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2024-06-05 09:00

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一. 什么是gpu以及它是怎么工作的

gpu,即图形处理器,是一种专门设计用于并行处理大量数据的处理器,特别适用于渲染图像和执行复杂的计算任务。在我们的大脑中,左脑主要负责逻辑、文字、语言、分析、数字、次序,右脑则主要负责颜色、音乐、想象、空间感觉、直觉、图形等活动;cpu像左脑负责做事的主次逻辑,gpu负责画画和复杂数学题。 其核心设计理念在于高度并行架构,拥有大量的运算单元(流处理器)可以同时处理多个数据(所以适合数据 )。它特别擅长同时处理很多任务,比如把计算机里的数据转换成我们在屏幕上看到的精美图像。在计算任务中,gpu利用其并行计算优势加速处理如深度学习训练、科学计算等大规模数据密集型任务。


gpu(graphics processingunit)是图形处理单元,它是显卡(graphicscard)的核心部件,负责执行复杂的数学和几何计算,以渲染图像、和其他图形内容。通常所说的“显卡”是一个包含gpu以及其他必要组件(如ram、散热系统、接口等)的完整硬件设备,它与计算机主板相连,用于输出显示信号到显示器。

所以,从严格意义上讲,gpu不是显卡,但它确实是构成显卡的关键部分。在日常用语中,人们有时会将gpu和显卡两个术语互换使用,但准确来说,gpu是显卡的主要芯片或处理器。(我还做过一期显卡,感兴趣可以看一下)

二. gpu发展简史

gpu的发展历程始于上世纪90年代初期的图形加速器,旨在提高计算机图形性能。随着技术的发展,gpu从只能按照固定方式工作变成了可以编程的智能芯片,并且能够创造出更复杂的视觉效果。进入21世纪后,nvidia出cuda这样的技术,使得gpu不仅能画图,还能干更多非图形类的工作,例如处理大数据。

 

三. 不同类型gpu比较分析

- 集成显卡:通常与cpu封装在一起,共享系统内存,适合轻度办公、网页浏览和休闲游戏。

- 独立显卡:具备专用显存和更强的图形处理能力,是游戏玩家和专业内容创作者的理想选择,如nvidiageforce系列和amd radeon rx系列。

- 专业图形卡:如uadro和amdradeon pro,针对cad/cam、3d建模、影视后期制作等高精度图形处理需求设计,提供稳定、的专业性能。

- 数据中心/高性能计算gpu:如nvidiatesla和a100,专为大规模并行计算任务设计,广泛应用于ai训练、科学模拟等领域。

 

四. gpu产品列举(仅供参考)

nvidia在高端游戏市场以geforce rtx30系列为代表,集光线追踪、dlss等先进技术于一身;amd则凭借radeon rx 6000系列与其竞争。在专业领域,uadro系列和amd radeon pro系列各有千秋。对于数据中心和ai计算,nvidiaa100/ampere架构gpu表现出色。英特尔则通过intel irisxe核显及arc系列独立显卡逐步扩展其gpu市场版图。

五. gpu行业现状及未来发展展望

目前,gpu市场竞争激烈,nvidia占据主导地位,amd紧随其后,而英特尔正积极迎头赶上。新兴技术趋势如光线追踪、dlss、ai加速等功能将进一步提升gpu的价值,未来可能的技术发展方向包括更高程度的并行化、更低功耗设计、更强大的ai计算能力等。


步进电机的线圈通直流电时,带负载转子的电磁转矩(与负载转矩平衡而产生的恢复电磁转矩称为静态转矩或静止转矩)与转子功率角的关系称为角度-静止转矩特性,这就是电机的静态特性。如下图所示:因为转子为永磁体,产生的气隙磁密为正弦分布,所以理论上静止转矩曲线为正弦波。此角度-静止转矩特性为步进电机产生电磁转矩能力的重要指标,转矩越大越好,转矩波形越接近正弦越好。实际上磁极下存在齿槽转矩,使合成转矩发生畸变,如两相电机的齿槽转矩为静止转矩角度周期的4倍谐波,加在正弦的静止转矩上,则上图所示的转矩为:tl=tmsin[(θl/θm)π/2]其中tl与tm各表示负载转矩和静止转矩(或称把持转矩),相对应的功率角为θl和θm,此位移角的变化决定了步进电机位置精度。


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