了解显卡
硬件
ROG Strix RTX 4080为例：
- 供电接口：8pin接口，单个提供225w供电，高功耗可使用多个
该4080提供6个供电接口：
还有背插显卡，无需外接供电，需搭载特定主板和转接头使用：
- 散热模组由：风扇、鳍片、热管、均热板组成
热管利用汽热转换传递热量
- 电路板结构，其中gpu芯片由nvdia、amd、intel三家供应
AIC厂商（如华硕）完成电路板与散热的设计和生产
- 视频接口，对外传输图像
- PCIe接口，与主板、cpu、内存等元器件交互，如PCIe4.0单通道传输速率为2GB
- 供电模块：核心PWM、电容、MOS管、现存PWM、电感组成
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显存的总带宽（每秒传输的数据量）由频率、位宽、倍增系数决定的
- 频率：每秒传输多少个周期
- 位宽：一次（周期）可以传输的数据量
- 倍增系数：发挥多少倍性能
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显卡的gpu核心
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SM流式多处理器，负责几乎所有的图形运算，例如由76颗SM计算单元，每组SM单元中由128个流处理器，共9728个流处理器（也叫做CUDA核心），【处理器个数越多、频率越高，性能越强】，若每组看成一个核心，就相当于76个核心，9728个线程的处理器，显卡核心数量决定算力。
- nvidia ada-lovelace架构，459亿颗晶体管
- 显卡更适合做简单的四则运算
三角面的顶点坐标（x,y,z），用32位的二进制表示，也叫做单精度浮点数（FP32）
每秒能计算的次数就是单精度浮点算力，用于衡量图形渲染的性能。
GPU对比CPU更加适合图形渲染
一个CUDA核心能支持FP32计算，也能向下兼容半精度FP16计算。
gpu的效率也和设计架构有关。
架构不同，性能也不同。
- 单精度浮点算力和架构决定了gpu的游戏性能。
用于AI
CUDA核心的旁边是第4代Tensor Core张量核心，适合做AI相关的深度学习计算，如AI绘图软件可以调用Tensor Core，生成图片的速度比纯CUDA快。
- 主流显卡TimeSpy跑分天梯图
- 主流AIC厂商
- 显卡子型号
