 

当前位置：首页显卡知识

每天 5 分钟了解 IT 小知识：聊聊显卡

阅读量:100 发布时间2024-11-14 08:58:35

显卡是计算机和服务器中不可或缺的硬件组件之一，它在图形处理和计算领域发挥着关键作用。本文将深入探讨下显卡的作用、发展历史、主要厂家与品牌、性能参数等, 以及显卡在AI训练中的作用，未来与AIGC（人工智能与图形计算）的关系。

显卡的作用

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）是计算设备中用于处理图形和图像的硬件。它负责将计算机生成的图像渲染到显示器上，使用户能够看到图形界面、图像和视频。除了图形处理，现代显卡还用于高性能计算，如科学计算和人工智能。

另外在区块链技术，得益于 GPU 强大的运算能力，显卡在比特币挖矿中非常流行，一些公司专门生产用于挖矿的GPU矿机，这些矿机集成了多个显卡，以提高挖矿效率。

显卡在元宇宙中也扮演着非常关键角色，支持着虚拟世界的创建、交互和经济活动。随着元宇宙概念的不断发展，显卡技术也将继续推动这一领域的创新和增长。

显卡的发展历史

早期阶段：最早的显卡用于简单的文本和图形显示，如EGA（Enhanced Graphics Adapter）和VGA（Video Graphics Array）。
3D图形加速： 90年代末，3D图形开始流行，显卡开始提供硬件加速，如3dfx的Voodoo系列。
GPU的崛起： NVIDIA的GeForce系列和ATI（后来被AMD收购）的Radeon系列推动了GPU的发展，使图形性能大幅提升。
通用计算：GPU不仅用于图形处理，还开始用于通用计算，如NVIDIA的CUDA和AMD的OpenCL技术。
深度学习和AI：显卡在深度学习和人工智能领域具有关键作用，如NVIDIA的Tensor Cores用于AI加速。

主要的显卡制造商包括NVIDIA、AMD、Intel等。这些公司开发并制造各种型号的显卡，供消费者和企业选择。

简单列举当前各厂家的最强显卡，NVIDIA的GeForce RTX 4090系列、AMD的Radeon RX 6000系列以及Intel的Arc A770系列。

NVIDIA RTX 4090

AMD RX 6700 XT

Intel Arc A770

生成式 AI 当道，NVIDIA尽甜头、风生水起，据外媒报道，英伟达的股价在过去 6 个月内翻了一倍之多，目前该公司市值已超越 Meta 、特斯拉（Tesla），甚至逼近股神巴菲特的投资公司波克夏.海瑟威。就连微软、Google 都不曾在近期的 AI 热潮中享受过这等甜头。

显卡性能由多个参数决定，包括核心时钟频率、显存容量和带宽、CUDA核心数（对于NVIDIA）、流处理器数（对于AMD）、显示输出、支持的图形API（如DirectX和OpenGL）等。性能参数通常与特定显卡型号有关。

判断显卡性能的方法包括：

手机中的显卡芯片（GPU）也在不断发展。厂商如ARM、Qualcomm和Apple开发了高性能GPU，用于处理手机游戏、图形应用和AI计算。

以及我国华为最近发布的 Mate 60 系列使用的马良 910 性能不俗，在我国突破光刻机技术后，CPU 芯片得到了很大的进步，下一步大概率会朝着 GPU 的方向发展。

显卡在深度学习和AI训练中起到关键作用。它们用于加速神经网络训练，使其更快速和高效。NVIDIA的GPU在这一领域中占有主导地位。

在这波AIGC（人工智能与图形计算）的浪潮中，显卡在高性能计算、深度学习、虚拟现实等领域发挥着关键作用。未来，显卡将继续与AIGC相互融合，推动技术的发展和应用的创新。

掀起 AIGC 浪潮的 ChatGPT

我认为显卡未来的发展方向包括：

总的来说，显卡在计算机和服务器中扮演着不可或缺的角色，它们不仅推动了图形性能的提升，还在深度学习和人工智能等领域取得了重大突破。

相信显卡技术的不断进步将继续推动计算和图形计算领域的发展。