顯卡當CPU

GPU 透過多個核心或演算法邏輯單元(ALU)，在平行處理中表現出色。GPU 核心的功能不如CPU 核心，而且記憶體較少。雖然CPU 可在不同的指令集之間快速切換，但GPU 只 ...

GPU和CPU本質上有很大的不同，CPU具有較大的快取(cache)和較快的計算核心，可以處理較複雜的運算。然而GPU不具備這樣的條件，快取較小且單核心計算速度也沒有CPU快，只是 ...

以這次測試的8800GTX來說，當CPU為Intel Penryn L2 6MB的時候，時脈大約2.66GHz 那邊效能幾乎就沒什麼太大的增長了，這時候就可以說CPU餵飽顯卡了。 77. 63. LINE 分享 ...

2023年5月30日 — 但CPU與GPU並非二擇一，或只能選擇一個使用，每個計算機、伺服器都需要CPU 才能運作，但可以搭配GPU來做為額外的副處理器，而GPU型伺服器可針對機器學習、神經 ...

在某些情況下，共用的顯示晶片會整合至與CPU 相同的晶片。這類CPU 包含GPU，而非仰賴專用或獨立顯示晶片。這些是內建顯示晶片的處理器，具有許多優勢。

2017年4月25日 — 最近有感而發一堆人不了解CPU與顯卡之間的關係雖然版上已經有很多次的說明這邊在重申一下 先用一張基本的圖片了解CPU與顯卡的運作原理

2017年10月23日 — 有本事挑戰並幹掉微軟跟Intel 再來談.. NVIDIA 則是讓GPU 為主，CPU為輔方式，他的運算卡性能是非常強悍的不是取代你的工作( ...

2024年6月3日 — 黃仁勳提到「加速運算是永續的運算（sustainable computing），」透過GPU結合CPU，可以實現高達100倍的加速，但是功耗僅增加3倍，每瓩（kilowatt）的能效是單純 ...

2024年6月6日 — *先前的AI PC，是用CPU、加上硬體加速器，用於推論， 目前輝達的強項在GPU，把GPU當主角來進行邊緣端的AI運算。 --使用GPU來進行邊緣端的AI運算，功耗較高，用在 ...