩個“GP”搭配起來即“通用圖形處理”。可以通俗的將GPGPU理解為一個輔助CPU的工具，它能夠幫助CPU進行非圖形相關程序的運算。

GPGPU架構設計時，去掉了GPU為了圖形處理而設計的加速硬件單元，保留了GPU的SIMT架構和通用計算單元。所以當前基于GPU的圖形任務無法直接運行在GPGPU上（以后也許可以），但對于科學計算，AI訓練、推理任務（其實主要是矩陣運算）等通用計算類型的任務仍然保留了GPU的優勢，即高效搬運，運算，重復性的有海量數據的任務。目前主要用于例如物理計算、加密解密、科學計算以及比特幣等加密貨幣的生成。

gpgpu和gpu的區別

1、任務不同

GPGPU負責的是一些非圖形相關程序的運算，而我們平時經常聽到的GPU負責的是圖形渲染，二者的任務并不一樣。

2、存在形式不同

GPGPU通常是會被集成到CPU當中，而GPU則是作為一個單獨的模塊，也就是獨立顯卡核心或者主板集成顯卡核心。

3、功能不同

既然兩者負責的區域不一樣，那么它們的功能自然也是不一樣的，體現在日常使用上就是：GPU負責一些圖形渲染、圖形計算的場景，在玩游戲時GPU的性能至關重要；而GPGPU則是負責一些和圖形無關的計算，具體體現在加密解密的速度等等。

擴展知識：

為了更好地區分出GPU和GPGPU的區別，AIDA64能夠查看GPU的相關信息：

• 在左側菜單中選擇“顯示設備”-“圖形處理器（GPU）”

• 點開后即可查看GPU的相關信息，里面包括了GPU的工藝、制造商等等信息。

到此，關于“gpgpu和gpu的區別有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！