显卡的工作原理

 

        显卡全称显示接口卡(Video card,Graphics card),又称为显示适配器(Video adapter),显示器配置卡简称为显卡,是个人电脑最基本组成部分之一。显卡的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,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。 民用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超威半导体)和Nvidia(英伟达)2家。

 

显卡的工作原理

数据(data)一旦离开CPU,必须通过4个步骤,最后才会到达显示屏:

  1.从总线(bus)进入GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器):将CPU送来的数据送到北桥(主

桥)再送到GPU(图形处理器)里面进行处理。

  2.从 video chipset(显卡芯片组)进入video RAM(显存):将芯片处理完的数据送到显存。

  3.从显存进入Digital Analog Converter (= RAM DAC,随机读写存储数—模转换器):从显存读取出数据再送到RAM DAC进行数据转换的工作(数字信号转模拟信号)。但是如果是DVI接口类型的显卡,则不需要经过数字信号转模拟信号。而直接输出数字信号。

  4.从DAC 进入显示器(Monitor):将转换完的模拟信号送到显示屏。[1]

  显示效能是系统效能的一部份,其效能的高低由以上四步所决定,它与显示卡的效能(video performance)不太一样,如要严格区分,显示卡的效能应该受中间两步所决定,因为这两步的资料传输都是在显示卡的内部。第一步是由CPU(运算器和控制器一起组成的计算机的核心,称为微处理器或中央处理器)进入到显示卡里面,

最后一步是由显示卡直接送资料到显示屏上。

     

引自百度百科:http://baike.baidu.com/view/2882.htm

 

### 张量显卡工作原理及其在深度学习中的应用 张量显卡(Tensor Core GPU)是一种专为加速人工智能训练和推理设计的硬件单元。它通过优化矩阵运算来显著提升深度学习模型的计算效率[^1]。 #### 什么是张量核心? 张量核心是 NVIDIA 显卡中的一种特殊处理单元,旨在高效执行大规模浮点数矩阵乘法操作。这些操作构成了现代神经网络的核心部分,尤其是在卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 中。张量核心能够在一个周期内完成多个混合精度矩阵乘加运算,从而大幅提高吞吐量并降低延迟[^4]。 #### 混合精度计算 为了进一步增强性能表现,张量核心支持一种称为 **混合精度** 的技术。这意味着它们可以利用较低位宽的数据类型(如 FP16 或 BFLOAT16),同时自动转换回较高精度的结果以保持准确性。这种方法不仅减少了内存带宽需求还加快了整体流程速度[^3]。 #### 实际应用场景 当涉及到具体实现时,在 PyTorch 这样的框架下可以通过调用 `torch.cuda` API 来检测当前使用的设备名称以及配置多GPU环境下的优先级顺序[^5]: ```python import torch print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 获取第一个可用GPU的名字 ``` 对于拥有多个NVIDIA GPUs的情况,则可通过修改环境变量 `"CUDA_VISIBLE_DEVICES"` 来指定哪些物理设备参与任务分配;或者直接命令行定义可见范围再运行脚本文件: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES="2" python train.py ``` 另外值得注意的是,随着显存容量增加,可处理数据集规模也会相应扩大,这对于计算机视觉领域尤为重要——通常推荐至少配备8GB以上显存才能满足复杂模型的需求[^2]。 综上所述,张量显卡凭借其独特的架构优势成为推动AI发展的关键技术之一,并且在未来还将继续发挥重要作用。
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