AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間
量子位量子位 發表於 2023年1月07日
AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間 | T客邦 https://bit.ly/3Zcs4my
一顆晶片塞進1460億個電晶體，還號稱能將ChatGPT、DALL‧E等大模型的訓練時間，從幾個月縮短到幾周，節省百萬美元電費。 就在CES 2023上，蘇媽帶著AMD「迄今為止最大晶片」來嗨翻全場了。
這顆代號為Instinct MI300的晶片，也是AMD首款資料中心/HPC級的APU。
參數性能
1460億個電晶體是個什麼概念？
之前，Intel的伺服器GPU Ponte Vecchio擁有的電晶體數量是1000億+，而Nvidia新核彈H100，則整合了800億個電晶體。
不過，熟悉AMD的人都知道，APU簡單來說就是CPU和GPU封裝在了一起。從這個角度上來說，遠超競爭對手的電晶體數量似乎也是情理之中。
具體來說，這顆擁有1460億個電晶體的晶片，採用的是小晶片（Chiplet）設計方案。 基於3D堆疊技術，在4塊6nm工藝小晶片之上，堆疊了9塊5nm的運算晶片（CPU+GPU）。
根據AMD公開的資訊，CPU方面採用的是Zen 4架構，包含24核心。GPU則採用了AMD的CDNA 3架構。由於Zen 4架構通常是8核設計，外界普遍猜測，9塊運算晶片中有3塊是CPU，6塊是GPU。另外，MI300擁有8顆共128GB HBM3 VRAM。
AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間
性能方面，AMD並未公布太多資訊，僅與Instinct MI250X進行了比較。
蘇媽表示，相比於MI250X，MI300每瓦AI性能提升了5倍，AI訓練性能整體提高了8倍。
AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間
而據Tom‘s Hardwre消息，AMD還透露，MI300能將ChatGPT、DALL‧E等大模型的訓練時間，從幾個月縮短到幾周。
Instinct MI300預計將在2023年下半年交付。屆時，這顆晶片還將被部署到兩台新的百億億次等級（ExaFLOP）超級電腦上。
One More Thing
同樣是在今年的CES上，AMD還直接以蘋果M系列晶片為比較基準，推出了「世界最快的超薄處理器」——Ryzen 7040系列。
具體型號包括：Ryzen 5 7640HS、Ryzen 7 7840HS、Ryzen 9 7940HS。
AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間
對於其中最高階的R9 7940HS，蘇媽大讚道：
R9 7940HS在多執行緒性能方面，比蘋果M1 Pro快34%；在AI任務處理上，比蘋果M2快20%。
AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間
還給出了更直觀的體驗數據：搭載Ryzen 7040系列晶片的超薄筆記型電腦，能連續播放30+小時影片。
首批搭載Ryzen 7040處理器的筆記型電腦，將在今年3月份出貨。AMD史上最大晶片嗨翻全場！1460億個電晶體能大幅縮短ChatGPT訓練時間 | T客邦 https://bit.ly/3Zcs4my
CPU 與 GPU、VCU 的關係愈加「微妙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 06 月 10 日 7:45 | 分類 GPU , IC 設計 , 處理器Telegram share !follow us in feedly
一個 GPU 總需要一個 CPU，但 CPU 的選擇已經不再單一，GPU 的功能也不再「簡單」，曾經穩固的關係，不再是單純的合作。
4 月份，輝達（Nvida）發布了採用 Arm 架構的首款數據中心 CPU Grace 引發廣泛關注。本月，外媒 Tomshardware 報導，像 GPU 一樣總需要一個 CPU 的 Google 自研視訊編解碼處理單元 Argos VCU，預計可以換掉 3,000-4,000 萬個英特爾（Intel）CPU。
依賴 CPU 的 GPU 與 VCU 為什麼會有替代 CPU 的態勢？晶片巨頭與網路科技巨頭間的競合關係，是如何加深的？
CPU 市場的雙重變化
回答 CPU 與其它依賴 CPU 的處理器關係變化之前，不妨先了解 CPU 市場本身的變化。
在很長一段時間，由於 CPU 的性能已經足夠滿足包括 PC 在內的各種應用需求，再加上 RAM 和頻寬成為 CPU 性能提升的瓶頸。CPU 王者英特爾在提升 CPU 性能動力不足，以及先進製程進展不如預期的情況下，連續多代 CPU 性能提升幅度不大，被稱作「擠牙膏」。
英特爾在領先位置緩慢前進的幾年間，AMD 憑藉 Zen 架構的迅速迭代以及台積電先進製程的加持，性能迅速接近甚至超越英特爾 Core 和 Xeon CPU 的性能。「AMD Yes」表達了消費者對於 AMD 產品迅速提升的認可。
英特爾和 AMD 的 x86 CPU 是 PC 時代的標誌，然而在性能提升陷入瓶頸，以及先進半導體製程提升難度越來越大的背景下，兩家最具代表性的 CPU 公司表現相差甚遠，並且開始體現在了市場占比。
依舊有領先優勢的英特爾感受到了老對手帶來的競爭壓力，因此無論是產品性能提升還是市場策略都更加積極。然而，英特爾在服務器 CPU 市場除了要面臨同為 x86 陣營 AMD 的競爭，Arm 陣營的公司也來勢洶洶。
Ampere 董事長兼首席執行長 Renee James 說：「我們知道未來將與過去不同，因為軟體環境變了，不再是關於 PC 和 PC 伺服器的業務，而是圍繞雲端和雲邊緣。現在，需要另一種不同的微處理器。」
Ampere 基於 Arm Neoverse N1 核心，推出了 80 核心的 Altra CPU 和 128 核心 Altra Max CPU，持續刷新伺服器 CPU 核心數的紀錄，突顯出與 x86 CPU 相比更高的核心數以及在雲端原生市場的優勢。
同樣是強調差異化優勢，輝達的 Grace 主要是面向數據密集型 HPC 和 AI 應用。輝達首席執行長黃仁勳稱，基於 Grace 的系統與輝達 GPU 緊密結合，性能將比目前最先進的 NVIDIA DGX 系統（在 x86 CPU 上運行）高出十倍。
無論是 Ampere 還是輝達，其差異化高性能 CPU 的基礎都是 Arm。而 Arm 也在今年 3 月推出了針對未來十年的新一代架構 Armv9，Arm 希望將其架構在智慧終端的成功擴展到高性能運算市場，包括邊緣、雲端及 5G 等。基於 Armv9 架構的 Neoverse N2 正 是Arm 向高性能市場拓展的關鍵產品。
整體看來，已經在 PC 和伺服器 CPU 市場大獲成功的 x86 陣營正開始一場激烈的競爭。此時，針對雲端運算、AI 的 Arm 架構 CPU 迅速發展，要在新興市場分一杯羹。未來，RISC-V CPU 會以怎樣的方式參與到 CPU 市場的競爭，也讓人充滿期待。
異構時代，定製 CPU 優勢突顯
CPU 市場發生雙重變化的一個關鍵因素是市場需求，在市場的驅動下，CPU 的價值也更多體現在異構系統中。輝達在今年 4 月發布 Grace CPU 的時候，也同時將其數據中心產品路線圖升級為 GPU＋CPU＋DPU 的三類晶片，逐年飛躍，一個架構的策略。在這個新的策略中，GPU 和 DPU 性能的充分發揮依舊需要有 CPU 強大的性能，也就是說，CPU 運算和控制的基礎和核心作用沒有改變。
（Source：影片截圖）
變的是新興應用對於算力的大幅快速增長，異構系統的性能是更重要的關注點。「目前市場上每年交付的 3,000 萬台數據中心伺服器中，有三分之一用於執行軟體定義的資料中心堆棧，其負載的增長速度遠遠快於摩爾定律。除非我們找到加速的辦法，否則用於執行應用的算力將會越來越少。」黃仁勳說，「新時代的電腦需要新的晶片、新的系統架構、新的網路、新的軟體和工具。」
這也是輝達推出 DPU，並且將 DPU 歸入其資料中心產品路線圖的原因。「現代超大規模雲端技術推動資料中心從基礎上走向了新的架構，利用一種專門針對資料中心基礎架構軟體而設計的新型處理器，來解除和加速加速由虛擬化、網路、儲存、安全和其它雲端原生 AI 服務產生的巨大演算負荷。BlueField DPU 正是為此而生。」黃仁勳此前表示。
異構組合才能更好滿足未來市場的需求，這也已經是業界共識，從英特爾擁有 CPU＋GPU＋FPGA＋AI 加速器的完整晶片組合，到輝達宣布收購 Arm，再到 AMD 宣布收購賽靈思，晶片巨頭們都希望藉由不同類型的晶片組合滿足雲端運算、AI 等計算更加密集應用的需求。
在這種變化中，CPU 的選擇也會更加多樣。Computex 21 上，黃仁勳在回答提問時表示：「未來的世界非常多樣，當然也會有不同的 CPU，包括 x86 架構和 Arm 架構，大型 CPU 和小型 CPU，針對 邊緣、資料中心、超算等 CPU，我們的策略是在我們服務的市場，選擇最合適的 CPU，我們會繼續支援 x86 CPU。」
針對特定的市場，並非所有 CPU 都合適。因此在不同的市場需要不同的 CPU，比如在筆電市場，英特爾的 x86 CPU 是不錯的選擇，在 DGX 系統中，AMD 的 CPU 表現非常好。在 5G 基地台中，基於 Arm 的 Marvell CPU 是一個理想選擇。在雲端運算市場，Ampere 的 CPU 性能出色。輝達的 CPU 為的是解決 AI 推薦系統和自然語言理解這樣大型 AI 模型的演算挑戰。
「我相信未來既需要通用 CPU，也需要定製 CPU。支持 Arm 和 x86 對我們來說都是很好的戰略。」黃仁勳表示。
CPU 與 GPU、VCU 更加微妙的競合關係
既有自研的 Arm CPU，也支援 x86 CPU，讓輝達與 CPU 巨頭間的競爭成分更高。在 PC 時代，晶片巨頭間的競爭，是 CPU 公司或者 GPU 公司各自間的競爭，而 CPU 與 GPU 公司以合作為主旋律。
邁入 AI 時代，輝達憑藉其 GPU 硬體加上通用的軟體，成為了 AI 晶片公司的代表，在 AI 市場成為了英特爾強大的競爭對手。面向市場空間巨大的雲端運算和 5G 市場，輝達的 GPU 依舊離不開英特爾和 AMD 的 CPU，但同時輝達會更加注重 Arm 架構 CPU 的開發，晶片巨頭間的競合關係進一步加深。
這種關係變化更明顯的轉變是在晶片巨頭與網路科技巨頭之間。比如文章開頭提到的 Google Argos VCU，多年來 Google 都使用英特爾 CPU 中的視訊編解碼引擎，但隨著影音內容越來越多，以及解析度越來越高，Google 需要性能更強但是功耗和成本更低的晶片。
定製的專用晶片性能往往會比通用晶片更強，藉由自研核心功能加上整合第三方 IP，能在規模應用中實現優勢。Google 表示，與英特爾 Skylake 驅動的伺服器系統相比，其基於 VCU 的設備在性能、TCO（總體擁有成本）、計算效率方面實現了 7 倍（H.264）和高達 33 倍（VP9）的提升。
▲ CPU、GPU 和配備 VCU 的系統離線雙通道單輸出（SOT）吞吐量。（Source：MINEWS）
除了 VPU，Google也 CPU 與 GPU、VCU 的關係愈加「微妙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 06 月 10 日 7:45 | 分類 GPU , IC 設計 , 處理器Telegram share !follow us in feedly
一個 GPU 總需要一個 CPU，但 CPU 的選擇已經不再單一，GPU 的功能也不再「簡單」，曾經穩固的關係，不再是單純的合作。
4 月份，輝達（Nvida）發布了採用 Arm 架構的首款數據中心 CPU Grace 引發廣泛關注。本月，外媒 Tomshardware 報導，像 GPU 一樣總需要一個 CPU 的 Google 自研視訊編解碼處理單元 Argos VCU，預計可以換掉 3,000-4,000 萬個英特爾（Intel）CPU。
依賴 CPU 的 GPU 與 VCU 為什麼會有替代 CPU 的態勢？晶片巨頭與網路科技巨頭間的競合關係，是如何加深的？
CPU 市場的雙重變化
回答 CPU 與其它依賴 CPU 的處理器關係變化之前，不妨先了解 CPU 市場本身的變化。
在很長一段時間，由於 CPU 的性能已經足夠滿足包括 PC 在內的各種應用需求，再加上 RAM 和頻寬成為 CPU 性能提升的瓶頸。CPU 王者英特爾在提升 CPU 性能動力不足，以及先進製程進展不如預期的情況下，連續多代 CPU 性能提升幅度不大，被稱作「擠牙膏」。
英特爾在領先位置緩慢前進的幾年間，AMD 憑藉 Zen 架構的迅速迭代以及台積電先進製程的加持，性能迅速接近甚至超越英特爾 Core 和 Xeon CPU 的性能。「AMD Yes」表達了消費者對於 AMD 產品迅速提升的認可。
英特爾和 AMD 的 x86 CPU 是 PC 時代的標誌，然而在性能提升陷入瓶頸，以及先進半導體製程提升難度越來越大的背景下，兩家最具代表性的 CPU 公司表現相差甚遠，並且開始體現在了市場占比。
依舊有領先優勢的英特爾感受到了老對手帶來的競爭壓力，因此無論是產品性能提升還是市場策略都更加積極。然而，英特爾在服務器 CPU 市場除了要面臨同為 x86 陣營 AMD 的競爭，Arm 陣營的公司也來勢洶洶。
Ampere 董事長兼首席執行長 Renee James 說：「我們知道未來將與過去不同，因為軟體環境變了，不再是關於 PC 和 PC 伺服器的業務，而是圍繞雲端和雲邊緣。現在，需要另一種不同的微處理器。」
Ampere 基於 Arm Neoverse N1 核心，推出了 80 核心的 Altra CPU 和 128 核心 Altra Max CPU，持續刷新伺服器 CPU 核心數的紀錄，突顯出與 x86 CPU 相比更高的核心數以及在雲端原生市場的優勢。
同樣是強調差異化優勢，輝達的 Grace 主要是面向數據密集型 HPC 和 AI 應用。輝達首席執行長黃仁勳稱，基於 Grace 的系統與輝達 GPU 緊密結合，性能將比目前最先進的 NVIDIA DGX 系統（在 x86 CPU 上運行）高出十倍。
無論是 Ampere 還是輝達，其差異化高性能 CPU 的基礎都是 Arm。而 Arm 也在今年 3 月推出了針對未來十年的新一代架構 Armv9，Arm 希望將其架構在智慧終端的成功擴展到高性能運算市場，包括邊緣、雲端及 5G 等。基於 Armv9 架構的 Neoverse N2 正 是Arm 向高性能市場拓展的關鍵產品。
整體看來，已經在 PC 和伺服器 CPU 市場大獲成功的 x86 陣營正開始一場激烈的競爭。此時，針對雲端運算、AI 的 Arm 架構 CPU 迅速發展，要在新興市場分一杯羹。未來，RISC-V CPU 會以怎樣的方式參與到 CPU 市場的競爭，也讓人充滿期待。
異構時代，定製 CPU 優勢突顯
CPU 市場發生雙重變化的一個關鍵因素是市場需求，在市場的驅動下，CPU 的價值也更多體現在異構系統中。輝達在今年 4 月發布 Grace CPU 的時候，也同時將其數據中心產品路線圖升級為 GPU＋CPU＋DPU 的三類晶片，逐年飛躍，一個架構的策略。在這個新的策略中，GPU 和 DPU 性能的充分發揮依舊需要有 CPU 強大的性能，也就是說，CPU 運算和控制的基礎和核心作用沒有改變。
（Source：影片截圖）
變的是新興應用對於算力的大幅快速增長，異構系統的性能是更重要的關注點。「目前市場上每年交付的 3,000 萬台數據中心伺服器中，有三分之一用於執行軟體定義的資料中心堆棧，其負載的增長速度遠遠快於摩爾定律。除非我們找到加速的辦法，否則用於執行應用的算力將會越來越少。」黃仁勳說，「新時代的電腦需要新的晶片、新的系統架構、新的網路、新的軟體和工具。」
這也是輝達推出 DPU，並且將 DPU 歸入其資料中心產品路線圖的原因。「現代超大規模雲端技術推動資料中心從基礎上走向了新的架構，利用一種專門針對資料中心基礎架構軟體而設計的新型處理器，來解除和加速加速由虛擬化、網路、儲存、安全和其它雲端原生 AI 服務產生的巨大演算負荷。BlueField DPU 正是為此而生。」黃仁勳此前表示。
異構組合才能更好滿足未來市場的需求，這也已經是業界共識，從英特爾擁有 CPU＋GPU＋FPGA＋AI 加速器的完整晶片組合，到輝達宣布收購 Arm，再到 AMD 宣布收購賽靈思，晶片巨頭們都希望藉由不同類型的晶片組合滿足雲端運算、AI 等計算更加密集應用的需求。
在這種變化中，CPU 的選擇也會更加多樣。Computex 21 上，黃仁勳在回答提問時表示：「未來的世界非常多樣，當然也會有不同的 CPU，包括 x86 架構和 Arm 架構，大型 CPU 和小型 CPU，針對 邊緣、資料中心、超算等 CPU，我們的策略是在我們服務的市場，選擇最合適的 CPU，我們會繼續支援 x86 CPU。」
針對特定的市場，並非所有 CPU 都合適。因此在不同的市場需要不同的 CPU，比如在筆電市場，英特爾的 x86 CPU 是不錯的選擇，在 DGX 系統中，AMD 的 CPU 表現非常好。在 5G 基地台中，基於 Arm 的 Marvell CPU 是一個理想選擇。在雲端運算市場，Ampere 的 CPU 性能出色。輝達的 CPU 為的是解決 AI 推薦系統和自然語言理解這樣大型 AI 模型的演算挑戰。
「我相信未來既需要通用 CPU，也需要定製 CPU。支持 Arm 和 x86 對我們來說都是很好的戰略。」黃仁勳表示。
CPU 與 GPU、VCU 更加微妙的競合關係
既有自研的 Arm CPU，也支援 x86 CPU，讓輝達與 CPU 巨頭間的競爭成分更高。在 PC 時代，晶片巨頭間的競爭，是 CPU 公司或者 GPU 公司各自間的競爭，而 CPU 與 GPU 公司以合作為主旋律。
邁入 AI 時代，輝達憑藉其 GPU 硬體加上通用的軟體，成為了 AI 晶片公司的代表，在 AI 市場成為了英特爾強大的競爭對手。面向市場空間巨大的雲端運算和 5G 市場，輝達的 GPU 依舊離不開英特爾和 AMD 的 CPU，但同時輝達會更加注重 Arm 架構 CPU 的開發，晶片巨頭間的競合關係進一步加深。
這種關係變化更明顯的轉變是在晶片巨頭與網路科技巨頭之間。比如文章開頭提到的 Google Argos VCU，多年來 Google 都使用英特爾 CPU 中的視訊編解碼引擎，但隨著影音內容越來越多，以及解析度越來越高，Google 需要性能更強但是功耗和成本更低的晶片。
定製的專用晶片性能往往會比通用晶片更強，藉由自研核心功能加上整合第三方 IP，能在規模應用中實現優勢。Google 表示，與英特爾 Skylake 驅動的伺服器系統相比，其基於 VCU 的設備在性能、TCO（總體擁有成本）、計算效率方面實現了 7 倍（H.264）和高達 33 倍（VP9）的提升。
▲ CPU、GPU 和配備 VCU 的系統離線雙通道單輸出（SOT）吞吐量。（Source：MINEWS）
除了 VPU，Google也 已經藉由自研的 TPU 減少了購買 CPU 和 GPU。Google 與晶片巨頭們的關係，不再單純是緊密的合作夥伴，在特定市場也成為了競爭對手。
對於這種轉變，英特爾公司副總裁兼中國區總經理王銳此前對雷鋒網表示，「競爭對手可以在某一參數或者是在製程上縮短與我們的差距。但要打造整個架構，在計算和AI的各個方面都要能夠赶超英特爾，不是那麼容易的事情。」
這是晶片巨頭應對技術、市場變化的自信和底氣，當然，晶片巨頭們也需要更多地考慮與自研晶片的網路科技巨頭們的關係。
不要忽略，無論是晶片巨頭們之間的競爭，還是晶片巨頭與網路科技巨頭們之間關係的變化，本質上除了市場和應用變化的驅動，還有成熟的晶片產業鏈，包括成熟的設計工具、 IP、代工廠和封裝，很大程度降低了 GPU 公司設計 CPU，以及網路科技巨頭設計定製晶片的門檻。
晶片行業的門檻還在進一步降低，這還會帶來怎樣的變化？已經藉由自研的 TPU 減少了購買 CPU 和 GPU。Google 與晶片巨頭們的關係，不再單純是緊密的合作夥伴，在特定市場也成為了競爭對手。
對於這種轉變，英特爾公司副總裁兼中國區總經理王銳此前對雷鋒網表示，「競爭對手可以在某一參數或者是在製程上縮短與我們的差距。但要打造整個架構，在計算和AI的各個方面都要能夠赶超英特爾，不是那麼容易的事情。」
這是晶片巨頭應對技術、市場變化的自信和底氣，當然，晶片巨頭們也需要更多地考慮與自研晶片的網路科技巨頭們的關係。
不要忽略，無論是晶片巨頭們之間的競爭，還是晶片巨頭與網路科技巨頭們之間關係的變化，本質上除了市場和應用變化的驅動，還有成熟的晶片產業鏈，包括成熟的設計工具、 IP、代工廠和封裝，很大程度降低了 GPU 公司設計 CPU，以及網路科技巨頭設計定製晶片的門檻。
晶片行業的門檻還在進一步降低，這還會帶來怎樣的變化？CPU 與 GPU、VCU 的關係愈加「微妙」 | TechNews 科技新報 https://bit.ly/3vcPxnq
------------------
CPU 與 GPU 到底差在哪？NVIDIA 找來流言終結者主持人 Demo 讓你瞬間搞懂
Posted on2017/10/17 林厚勳 Henry
大家知道什麼是 CPU 跟 GPU 嗎？相信很多人都有聽過這兩個詞，但可能未必完全了解這兩個的差異。CPU（Central Processing Unit）就是中央處理器，你可以理解為電腦的心臟，原則來說一切的運行計算通通都要靠 CPU 才能運作，而 GPU（graphics processing unit）則是繪圖處理器，主要負責電腦中顯示與繪圖相關的工作項目。
那麼，如果我把 CPU 跟 GPU 都拿來處理繪圖工作的話，會有多大的落差呢？
「流言終結者」主持人 Adam 和 Jamie 。截圖來源：Youtube。
NVIDIA，世界知名的顯示卡公司，請來知名的「流言終結者」主持人 Adam 和 Jamie ，希望他們能夠透過實際的科學小實驗，演示一下 CPU 與 GPU 的繪圖能力與速度上的差別。
首先，他們請來了「李奧納多一號」機器人，代表的是小巧的 CPU 晶片。
GIF 來源：Youtube。
接著，他們請這台代表 CPU 的機器人畫出「蒙娜麗莎的微笑」。
GIF 來源：Youtube。
雖然畫得有點慢又有點簡陋，一個有微笑的人臉總是畫出來了。
接著，主持人們又請來了「李奧納多二號」，來代表 GPU 陣營。
GIF 來源：Youtube。
如同現實中的 CPU 與獨立顯卡的對比，這台「李奧納多二號」與前面一號的大小對比也是非同凡響。
再來，他們就要演示 GPU 是如何繪製出蒙娜麗莎的微笑。
只見主持人按下按鈕……
GIF 來源：Youtube。
嗯？等等，剛剛發生什麼事情了？
慢動作再看一遍……
GIF 來源：Youtube。
這效能的差距果然顯著，代表 GPU 的「李奧納多二號」只用了不到一秒鐘的時間就畫好了名畫「蒙娜麗莎的微笑」，而且比起代表 CPU 的一號所畫出的笑臉，二號畫出來的明顯精緻多了呢。
截圖來源：Youtube。
透過 Adam 和 Jamie 的簡易比較，現在大家知道 CPU 和 GPU 繪圖有什麼差異了吧？CPU 與 GPU 到底差在哪？NVIDIA 找來流言終結者主持人 Demo 讓你瞬間搞懂 | TechOrange https://bit.ly/3wdnJAL
---------------------------
什麼是GPU圖形處理器？跟CPU有什麼不同？
#CPU#處理器#晶片#智慧型手機
什麼是GPU圖形處理器
圖形處理器GPU是Graphics Processing Unit的縮寫，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶片或繪圖晶片。其功能是執行繪圖運算工作，因此廣泛運用在電腦、工作站、遊戲機和一些行動裝置（如平板電腦、智慧型手機等）上。以電腦為例，圖形處理器可單獨與專用電路板和附屬組件組成顯示卡，或單獨一片晶片直接內嵌入到主機板上，或者內建於主機板的北橋晶片中，現在也有內建於CPU上組成SoC(單晶片系統)。
什麼是GPU圖形處理器？跟CPU有什麼不同？-1
想要擁有一台心儀的手機記得到傑昇通信，挑戰手機市場最低價還送千元尊榮卡及好禮抽獎卷，搭配門號再享高額折扣！快來看看手機超低價格！
GPU與CPU的差異
對CPU(中央處理器)還不瞭解的話，可以先參考「手機CPU是什麼？高通/聯發科/麒麟/獵戶座/蘋果A系列的品牌差異?」這篇文章；用比較白話的方式來說明，對手機而言，CPU是讓手機進行運作的中央指揮中心，而GPU則是在中央指揮中心以下，負責繪圖運算工作的部門。從專業角度切入，CPU的核心數量較少，因此負責的是發送相關指令，而GPU擁有較多的核心，能夠在接收指令之後，透過幾何運算達成繪圖與顯示的功能。
什麼是GPU圖形處理器？跟CPU有什麼不同？-2
蘋果手機與安卓手機的GPU差異
蘋果手機(包含平板)的CPU與GPU都只適用在蘋果商品上，而安卓手機的部分，不論是CPU或GPU都以高通的產品為主流。目前在整體效能來說，iPhone 11憑藉A13處理器，和同期的安卓手機相比較為優異；但蘋果為了避免手機溫度過高，當A13的GPU在運行過程中溫度持續升高，便會以降頻進行自我保護，因此在長時間使用上可能略遜於同期的安卓手機，消費者在選購時，可以依照自己的實際需求進行挑選。【手機專知】什麼是GPU圖形處理器？跟CPU有什麼不同？|傑昇通信~挑戰手機市場最低價 https://bit.ly/3zgw1cV
-----------------------------------------
留言列表
