深圳回收GA100-875FFF1-A1

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gpu是并行编程模型，和cpu的串行编程模型完全不同，导致很多cpu上的算法都无法直接映射到gpu上，并且gpu的结构相当于共享存储式多处理结构，因此在gpu上设计的并行程序与cpu上的串行程序具有很大的差异。

gpu主要采用立方环境的材质贴图、硬体t&l、顶点混合、凹凸的映射贴图和纹理压缩、双重纹理四像素256位的渲染引擎等重要技术。

由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此gpu可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元便可有效地提高处理能力和存储器带宽。

gpu设计目的和cpu截然不同，cpu是设计用来处理通用任务，因此具有复杂的控制单元，而gpu主要用来处理计算性强而逻辑性不强的计算任务，gpu中可利用的处理单元可以更多的作为执行单元。

因此，相较于cpu，gpu在具备大量重复数据集运算和频繁内存访问等特点的应用场景中具有无可比拟的优势。

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在实际应用中我使用了lm358来代替比较器，其偏置电流为50na，串接1m的电阻，满足偏置电流的电压为50na×1m=50mv。按照st-lm358资料，其开环频率响应1k一下可以达到100db，因此理论上输入1mv的电平依然可以识别，和前边假设相比取50mv，asin(50mv/311)/2/pi/50=500ns，放大器的sr为0.6v/us，假设转换到4v，需要7us。因此使用lm358的误差为7.5us,而实际上由于每个器件的共性，因此在同步上偏差应该小于1.5us。