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浮点运算可以认为是带小数点的运算,与之相对的是计算机中的整形数运算(也就是定点运算)。在现实世界中,数据不可能只是整数,还存在小数,但是由于计算机是数字式结构,很难进行小数运算(如果是模拟电路计算机则情况会好的多),所以为了计算小数,在计算机的标准中引入了浮点的概念,通过特定的编码格式来表示小数(不存在小数点这一说),具体的表示方法可以在百度知道中搜IEEE754标准,这是当前浮点运算数据组织格式的通用标准。
至于说显卡的运算能力强于CPU,实际上就单纯的数据计算能力来说,无论浮点或是定点,GPU的运算能力都高于CPU,这是由于两者的设计结构不同造成的。
一般情况下CPU负责的程序处理大多数是线性的、线程数较少,程序指令间相关度大。为了提高性能,CPU会设计成乱序处理结构,而且由于程序的并发性不高,CPU所拥有的处理单元并不多,目前intel的CORE2处理器单个内核每个周期最大的指令发射吞吐量只有4条,其浮点、整型数运算单元都只是个位数。而相对的,GPU所处理的图象运算的相关度低,GPU一般都设计成并行处理模式,其数据运算单元很多,目前,nvidia的GPU最大的运算单元数是240个,AMD的是800个。所以,如果只是单纯的叠加,GPU的计算能力会大大超过CPU,但是两者的使用范围不一样,如果用GPU来处理CPU的程序,其效率会大大下降。
至于说显卡的运算能力强于CPU,实际上就单纯的数据计算能力来说,无论浮点或是定点,GPU的运算能力都高于CPU,这是由于两者的设计结构不同造成的。
一般情况下CPU负责的程序处理大多数是线性的、线程数较少,程序指令间相关度大。为了提高性能,CPU会设计成乱序处理结构,而且由于程序的并发性不高,CPU所拥有的处理单元并不多,目前intel的CORE2处理器单个内核每个周期最大的指令发射吞吐量只有4条,其浮点、整型数运算单元都只是个位数。而相对的,GPU所处理的图象运算的相关度低,GPU一般都设计成并行处理模式,其数据运算单元很多,目前,nvidia的GPU最大的运算单元数是240个,AMD的是800个。所以,如果只是单纯的叠加,GPU的计算能力会大大超过CPU,但是两者的使用范围不一样,如果用GPU来处理CPU的程序,其效率会大大下降。
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浮点是float, 比如1.323256256 + 12.54256 32bit长度精度运算
显卡最普遍精度是64bit/128bit,128bit略慢, 图形transform全是浮点运算,GPU设计出来就是做浮点的
显卡最普遍精度是64bit/128bit,128bit略慢, 图形transform全是浮点运算,GPU设计出来就是做浮点的
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浮点运算就是计算+-x/这是AMD的强项.优化大师上测的4400+119分超到3.0G162分.比默认的E8400还高几分.算单线程圆周就低太多了.差一半.HD4850浮点运算比E8400高了近6倍.原因我不清楚.硬件小强就知道.
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