技术干货 | 一文读懂GPU显卡10个重要参数
作为平行世界的核心算力基础，GPU支持 3D 高速图形渲染、超高清视频编解码和高性能科学计算等组合工作负载，理解其性能与生态的发展至关重要。
GPU显卡经常以下图形式（以NVIDIA几种显卡为列）这种形式展现出来，本文将以通俗易懂的方式为读者解读10个重要的GPU显卡参数，以供参考。
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流处理器：也叫渲染管、着色器。画面都是由一个又一个像素点组成的，而流处理器就负责这些像素点的渲染工作；
RT核心：光追核心，用作于光线追踪效果；
CUDA 核心和Tensor 核心：CUDA Core和Tensor Core，为GPU提供计算能力的硬件单元。CUDA core也叫Streaming Processor（SP），是单精度，组成SM的重要部分。Core的数量越多，并行运算的线程越大，计算的峰值越高。
显存容量：显存容量决定着显存临时存储数据的多少，大显存能减少读取数据的次数，降低延迟；
显存带宽：显存带宽，指显示芯片与显存之间的数据传输速率，单位是字节/秒。显卡的显存是由一块块的显存芯片构成的，显存总位宽同样也是由显存颗粒的位宽组成，显存带宽＝显存频率×显存位宽/8。显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一。
显存位宽：是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数,位数越大则瞬间所能传输的数据量越大,这是显存的重要参数之一；
浮点性能：代表显卡的浮点计算能力，越高算力越强，深度学习、科学计算用途较多；
核心代号：显卡核心代号就是指显卡的显示核心的开发代号。
核心频率：指显示核心的工作频率,其工作频率在一定程度上可以反映出显示核心的性能；
加速频率：指显示核心的工作频率最高可达频率。
要说明的是，由于GPU是协处理器，与CPU端存储是分离的，故GPU运算时必须先将CPU端的代码和数据传输到GPU，GPU才能执行kernel函数。涉及CPU与GPU通信，其中通信接口PCIe的版本和性能会直接影响通信带宽。
综上，评估一个显卡的性能不能单纯看某一个指标的性能，而是结合显卡的个指标及客户业务需求的综合性能。
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