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本文转自：深度学习这件小事
什么是显卡？
显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。
就像电脑联网需要网卡，主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。
因此，显卡是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。
具体来说，显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。
原始的显卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信号输出工作，并不用来处理数据。
随着显卡的迅速发展，就出现了GPU的概念，显卡也分为独立显卡和集成显卡（见附1）。
什么是GPU？
GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。
GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。
那么1999年之前显卡上就没有GPU吗？当然有，只不过那时候没有人给它命名，也没有引起人们足够的重视，发展比较慢。
自Nvidia提出GPU这个概念后，GPU就进入了快速发展时期。
简单来说，其经过了以下几个阶段的发展：
1）仅用于图形渲染，此功能是GPU的初衷，这一点从它的名字就可以看出：Graphic Processing Unit，图形处理单元；
2）后来人们发现，GPU这么一个强大的器件只用于图形处理太浪费了，它应该用来做更多的工作，例如浮点运算。
怎么做呢？直接把浮点运算交给GPU是做不到的，因为它只能用于图形处理（那个时候）。
最容易想到的，是把浮点运算做一些处理，包装成图形渲染任务，然后交给GPU来做。
这就是GPGPU（General Purpose GPU）的概念。
不过这样做有一个缺点，就是你必须有一定的图形学知识，否则你不知道如何包装。
3）于是，为了让不懂图形学知识的人也能体验到GPU运算的强大，Nvidia公司又提出了CUDA的概念。
什么是CUDA？
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，通用并行计算架构，是一种运算平台。
它包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。
你只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。
注意，并不是所有GPU都支持CUDA。
CPU和GPU的关系
在没有GPU之前，基本上所有的任务都是交给CPU来做的。
有GPU之后，二者就进行了分工，CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。
为什么这么分工？这是由二者的硬件构成决定的。
可以看出，CPU是“主（host）”而GPU是“从（device）”，GPU无论发展得多快，都只能是替CPU分担工作，而不是取代CPU。
附1：独立显卡和集成显卡的区别。
所谓集成，是指显卡集成在主板上，不能随意更换。
而独立显卡是作为一个独立的器件插在主板的AGP接口上的，可以随时更换升级。
另外，集成显卡使用物理内存，而独立显卡有自己的显存。
一般而言，同期推出的独立显卡的性能和速度要比集成显卡好、快。
值得一提的是，集成显卡和独立显卡都是有GPU的。
附2：Nvidia显卡分类。
GeForce系列：家庭娱乐。
打游戏必备；
Quadro系列：专业绘图设计。
视频渲染，经常使用3ds Max、Maya等软件的必备。
Tesla系列：高端显卡，用于大规模的并行计算。
土豪必备。
另外，目前比较流行的物理引擎PhysX，并不是所有显卡都支持。
官方文档上说GeForce 8及之后的显卡都支持。
结束语：
CUDA只是一种并行计算架构，相关的概念还有OpenCL、OpenMP等。
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