瞭解顯卡

1. 從零開始認識顯卡

硬件

　　ROG Strix RTX 4080爲例：

• 供電接口：8pin接口，單個提供225w供電，高功耗可使用多個

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　　該4080提供6個供電接口：

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　　還有背插顯卡，無需外接供電，需搭載特定主板和轉接頭使用：

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• 散熱模組由：風扇、鰭片、熱管、均熱板組成

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　　熱管利用汽熱轉換傳遞熱量

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• 電路板結構，其中gpu芯片由nvdia、amd、intel三家供應

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　　AIC廠商（如華碩）完成電路板與散熱的設計和生產

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• 視頻接口，對外傳輸圖像

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• PCIe接口，與主板、cpu、內存等元器件交互，如PCIe4.0單通道傳輸速率爲2GB

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• 供電模塊：核心PWM、電容、MOS管、現存PWM、電感組成

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• 顯存的總帶寬（每秒傳輸的數據量）由頻率、位寬、倍增係數決定的

  • 頻率：每秒傳輸多少個週期
  • 位寬：一次（週期）可以傳輸的數據量
  • 倍增係數：發揮多少倍性能

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• 顯卡的gpu核心

• SM流式多處理器，負責幾乎所有的圖形運算，例如由76顆SM計算單元，每組SM單元中由128個流處理器，共9728個流處理器（也叫做CUDA核心），【處理器個數越多、頻率越高，性能越強】，若每組看成一個核心，就相當於76個核心，9728個線程的處理器，顯卡核心數量決定算力。

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  • nvidia ada-lovelace架構，459億顆晶體管

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• 顯卡更適合做簡單的四則運算

　　三角面的頂點座標（x,y,z），用32位的二進制表示，也叫做單精度浮點數（FP32）

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　　每秒能計算的次數就是單精度浮點算力，用於衡量圖形渲染的性能。

　　GPU對比CPU更加適合圖形渲染

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　　一個CUDA核心能支持FP32計算，也能向下兼容半精度FP16計算。

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　　gpu的效率也和設計架構有關。

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　　架構不同，性能也不同。

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• 單精度浮點算力和架構決定了gpu的遊戲性能。

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用於AI

　　CUDA核心的旁邊是第4代Tensor Core張量核心，適合做AI相關的深度學習計算，如AI繪圖軟件可以調用Tensor Core，生成圖片的速度比純CUDA快。

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• 主流顯卡TimeSpy跑分天梯圖
• 主流AIC廠商

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• 顯卡子型號

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