GPU芯片30個常見術語及其解釋:
GPU (Graphics Processing Unit):圖形處理單元,專門用于圖形和圖像渲染的處理器,能夠進行大量的并行計算,廣泛應用于圖形渲染、機器學習等領域。
CUDA (Compute Unified Device Architecture):計算統一設備架構,由NVIDIA開發,允許開發者使用C、C++等語言編寫程序,利用GPU的并行計算能力進行通用計算。
Shader:著色器,GPU中用于計算圖像渲染的程序,常見的有頂點著色器、片段著色器、計算著色器等。
CUDA Core:CUDA核心,GPU中用于執行并行計算的基本單元,每個核心能夠執行一個線程。
VRAM (Video RAM):視頻隨機存取存儲器,專門用于存儲圖形數據,如紋理、幀緩沖區等,是GPU與顯示器之間的數據交換介質。
Frame Buffer:幀緩沖區,存儲渲染結果的內存區域,用于存儲一幀圖像的數據,直接輸出到顯示器。
Ray Tracing:光線追蹤,一種圖形渲染技術,通過模擬光的傳播和反射,能夠生成高度真實的圖像,常用于高端圖形和游戲渲染。
Rasterization:光柵化,將三維圖形轉化為二維圖像的過程,是傳統圖形渲染的核心步驟。
Tensor Core:張量核心,NVIDIA GPU中的一種專門優化深度學習計算(特別是矩陣運算)的硬件單元,提升AI計算性能。
FP32 (Single Precision Floating Point):單精度浮點數,GPU中的計算精度格式,通常用于游戲渲染和普通計算任務。
FP64 (Double Precision Floating Point):雙精度浮點數,計算精度比FP32高,通常用于科學計算和工程應用。
SIMD (Single Instruction Multiple Data):單指令多數據流,一種并行計算方式,通過單條指令同時處理多個數據點。
GPU Memory Bandwidth:GPU內存帶寬,指GPU內存和GPU之間數據傳輸的速度,直接影響圖形渲染和計算性能。
V-Sync (Vertical Synchronization):垂直同步,一種技術,用于使顯示幀率與顯示器的刷新率保持同步,避免圖像撕裂。
GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit):通用圖形處理單元,將GPU用于圖形渲染之外的計算任務,如科學計算、數據分析等。
SLI (Scalable Link Interface):可擴展連接接口,NVIDIA的多GPU技術,允許多塊GPU協同工作來提高圖形處理性能。
CrossFire:AMD的多GPU技術,類似于NVIDIA的SLI,能夠通過多塊GPU共同處理圖形計算任務。
DirectX:由微軟開發的圖形API,提供與GPU進行交互的標準接口,廣泛用于游戲和圖形應用中。
OpenGL (Open Graphics Library):開源圖形庫,是跨平臺的圖形API,用于2D和3D圖形的渲染。
Vulkan:高效、跨平臺的圖形和計算API,支持低開銷、高性能的圖形渲染,能夠充分利用現代GPU硬件。
HPC (High Performance Computing):高性能計算,利用強大的計算資源(如GPU、超級計算機)進行復雜的科學計算和數據分析。
Deep Learning:深度學習,基于神經網絡的機器學習方法,GPU通過并行計算加速深度學習模型的訓練和推理。
CUDA Stream:CUDA流,CUDA中的并發執行單元,允許多個計算任務并行運行,優化GPU資源的使用。
Clock Speed:時鐘頻率,GPU每秒鐘處理的指令次數,通常以GHz為單位,較高的時鐘頻率有助于提升性能。
Thermal Throttling:熱降頻,當GPU溫度過高時,系統會降低GPU的運行頻率,以避免過熱導致的硬件損壞。
GPU Boost:GPU提升技術,NVIDIA的一項技術,允許GPU在負載較低時提高時鐘頻率,提升性能。
Compute Capability:計算能力,CUDA中用于描述GPU硬件特性的一個指標,決定了GPU是否支持某些CUDA功能。
Shader Model:著色器模型,定義了GPU能夠支持的著色器類型和功能,決定了GPU的圖形渲染能力。
Deep Learning Super Sampling (DLSS):深度學習超采樣,NVIDIA的AI驅動技術,通過深度學習算法提升圖形渲染效果并提高性能。
Mosaic Mode:馬賽克模式,NVIDIA的顯示模式,允許多個顯示器合成一個超大顯示屏,常用于多顯示器配置。
這些術語涉及GPU的硬件特性、渲染技術、計算能力以及多GPU協同工作等方面,掌握這些術語有助于FAE工程師與客戶溝通,提供更準確的技術支持。
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