Question

流处理器是什么意思啊.是不是越多越好啊

不懂请教下

Answer 1

流处理器是显卡中一个比较重要的部件，流处理器主要负责在显卡中产生数据的映射。数据经过GPU运算后，变成并行的各个分组数据，之后由流处理器映射数据，再有模拟器转化为视频信号，传送给显示器显示出来。流处理器的工作频率、使用效率和数量，决定了显卡的数据映射能力。理论上，流处理器是越多越好了，但是现在看来，效率和频率也是非常关键的数据，甚至压过了数量，成了绝对重要的数据。 我们可以看到，同等级的ATi显卡和nVIDIA显卡的流处理器数量差距甚远。举例说明，nVIDIA GeForce GTS250，拥有128个流处理器；与之相对应的ATi Radeon HD4850则拥有800个流处理器。800个流处理器理论应该是比128个流处理器强不少了，但是这两个显卡却处于同等级，关键就在于nVIDIA在流处理器优化和流处理器工作频率方面，远远领先了ATi。 通过参数的比较，我们发现GTS250的流处理器频率是1836MHz（公版数据），而HD4850则不存在流处理器频率，其流处理器和核心的工作频率是一样的，为650MHz。这样一来差距一下显现出来了，GTS250的流处理器工作频率领先了近3倍之多。再加上GTS250具有nVIDIA显卡天生的优势，就是PhysX和CUDA技术。PhysX就是常说的物理加速技术，显卡在工作时，有两个分步，一个是图像的色彩和3D图形绘制渲染，一个是动态图像的加速。渲染和加速这两个过程，都要依靠GPU核心中的流处理器来完成。在N卡中，GPU核心只需要负责进行3D渲染和色彩渲染，图形加速全部交给了PhysX芯片，流处理器的使用效率极高。而在A卡中，没有PhysX芯片，导致了过量的任务交由GPU核心流处理器来完成，工作负荷过高，不堪重负最终导致效率下降。再者是nVIDIA的CUDA技术，这个技术可以通过数据的筛选，将显卡能够自行运算的数据全部拉出来，减轻CPU的负担，让CPU能够更快的运行3D建模的数据，达到了同步工作提高效率的作用。总结看来，流处理器的确多多益善，但是多并不意味着好，流处理器的使用效率和工作频率，还有外部软硬件的配合也有至关重要的作用。