【一文看懂】大白话解释“GPU与GPU算力”

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2周前

一些高端的GPU拥有大量的计算核心，就像一个超级大的工厂里有成千上万的工人同时工作，那处理数据的速度和效率肯定就很高。

随着大模型的兴起，“GPU 算力”这个词正频繁出现在人工智能、游戏、图形设计等工作场景中，什么是GPU，它与CPU的区别是什么？以及到底什么是GPU算力？

本篇文章主要从以下5个角度，让您全方位了解GPU与GPU算力

1. GPU是什么？

2. GPU与CPU的区别？

3. GPU算力是什么？

4. 哪些因素影响了GPU的算力？

5. 为什么GPU算力非常重要？

GPU 是什么？

GPU，即图形处理器（Graphics Processing Unit），是一种专门设计用来处理图形和并行计算任务的硬件。它包含大量的计算单元，能够并行处理大量简单的计算任务，从而极大地提高了计算效率。

当您的电脑拥有强大的 GPU 时，您在玩大型 3D 游戏时能够看到栩栩如生的画面，每一个细节都清晰逼真，场景切换流畅自然，毫无卡顿之感。观看高清电影时，色彩鲜艳、画面细腻，为您带来身临其境的视觉享受。进行图形设计工作时，复杂的图形能够瞬间生成，各种特效和滤镜的处理也是瞬间完成。

倘若电脑没有 GPU 或者 GPU 性能较弱，玩游戏时可能会出现画面模糊、卡顿，甚至无法正常运行的情况。观看电影可能会出现画面掉帧、色彩失真。进行图形设计工作时，操作响应迟缓，等待时间漫长，极大地影响工作效率。

总之，GPU 让计算机在处理图形和视觉相关任务时变得高效、出色。

GPU 与 CPU 的区别？

为了更清晰地理解 GPU 的独特之处，我们将其与中央处理器（CPU）进行对比。

CPU 就好比是一位啥都懂的“万能管家”，各种复杂的逻辑运算和按顺序做的任务它都能应对，能把计算机的整体运行安排得井井有条。像操作系统怎么运行、程序怎么调度，都得靠 CPU 的强大本事。

而 GPU 呢，更像是一个“专攻图形和并行计算的专家小组”。它有好多好多的计算核心，能同时处理大量简单又重复的计算任务。在处理图形效果、大规模数据并行计算这些方面，GPU 表现出的效率比 CPU 高太多了。

咱们想象一下，如果要算一算一个特别大的图书馆里每本书的字数。要是让 CPU 来干，就像是让这位“万能管家”去做。这位管家不光得管着整个图书馆的各种事务，比如保证书的安全、给书分类、方便大家找书等等。等轮到具体去数每本书的字数时，管家得先把其他重要的管理工作处理好，然后才有空一本一本地去数。虽说管家很能干，但因为要做的事又多又杂，所以数字数这个单一任务完成起来就会比较慢。

反过来，如果用 GPU 来做这事，那就像组织了一队专门干统计的“专家”。这些专家每个人就负责一小部分书的字数统计，不用操心图书馆的其他管理事儿，就专心做自己的统计工作。这样的方式大大加快了统计速度，因为每个专家都在同时干活，而且他们的专长就是又快又准地数数。

GPU 算力是什么？

通俗地说，GPU 算力就是 GPU 干活儿的“能力”大小。

想象一下有一个巨大的工厂，里面堆满了各种待处理的数据，就像一堆等待加工的原材料。GPU 算力强，就意味着这个工厂里有很多高效的“工人”（计算核心），而且他们都配备了先进的工具和高效的工作流程。这些“工人”可以同时快速地处理大量的原材料，迅速将它们变成有用的产品（计算结果）。

比如说，我们要对海量的照片进行清晰度增强处理。如果 GPU 算力强大，它能在很短的时间内同时处理好多张照片，快速完成这个任务。相反，GPU 算力弱的话，就好像工厂里的“工人”少，工具也不好，处理原材料的速度就会很慢，完成同样的任务需要花费更长的时间。

总之，GPU 算力衡量的是 GPU 在单位时间内能够处理的数据量和完成计算任务的复杂程度。算力越强，就能越快、越高效地完成复杂的计算任务。

哪些因素影响了GPU的算力？

核心数量：GPU 中的计算核心数量是决定其算力的关键因素之一。更多的计算核心意味着可以同时处理更多的数据和任务，从而提高整体的计算效率。例如，GPU 里面的计算核心就好像是工厂里的工人。工人数量越多，同时干活儿的也就越多，处理数据的能力自然就会更强。一些高端的 GPU 拥有大量的计算核心，就像一个超级大的工厂里有成千上万的工人同时工作，那处理数据的速度和效率肯定就很高。

核心频率：核心频率决定了每个计算核心的工作速度。较高的频率可以使每个核心处理数据更快，进而提升整体算力。然而，如果频率设置得过高，可能会导致发热、不稳定等问题。这就好比每个工人干活的速度：如果每个工人的工作速度特别快，那么整个工厂的生产效率肯定会大幅提高。但是，工人的工作速度并不是越快越好，如果速度过快，可能会导致疲劳，甚至出现错误。

显存容量和带宽：显存容量决定了 GPU 能够存储多少数据，而显存带宽则影响着数据传输的速度。更大的显存容量和更高的带宽能够支持更复杂的计算任务，从而增强算力。显存可以理解为工厂的仓库。仓库越大，能存放的原材料和半成品就越多。而显存的带宽呢，就像是仓库进出货物的通道，通道越宽，数据传输的速度就越快。所以，如果显存容量大、带宽高，GPU 在处理大量数据时就会更得心应手，算力也就更强。

架构和制程：GPU 的架构设计及其制造工艺也对其算力有着重要影响。更先进的架构能够优化计算流程，提高效率；而更精细的制造工艺则能够实现更高的能效比。新的架构就像是给工厂引入了更先进、更高效的生产流程和管理方式。有了更好的架构，GPU 处理数据的方式会更优化，效率自然更高。而先进的制程呢，就相当于在同样大小的工厂里，能够安装更精密、更强大的生产设备。这样一来，就能在不增加工厂面积的情况下，提升生产能力，也就是增强了 GPU 的算力。

软件和驱动优化：优秀的软件和驱动程序可以最大化地发挥 GPU 的性能潜力，通过优化算法和指令集，使得 GPU 在处理特定任务时更加高效。好的软件和驱动程序，就像是给工厂里的工人制定了一套非常合理、高效的工作流程和操作指南。有了这些，工人就能更清楚自己该怎么做，从而更高效地完成工作。如果软件和驱动优化不好，就好像工人不知道该怎么干活儿，GPU 的强大性能就没办法充分发挥出来。

再举个例子方便理解，例如，您在玩一款对显卡要求极高的大型 3D 游戏时，如果 GPU 的核心数量少，就像是工厂里工人不够；显存容量不足，就像仓库太小放不下东西；驱动程序没有优化好，就像工人没有得到好的指导，那么游戏就很可能会出现卡顿、画面不清晰等问题。但要是 GPU 在这些方面都表现出色，那您就能享受到极致的游戏体验。

为什么 GPU 算力非常重要

技术层面

突破计算瓶颈：在科学研究领域，如高能物理研究中对粒子碰撞的模拟分析。传统计算架构在处理这种需要海量计算的任务时，往往需要耗费数年的时间。而利用 GPU 算力，能够将计算时间大幅缩短，从数年缩短至数月甚至数周。据欧洲核子研究中心（CERN）的研究报告，采用 GPU 加速计算后，粒子碰撞模拟的效率提高了数十倍。

推动算法创新：以深度学习中的生成对抗网络（GAN）为例，在 GPU 算力出现之前，由于计算资源的限制，GAN 的训练和应用受到很大限制。但随着 GPU 算力的提升，研究人员能够尝试更复杂的网络结构和训练方法，从而推动了 GAN 算法的不断创新和发展。如今，GAN 在图像生成、图像修复等领域取得了显著成果。

应用层面

自动驾驶领域：在自动驾驶中，车辆需要实时且精准地识别道路上的各种物体、交通信号，并迅速做出准确的决策。这要求快速处理和分析海量的图像及传感器数据。GPU 的强大算力使得深度学习模型能够在短时间内完成训练，进而在车辆上实现实时的推理与响应。

医疗领域：在癌症早期筛查方面，通过对大量医学影像数据的分析，GPU 算力能帮助医生更迅速且更准确地发现微小病变。

影视娱乐领域：在动画电影制作过程中，如《冰雪奇缘 2》，借助 GPU 算力来渲染复杂的场景和角色，使每一帧画面都拥有细腻的质感和丰富的细节。

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