哪些程序適合在GPU上進行并行運算？我不專業(yè)。我不專業(yè)。我的理解是“很多輕量級計算”適合GPU，因為GPU本身遵循多核路線，但每個核的結(jié)構(gòu)相對簡單。例如，一些高端卡可以有上千甚至上千個計算單元，并支持

哪些程序適合在GPU上進行并行運算？

我不專業(yè)。我不專業(yè)。我的理解是“很多輕量級計算”適合GPU，因為GPU本身遵循多核路線，但每個核的結(jié)構(gòu)相對簡單。例如，一些高端卡可以有上千甚至上千個計算單元，并支持大量的數(shù)據(jù)并行計算。比如“采礦”或者詩@家其原理是對大量數(shù)據(jù)應(yīng)用相同的數(shù)學(xué)公式。操作過程本身并不復(fù)雜，但數(shù)據(jù)量非常大（例如，每組數(shù)據(jù)處理并不復(fù)雜，但有十億組數(shù)據(jù)需要處理）。這時，GPU的多核優(yōu)勢可以體現(xiàn)出來：多個alu同時運行。另一方面，它更適合在CPU上計算“少量復(fù)雜操作”。

顯卡憑啥比cpu貴？

最大的原因是計算機圖形卡的需求遠遠低于CPU。如果你仔細想想，你身邊的每臺臺式電腦和筆記本電腦都至少需要一個CPU。無論是AMD還是英特爾，CPU的銷售完全可以扼殺獨立顯卡的銷售。特別是由于Intel Core CPU核心圖形卡的存在，大量的家庭和辦公室用戶不需要安裝額外的CPU圖形卡不僅浪費性能和金錢，而且浪費額外的功耗。原來，CPU核心的顯卡完全可以滿足需求。

因此，市場產(chǎn)量大、需求量大的產(chǎn)品價格相對較低?，F(xiàn)在只有一些游戲玩家，甚至大型游戲玩家，需要購買獨立的顯卡。與全球計算機用戶的數(shù)量相比，這個數(shù)量非常少。然而，圖形卡的核心部件GPU也是一個極其復(fù)雜的半導(dǎo)體芯片，研發(fā)的難度和成本根本不比CPU低，因此為了保證足夠的利潤，圖形卡廠商必須把價格定得足夠高。

既然有很多人在用CPU，我們就不用擔(dān)心利潤了。i7-8700k等高端產(chǎn)品可以長期控制在3000元以內(nèi)，而高端顯卡銷量有限，價格必須達到5000元或6000元。另外，別忘了我們使用的CPU只是封裝芯片基板的頂蓋。獨立顯卡有很大的PCB板、視頻存儲顆粒、電源系統(tǒng)、散熱器、顯示輸出接口等，雖然這些成本不是很高，但加起來卻是一個很大的數(shù)目。因此，在成本構(gòu)成方面，獨立顯卡明顯高于CPU。

它也是一個半導(dǎo)體芯片。高端CPU的面積大多在200-300平方毫米之間，而像rtx2080這樣的高端顯卡GPU的核心面積是545平方毫米。從同一片晶圓上切下的成品要少得多，產(chǎn)量也會降低。因此，顯卡的成本明顯優(yōu)于CPU。

GPU未來會取代CPU嗎？

GPU的出現(xiàn)并不是取代CPU，GPU是CPU的補充。沒有CPU，GPU無法單獨工作，因此GPU需要x86cpu或ibmpower CPU來運行操作系統(tǒng)。為了運行整個程序，我把需要并行計算的部分放在GPU上以加速。GPU的性能高于CPU，沒有CPU GPU就不能工作。