几种主流GPU比较

最新推荐文章于 2025-07-09 12:42:56 发布
最新推荐文章于 2025-07-09 12:42:56 发布
阅读量6.7k 收藏 4
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CPU&GPU
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MyArrow/article/details/7225488
本文深入探讨了Mali-400MP、PowerVR SGX、高通Adreno及NVIDIA Tegra2四大GPU系列的性能对比，揭示了它们在纹理支持、兼容性及性能方面的优劣。重点分析了Mali-400MP在纹理处理上的局限性和PowerVR SGX在兼容性上的优势，同时对比了各款GPU的总体性能表现。

ARM Mali、PowerVR SGX、高通Adreno、NVIDIA Tegra 2四大系列

1. Mali-400MP最大的缺点就是支持的纹理单一。并且不兼容许多主流特效，造成了兼容性非常差，强大的性能反倒是转变成了发热量，并变成了累赘。比如使用jpg做为纹理性能很差，使用pkm做为纹理性能很好。

2. SGX540最大的优点就是兼容效果强，而且性能也不错。其性能比单核的Mali-400MP强。

3. Mali-400 MP

8. GPU性能对比

 

 

 

 

英伟达GPU显卡性能对比
曲折旅程，艰难人生
04-24 7197
英伟达GPU显卡参数对比
gpu虚拟 服务器,5种GPU虚拟化技术的详细资料讲解
weixin_36244175的博客
08-02 3885
GPU，也即图形处理单元。不论在手机中，还是在电脑、笔记本上，GPU都发挥着不可替代的作用。往期文章中，小编对GPU加速原理、GPU服务器选择、GPU存储性能提升等均有所介绍。为增进大家对GPU的认识，本文将对GPU的5种虚拟化技术的实现策略予以介绍。如果你对GPU具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。一、设备模拟(Device Emulation)设备模拟是指通过软件的方法来为虚拟机模拟GPU设备，这种...
主流GPU性能对比
yuanlu837的专栏
07-18 1291
gpu型号比较
01-20
几种GPU型号比较，Geforce， Tesla
英伟达当前主流GPU型号的核心参数及适用场景
最新发布
技术引领业务创新
07-09 1402
以下是英伟达当前主流GPU型号的核心参数、适用场景及价格对比，基于2025年7月最新市场信息整理
GPU性能比较
3D Vision
11-04 1122
GPU性能比较
常见的GPU性能对比
姚光超的专栏
08-14 1万+
写这篇博客的目的就是想搞清楚英伟达不同显卡之间的性能差异以及移动端GPU的性能达到了英伟达显卡的哪一代，让自己也让大家明白不同显卡的算力差异。所有的数据均从网络搜索，有不正确的地方欢迎批评指正。同一显卡会有一个首次发布，此外还有一系列的迭代升级版本，我们只考虑首次发布版本的性能。鉴于现在的模型推理大多使用int8来进行推理，所以大家可以着重看一下int8算力那一列。
解释一下主流GPU的框架
04-28
目前比较主流的GPU框架有以下几种： 1. TensorFlow：是由Google开发的深度学习框架，支持分布式训练和推理，可以在多个GPU和CPU上进行加速计算。TensorFlow是一个比较成熟和稳定的框架，拥有丰富的文档和社区支持。...
GPU 英伟达GPU架构回顾
生活需要深度
10-01 1万+
1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
《Gpu Gems》《Gpu Pro》《Gpu Zen》系列读书笔记
热门推荐
puppet_master的专栏
02-13 2万+
本篇blog简单记录了一下最近一两年一直在读的一系列书目。《Gpu Gems》1-3三部，《Gpu Pro》1-7七部，《Gpu Zen》一部。针对每一项渲染技术，进行全系列书的总结，从这个角度来看，可以看到一项技术，近十五六年来的进化过程。
GPU_Computing_Guide_2019.pdf
11-22
- Tesla计算集群（TCC）模式，这是NVIDIA Tesla系列GPU所支持的一种模式，用于优化计算任务的性能。 - 关闭显卡的独占模式，这可能是指让显卡能够同时用于图形渲染和通用计算。 - 关于远程桌面协议（RDP）与GPU...
英伟达10款主流GPU参数
顺其自然~专栏
09-09 1万+
2、H800的产品参数型号为H100、H800、A100、A800、4090、4090D、L40s、L40、H20、L201、H100的产品参数（中英文彩页参数略有不同）2、H800的产品参数。
国际主流GPU公司盘点
weixin_42112416的博客
11-02 2815
国际主流GPU公司 英伟达 GeForce 英伟达公司是GPU计算领域公认的全球领导者。它主要的的四大增长驱动力分别是游戏业务、数据中心业务、专业视觉业务、自动驾驶业务，各业务的代表性GPU方案分别是GeForce，DGX、EGX、HGX、Quadro、AGX。 AMD Radeon AMD同时提供独立GPU和集成GPU，其集成GPU主要运用在Ryzen APU、嵌入式、半定制平台中，独立GPU分为Radeon和Instinct系列，主要用于游戏、专业视觉、服务器等应用。 英特尔 MX 英特尔MX系列独显。
CPU与GPU比较
zxxmx的博客
04-05 382
1核心数 GPU有更多核心数，但CPU的单个核心比CPU单个核心，更快速、高效。 2## 应用场景 GPU适用需要并行计算的场景，如图像处理；CPU使用串行计算，如计算机指令处理。 ...
GPU(国内外发展，概念参数（CUDA,Tensor Core等），类别，如何选型，NPU,TPU)
weixin_48878618的博客
10-06 6010
从目前的市场看，人工智能（大模型）发展的快慢主要取决于算力，其次是算法。而算力又受限于GPU。
【GPU常见概念】GPU常见概念及分类简述
沐风—云端行者
10-01 4229
GPU（图形处理器），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。
GPU基本介绍与各GPU性能、价格比较
zephyr_wang的博客
02-28 1万+
1 GPU基本概念 1.1 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 CUDA核心数量决定了GPU并行处理的能力，在深度学习、机器学习等并行计算类业务下，CUDA核心多意味着性能好一些。 1.2 Tensor(张量) 内核 CUDA是NVIDIA推出的统一计算架构，NVIDIA过去的几乎每款GPU都有CUDA Core，而T
GPU概述_CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
11-26 525
GPU vs CPU
建设人工智能平台,主流GPU卡选型分析
06-01 2179
建设人工智能平台,主流GPU卡选型分析
主流GPU卡
04-01
### 主流GPU显卡型号及性能对比 #### 性能概述 NVIDIA作为全球领先的图形处理器制造商，提供了多种类型的GPU产品线，涵盖了消费级、数据中心以及嵌入式设备等多个领域。这些产品的性能参数可以从CUDA核心数量、Tensor核心支持情况、显存容量及其带宽等方面进行评估[^1]。 #### 不同系列的主要特点 - **GeForce RTX/ GTX 系列**: 面向游戏玩家和个人创作者设计, 提供强大的游戏渲染能力和一定的AI加速功能。例如RTX 3070具有5888个CUDA核心，在FP32精度下的浮点运算能力达到约20 TFLOPs，并且其INT8整数计算能力更是高达80 TOPS[^3]。 - **Tesla / A100 数据中心级别**: 这些高端专业卡专为科学计算、机器学习等工作负载而生。拿A100来说，它内置了多达6912颗CUDA核并配备40GB HBM2高速内存，能够提供超过300TFLOPS FP16张量操作吞吐率[^4]。 - **移动版Max-Q架构变体**: 移动端解决方案通常基于台式机对应版本开发而来但经过功耗优化处理。比如笔记本电脑中的RTX 2060 Max-Q虽然整体表现不及桌面旗舰款但是依然保持不错的效率水平同时兼顾便携性需求[^2]。 #### 特定用途考量因素 对于从事深度学习训练或者推理任务的人群而言，除了关注传统意义上的单精度(Single-Precision) 或双精度(Double-Precision) 浮点数处理速度之外还需要特别留意针对特定数据类型(如 INT8 ) 的专用硬件单元配置状况因为这直接影响到实际应用场合下的效能发挥程度如何。 以下是部分具体型号比较： | 型号 | CUDA Cores | Memory Size (GB)| Bandwidth(Gbps)| Tensor Cores(Y/N)?| |--------------|------------|------------------|-----------------|--------------------| | GeForce RTX 3070 | 5888 | 8 | ~448 | Yes | | Tesla T4 | 2560 | 16 | ~320 | Yes | | NVIDIA A100 | 6912 | 40(HBM2E) | ~1.6TB/s | Yes | 以上表格仅展示了几种代表性的选项以便于理解不同类型之间可能存在的差距；然而值得注意的是随着技术进步新产品不断推出上述信息可能会有所变化因此建议定期查阅官方文档获取最新资料[^3]. ```python # 示例代码用于演示如何通过Python访问NVIDIA SMI工具来监控当前系统的GPU状态 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f'Total memory: {info.total}') print(f'Free memory: {info.free}') print(f'Used memory: {info.used}') nvidia_smi.nvmlShutdown() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值