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IT外包网管服务，详细说明图形处理器技术的关键参数和应用场景

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蓝盟IT小贴士，来喽！
　　中央处理器擅长指挥复杂的操作，如全局操作，而图形处理器擅长对大数据进行简单的重复操作。中央处理器是从事复杂脑力劳动的教具，而图形处理器是进行大量并行计算的体力劳动者。那么，GPU的重要参数是什么？
　　CUDA核心；CUDA核心的数量决定了GPU的并行处理能力。在深度学习和机器学习等并行计算服务下，CUDA核心通常意味着更好的性能。
　　视频存储容量(Video memory capacity):其主要功能是临时存储要由GPU处理的数据和处理后的数据。视频内存的大小决定了GPU可以加载的数据量。(在视频内存已经能够满足客户业务的情况下，提高视频内存不会给业务绩效带来很大的改善。在深度学习和机器学习的训练场景中，视频内存的大小决定了一次可以加载的训练数据量。在大规模训练中，视频记忆更为重要。
　　视频内存位宽:视频内存在一个时钟周期内可以传输的位数。位数越多，可以瞬间传输的数据量就越大。这是视频存储器的重要参数之一。
　　视频存储频率(Video memory frequency):在某种程度上，它反映了视频存储器的速度，单位为MHz(兆赫)，视频存储频率随视频存储器的类型和性能而变化。视频存储频率和位宽决定了视频存储带宽。
　　视频存储器带宽:指显示芯片和视频存储器之间的数据传输速率，单位为字节/秒。视频内存带宽是决定显卡性能和速度的最重要因素之一。
　　其他指标:除了显卡的通用指标之外，英伟达还针对特定场景优化了一些指标，如TsnsoCore、RTCoreRT等功能。例如，时态核心(TensenCore)专门用于在深度学习中加速张量运算。

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