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在我看来，现在很多计算都是在 GPU 上完成的。显然图形是在那里完成的，但使用 CUDA 等，人工智能、散列算法（想想比特币）和其他也在 GPU 上完成。为什么我们不能摆脱CPU，单独使用GPU？是什么让 GPU 比 CPU 快这么多？

据我了解，人们开始使用 GPU 进行通用计算，因为它们是计算能力的额外来源。尽管它们在每个操作中都没有 CPU 快，但它们有很多内核，因此它们比 CPU 更适合并行处理。如果您已经拥有一台恰好具有用于图形处理的 GPU 的计算机，但您不需要图形，并且想要更多的计算能力，那么这是有道理的。但我也明白，人们购买 GPU是为了增加计算能力，无意用它们来处理图形。对我来说，这似乎类似于以下类比：

我需要割草，但我的割草机很虚弱。所以我从卧室里的箱式风扇上取下笼子并磨锐叶片。我用胶带把它粘在割草机上，我发现它运行得相当好。多年后，我成为一家大型草坪护理企业的采购官。我有一笔可观的预算可以花在割草工具上。我没有买割草机，而是买了一堆箱式风扇。同样，它们工作正常，但我必须为我最终不会使用的额外部件（如笼子）付费。（出于这个类比的目的，我们必须假设割草机和箱式风扇的成本大致相同）

那么为什么没有具有 GPU 处理能力但没有图形开销的芯片或设备的市场呢？我能想到几个可能的解释。如果有的话，哪一个是正确的？

• 当 GPU 已经是一个不错的选择（割草机不存在，为什么不使用这种完美的箱式风扇？）时，这种替代方案的开发成本太高了。
• “G”代表图形这一事实仅表示预期用途，并不意味着要努力使芯片比任何其他类型的工作更适合图形处理（割草机和箱式风扇在以下情况下是同一回事）您可以直接进行操作；无需进行任何修改即可使一个功能像另一个一样运行）。
• 现代 GPU 与其古老的前辈具有相同的名称，但如今高端 GPU 并非专为处理图形而设计（现代盒式风扇主要用作割草机，即使较旧的不是）。
• 将几乎任何问题转换为图形处理语言都很容易（可以通过非常快速地吹空气来割草）。

编辑：

我的问题已经得到解答，但是根据一些评论和答案，我觉得我应该澄清一下我的问题。我不是在问为什么每个人都不购买自己的计算。显然，在大多数情况下，这太贵了。

我只是观察到似乎需要可以快速执行并行计算的设备。我想知道为什么最佳的此类设备似乎是图形处理单元，而不是为此目的而设计的设备。

我在带有 Ubuntu 来宾的 Ubuntu 主机上运行 VMware Workstation。是否可以直接从 VM 访问 GPU？

我想在虚拟机上运行 CUDA

我想在我的笔记本电脑上运行 Folding@Home。我下载了 6.41 版，它通过 r_700 开关支持 ATI 的 GPGPU。看起来工作太慢了，所以我用 GPU-Z 看了一下，我很困惑。

ATI Mobility Radeon HD 4500 - 是否支持 OpenCL？

我认为它确实如此，但根据 GPU-Z，它不是。谁能帮我清理一下？

我需要构建一台（便宜的）计算机，它可以用于：

1. 挖矿数字货币
2. 渲染 3D 动画
3. 解决SETI问题
4. ...等等

基本上我只是使用 GPU 来解决数学问题。我需要很少的实时吞吐量到/从卡。

我的问题

有没有办法：

1. 通过 USB 或 Thunderbolt 或其他一些可链接的协议挂载显卡
2. 无需编写自定义驱动程序
3. 在 linux 变体上

有一些主板最多支持 6 个 PCIe 连接，但如果我能安装尽可能多的系统资源，那就更好了。

不是我的问题

1. 您需要以其他方式为它们供电。知道了。他们都需要外部力量。
2. USB（甚至可能是 Thunderbolt）没有高矢量视频吞吐量的吞吐量。知道了。我本身并没有将这些用作视频卡。PCIE 转 USB/Thunderbolt 显卡

其他可能有趣的答案

1. 有这个集群解决方案......（喜欢GPU？）
2. 还有这些其他处理器可能更适合......（asic？）

自问 q 以来的发现

1. 主板集群如此便宜以至于与 GPU 的价格无关，请参阅这个非常有趣的论文项目视频，唉......树莓派和 Arduinos 似乎没有 PCIe 插槽。HummingBoard-Pro可以，但售价 55 美元。我的号码每个都需要低于 25 美元才能具有成本效益。以下是其他产品：Gateworks Price Unk、带 mPCI 的Intel Galileo，每个 45 美元。

   • Samuel Cozennat 为我们提供了一个使用英特尔 NUC 的华丽（但昂贵）示例。他包括硬件构建和配置设置。非常好，山姆！谢谢。

2. PCI-e 可以像 USB 和 Thunderbolt 一样拆分……谁知道？这里有几个有限的分离器：Amfeltec， …

我想在没有显卡的 PC 上执行OpenCL代码，也没有任何其他能够执行 OpenCL 的硬件组件。是否有可能以一种可以在 Linux 的 CPU 上执行的方式编译我的 OpenCL 代码？或者是否可以在 CPU 上模拟 GPU 环境？

注意：这是关于测试代码是否按预期工作，而不是关于性能。

假设我大部分时间只使用一个加密密钥。

如何设置默认加密密钥以避免在加密命令中提及它

换句话说，我想要这个命令：

gpg -e

等同于接收者的命令

gpg -e -r reciever@mail.edu

我正在玩《王国保卫战》和《王国保卫战边境》。

GPU 的目的是进行与 3D 渲染相关的矩阵乘法。

但是 2D 呢？

像 GPU 这样的 2D 游戏需要 GPU 来提高性能是否有意义？