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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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