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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。

在这里您可以看到一个名为 Triangle.exe 的小型 C++ 程序的屏幕截图，其中包含基于 OpenGL API 的旋转三角形。

不可否认，这是一个非常基本的例子，但我认为它适用于其他显卡操作。

我只是好奇，想知道从 Windows XP 下双击 Triangle.exe 到我可以在显示器上看到三角形旋转的整个过程。会发生什么，CPU（首先处理 .exe）和 GPU（最终在屏幕上输出三角形）如何交互？

我猜想显示这个旋转三角形主要是以下硬件/软件等：

硬件

• 硬盘
• 系统内存 (RAM)
• 中央处理器
• 显存
• 图形处理器
• 液晶显示器

软件

• 操作系统
• DirectX/OpenGL API
• 英伟达驱动

谁能解释这个过程，也许用某种流程图来说明？

它不应该是涵盖每一步的复杂解释（猜测会超出范围），而是中级 IT 人员可以遵循的解释。

我敢肯定，很多甚至自称 IT 专业人员的人都无法正确描述这个过程。

我目前正在我的 GPU（NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti）上使用 CUDA 执行数字运算。这些操作通常需要数月才能完成，在此期间，我 24/7 离开我的电脑。

这样做安全吗？我是否冒着可能导致（最坏的情况）房屋火灾的显卡过热的风险？

请注意，PC 已正确通风且其气流没有障碍物。

我MemTest86在客户的机器上运行了很多工作，它非常适合解决内存问题。我的问题是，如何测试 GPU 是否开始运行？

我知道像 3DMark 这样的程序可以将显卡推向极限，但是视频内存呢？值得测试吗？是否有压力工具实际上能够捕获视频卡（内存）中的问题，也许使用 CUDA/OpenCL？

有这样一个配置：微星A320M PRO-M2 V2+AMD锐龙5 1400 BOX，没有单独的显卡。当 PC 开启时，显示器不显示任何内容。MSI 技术支持说：

CPU Ryzen 5 1400没有GPU，板载VGA接口无法与该CPU配合使用。需要安装 PCIe 显卡。

并补充说

无论是Intel主板还是AMD主板，板载集成GPU都在CPU中，而不是在主板中。主板只提供显示接口。Ryzen Summit Ridge CPU 中没有 GPU；只有 Raven Ridge 和 Bristol Ridge CPU 支持 GPU。

我不明白的是我有另一种配置，华擎 960GC-GS FX + AMD Phenom(tm) II X4 810。同样没有单独的显卡。正如我发现的，AMD Phenom(tm) II X4 810 没有任何 GPU。但是视频有效，我使用此配置发布了这个问题。这怎么解释？

Nvidia GeForce GTX 780 Ti 售价 700 美元，而 Quadro K6000 售价 4000 美元——但它们使用相同的底层 GK110 核心！

Nvidia 和 AMD 的其他工作站 GPU 也是如此。

工作站 GPU 的这种价格差异究竟意味着什么？我的理解是，他们为 CAD 和其他密集型商业应用程序专门调整了驱动程序，牺牲了游戏应用程序的速度来提高此类商业软件的准确性和性能，但这本身并不能解释成本差异。它们可能有更多的内存，通常是 ECC 类型，但这仍然无法解释近六倍的差异。

硬件验证会解释差异吗？我怀疑是这样的：在测试可用的 GPU 芯片中，30% 用于高端消费卡，68% 用于稍便宜的消费卡；剩下的 2% 还要经过更深层次的验证，少数通过的会被放入工作站卡中。可能是这种情况，这就是它们如此昂贵的原因吗？

我有带以太网端口的笔记本电脑，但我总是使用 WiFi。我想知道是否可以运行和使用连接到以太网端口的图形卡（带有外部电源）（使用某种 PCI 仿真将以太网 GPU 仿真为 PCI 显卡）。

Cat6 电缆可以达到 10 Gbps，这对于 GPU 运行和玩游戏来说应该足够了。

这可能吗？

当我的 GPU 位于主 PCIe 插槽中时，当我通过 HDMI 运行音频时，有时会听到大量的乱码。GPU 在基准测试中的表现也差得多。在主要插槽中，我在 Novabench 上获得 30 fps，在辅助插槽中我获得 90 fps。

这是主板的问题吗？

眼镜：

• GPU - GTX 960
• 主板 - 华硕 Z97-AR
• CPU -酷睿 i5 4460
• 操作系统 - Windows 10
• BIOS 版本/日期 - American Megatrends Inc. 0902, 08/05/2014

我有一台配备专用 GPU 的笔记本电脑，Nvidia Quadro P3200。它有 6 GB 的 RAM。

笔记本电脑还有 32 GB 的“普通”（CPU？）RAM。

我计划使用 GPU 进行并行计算，运行物理模拟。其中一些涉及相当大的阵列。

我只是想知道，如果内核中的总内存（所有变量和所有数组）达到 6 GB 的 GPU RAM，我可以以某种方式使用 CPU 的内存吗？

在计算过程中我不会将笔记本电脑用于其他任何事情，因此主 RAM 不应该很忙。

Ps 我使用的是戴尔 Precision 7530，Windows 10。