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gpu是什么？和cpu的区别

　　GPU指的是图形处理单元(Graphics Processing Unit)，是一种专门用于处理图形和图像相关计算任务的处理器。最初，GPU主要用于图形渲染、视频处理和游戏图形方面，但随着其高并行计算能力的发展，现在广泛应用于人工智能、科学计算、密码学等领域。　　1. CPU与GPU的区别　　1.1 架构设计　　CPU：中央处理器(CPU)是计算机系统中的核心组件，负责执行各种通用计算任务。CPU拥有少量的强大核心，适合处理顺序和串行任务。　　GPU：GPU拥有成千上万个较小而弱的处理核心，被设计用于同时处理大规模并行计算任务。这种设计使得GPU非常擅长处理密集型并行计算任务。　　1.2 计算能力　　CPU：CPU在单个任务的性能表现上非常出色，适合处理逻辑复杂、不可并行化的任务。CPU更适合执行顺序计算、控制流程和IO操作。　　GPU：GPU在并行数据处理和大规模计算方面具有显著优势。由于拥有大量小核心，GPU能够同时处理数千个线程，适用于需要高度并行处理的计算任务。　　1.3 功耗和散热　　CPU：CPU通常拥有更高的时钟频率和更复杂的电路结构，因此在相同计算任务下通常消耗更多的功耗，并产生更多的热量。为了维持稳定运行，CPU通常需要更好的散热系统。　　GPU：GPU的功耗通常较高，但考虑到其并行计算能力，其性能功耗比可能会更高效。然而，GPU的设计也要求更复杂的散热解决方案来保持稳定的运行。　　1.4 内存架构　　CPU：CPU通常配备有小规模但更快速的缓存(Cache)层次结构，以满足对计算任务的快速响应需求。　　GPU：GPU通常配备有更大容量的显存，以支持大规模图像和数据处理任务。显存的高带宽和大容量对于GPU运行计算任务至关重要。　　2. 应用领域　　2.1 CPU应用领域　　数据管理和处理　　操作系统执行和资源管理　　网络通信和安全任务　　2.2 GPU应用领域　　游戏图形处理　　视频编辑和后期制作　　科学计算和数值模拟　　人工智能和深度学习任务　　CPU和GPU在计算领域扮演着不同而又互补的角色。CPU擅长处理逻辑复杂、不可并行化的任务，而GPU则适合处理大规模并行计算任务。随着人工智能和科学计算等领域对计算能力的需求不断增加，GPU在高性能计算和深度学习方面的应用将变得越来越重要。

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cpu

发布时间：2024-09-14 09:28 阅读量：634 继续阅读>>

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cpu和gpu的区别和用处

　　在计算机领域，CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)是两个常见且重要的概念。它们都是计算机系统中的核心组件，但在设计、功能和应用方面存在着一些重要的区别。本文AMEYA360电子元器件采购网将详细介绍CPU和GPU的定义、特点以及它们在计算机系统中的作用。　　一、CPU：中央处理器　　CPU是一种通用处理器，也被称为中央处理器。它是计算机系统的大脑，负责执行各种指令和计算任务。CPU由多个核心组成，每个核心都能够独立地执行指令，具有高度的灵活性和通用性。CPU通过调度和控制数据的流动来处理各种计算任务，并与其他系统组件进行交互。　　CPU具有以下特点：　　通用性：CPU是一种通用处理器，可以执行各种不同类型的指令和计算任务。　　单指令多数据(SIMD)：CPU通过使用SIMD技术，可以同时处理多个数据元素，提高并行计算能力。　　控制逻辑：CPU具有强大的控制逻辑，能够解析和执行复杂的指令序列，实现复杂的计算和控制流程。　　多核处理：现代CPU通常由多个核心组成，每个核心可以独立地执行任务，提高整体计算能力。　　CPU广泛应用于各种计算机系统和设备中：　　个人电脑：CPU是个人电脑的核心处理器，负责运行操作系统、应用程序和处理用户输入输出等任务。　　服务器：在服务器领域，CPU承担着处理大量请求和数据的重要角色，以支持网站、云服务和数据库等应用。　　移动设备：CPU在智能手机、平板电脑和可穿戴设备等移动设备中发挥着关键作用，实现高效的计算和功耗管理。　　二、GPU：图形处理器　　GPU是一种专门设计用于图形渲染和并行计算的处理器。它最初被设计为处理图像和视频数据，并在显示屏上呈现出高质量的图形效果。随着计算需求的增加，GPU逐渐演变为具有强大并行计算能力的通用处理器，可用于高性能计算和深度学习等领域。　　GPU具有以下特点：　　并行计算：GPU采用了大量的处理单元，可同时执行大规模的数据并行计算任务。　　浮点运算：GPU具有强大的浮点运算能力，可以高效地执行大量的浮点计算操作。　　存储带宽：为了支持高速计算和数据传输，GPU通常拥有较大的存储带宽，以满足对大规模数据的处理需求。　　GPU广泛应用于以下领域：　　游戏和图形渲染：GPU最初被设计用于游戏和图形渲染，能够实现逼真的图像效果和流畅的动画呈现。　　科学计算：由于其强大的并行计算能力，GPU在科学计算、物理模拟和天文学等领域发挥着重要作用。科学家可以利用GPU的高性能计算能力加速复杂的模拟、数据分析和计算任务。　　深度学习和人工智能：深度学习需要大量的并行计算来处理神经网络模型的训练和推断。GPU的并行架构和高性能计算能力使其成为深度学习和人工智能领域的关键技术。　　密码学和密码破解：由于GPU在处理大量数字运算方面的优势，它们也被广泛应用于密码学和密码破解领域，以提供快速的密钥生成和攻击。　　三、CPU和GPU的区别　　CPU和GPU之间存在以下明显的区别：　　架构设计：CPU是一种通用处理器，具有强大的控制逻辑和较少的核心数，适用于处理各种类型的指令和计算任务。而GPU则采用了并行计算的架构设计，具有大量的处理单元，用于高效地执行大规模的并行计算任务。　　计算能力：GPU在浮点运算和并行计算方面具有出色的性能，尤其擅长处理大规模数据集和复杂的数值计算。相比之下，CPU在单个线程和串行计算任务上的性能较为突出。　　用途：CPU主要用于通用计算任务，包括操作系统、应用程序和各种常规计算。而GPU则主要用于图形渲染、游戏开发、科学计算、深度学习等需要大规模并行计算的领域。　　功耗和散热：由于GPU具有大量的处理单元和高功率消耗，它们通常会产生较高的热量。相比之下，CPU的功耗和散热要低一些，适合于运行在功耗受限环境中的设备。　　价格和成本效益：由于其专用的设计和高性能计算能力，GPU相对较昂贵。而CPU则更加普遍且价格相对较低。

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CPU

发布时间：2023-12-13 09:41 阅读量：1569 继续阅读>>

什么是CPU和<span style='color:red'>GPU</span> CPU的特点是什么

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什么是CPU和GPU CPU的特点是什么

　　在现代计算机技术中，我们经常听到有关CPU和GPU的术语。它们是计算机系统中两个重要的组件，扮演着不同的角色和功能。本文AMEYA360将详细介绍CPU和GPU的定义、原理、特点以及它们在计算领域的应用。　　1.CPU(中央处理器)　　CPU(Central Processing Unit)中央处理器是计算机系统的核心部件之一。它负责执行计算机程序中的指令，协调和控制计算机的各种操作。CPU通常由一个或多个处理核心组成，每个核心都可以处理指令流和数据。　　CPU基于冯·诺依曼体系结构设计。它根据指令集架构(ISA)执行指令，并通过控制单元、算术逻辑单元(ALU)和寄存器等组件来完成计算任务。CPU从主存储器中读取指令和数据，并进行解码、执行和写回操作。　　CPU的性能取决于其时钟频率、微架构、核心数量和缓存大小等因素。较高的时钟频率可以提高指令执行速度，而更多的核心可以实现并行处理，加快多线程任务的执行。　　CPU的特点　　通用性：CPU是一种通用处理器，可以执行各种计算和控制任务。它适用于广泛的应用领域，包括操作系统、数据分析、编程开发等。　　高时钟频率：CPU具有较高的时钟频率，能够快速执行指令和计算操作。　　复杂指令集：CPU支持复杂的指令集，并提供丰富的操作和功能，如整数运算、浮点运算、逻辑运算等。　　2.GPU(图形处理器)　　GPU(Graphics Processing Unit)图形处理器是专门设计用于处理图形和图像相关计算的处理器。传统上，GPU主要用于计算机图形渲染，但现在也广泛应用于科学计算、机器学习和人工智能等领域。　　GPU基于SIMD(Single Instruction, Multiple Data)架构设计，可以同时处理多个数据项。它具有许多并行处理单元(CUDA核心)，每个核心都可以执行相同的指令，但处理不同的数据。GPU通过高度并行化的特性，能够快速处理大规模的数据集。　　GPU还配备了大容量的显存，用于存储和处理图形渲染所需的纹理、顶点和像素数据等。它还提供了专门的图形处理管线，包括顶点处理、几何处理、光栅化和像素处理等阶段。　　GPU的特点　　并行处理能力：GPU具有大量的并行处理单元，能够同时执行多个计算任务。这使得GPU对于高性能计算和并行计算非常有效。　　专门的图形处理功能：GPU在图形渲染方面具有专门的硬件和算法支持，能够快速处理复杂的图形和图像计算。　　高存储带宽：GPU配备了高速显存，能够快速读取和写入大量的图形数据，提高计算效率。　　3.应用领域　　3.1 CPU的应用　　个人计算机：CPU是个人计算机的核心组件，负责执行操作系统和应用程序。　　服务器和数据中心：CPU在服务器和数据中心中承担大规模计算和处理任务，如虚拟化、数据库管理和网络通信等。　　移动设备：CPU被广泛用于智能手机、平板电脑和可穿戴设备等移动设备中，实现高效的计算和多媒体处理。　　嵌入式系统：CPU常用于嵌入式系统，如家电、汽车导航和工业控制等领域，用于控制和处理各种设备。　　3.2 GPU的应用　　游戏和图形渲染：GPU最初用于游戏和图形渲染，提供更真实和流畅的游戏画面和视觉效果。　　科学计算：GPU在科学计算领域具有广泛应用，如分子模拟、气候模拟和天体物理学等，加速复杂计算任务的执行。　　机器学习和人工智能：GPU被用于加速深度学习和神经网络的训练和推理过程，提高模型训练的速度和效率。　　加密货币挖矿：GPU在加密货币挖矿中发挥重要作用，通过并行计算提供高性能的哈希计算能力。　　四、CPU和GPU的比较　　4.1 性能　　单线程性能：CPU在单线程任务上具有优势，由于其较高的时钟频率和复杂指令集。　　并行处理性能：GPU在大规模并行任务上具有优势，由于其大量的CUDA核心和并行处理能力。　　4.2 功能　　CPU具有更广泛的应用范围，可以执行各种计算和控制任务，适用于通用计算需求。　　GPU专注于图形和图像计算，在图形渲染和科学计算等领域具有突出的性能表现。　　4.3 能效比　　在相同功耗下，GPU通常能够提供更高的计算性能，但对于轻负载和串行任务，CPU的能效比较高。　　CPU和GPU是现代计算机系统中至关重要的组件。CPU作为中央处理器，负责执行计算机程序中的指令，适用于通用计算任务。而GPU作为图形处理器，专注于图形和图像相关计算，具有强大的并行处理能力。　　CPU和GPU在不同的应用领域中发挥着重要的作用。CPU广泛应用于个人计算机、服务器、移动设备和嵌入式系统等领域。而GPU主要用于游戏和图形渲染、科学计算、机器学习和加密货币挖矿等领域。　　虽然CPU和GPU具有不同的特点和功能，但它们也可以相互补充和协同工作，提供更强大的计算能力和性能。

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CPU

发布时间：2023-11-14 10:15 阅读量：1657 继续阅读>>

华为<span style='color:red'>GPU</span>对标英伟达A100,刘庆峰宣布重要进展

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华为GPU对标英伟达A100,刘庆峰宣布重要进展

　　8月26日消息，2023年亚布力论坛夏季高峰会于24日-27日在深圳召开，科大讯飞创始人，董事长刘庆峰出席并演讲。　　谈及算力问题，刘庆峰表示，我特别高兴我只好告诉大家，华为的GPU能力现在已经跟英伟达一样，任正非高度重视，还有华为的三个董事到科大讯飞专班工作，现在已经把它做到了一些对标英伟达的A100。　　“大家知道去年10月美国对中国极限施压，其中A100中国是不能买的，在今年的815，我们跟华为联合发布了讯飞声谷一体机，能够在国产平台上自己做训练做推理，这是非常了不起的。”刘庆峰说。　　近日，针对企业用户对于人工智能的需求，科大讯飞与华为联合发布了讯飞星火一体机，为企业提供国产自主创新平台上的自主、安全、可控的私有化部署大模型。　　星火一体机将提供从底层算力、AI框架、训练算法、推理能力、应用成效等全栈AI能力，可用于问答系统、对话生成、知识图谱构建、智能推荐等多个领域的应用，具备大模型预训练、多模态理解与生成、多任务学习和迁移等能力。　　在内容安全方面，星火一体机可以针对污语料和幻觉问题，形成立体化的“内容安全机制”。无监督的互联网语料，经过语句判别器、质量判别器、隐私判别器、安全判别器等关卡，得到清洗后的高质量文本;为了解决“幻觉问题”，科大讯飞针对各类型任务构建专业知识库，以类搜索插件技术实现知识获取，基于大模型的理解和概括摘要能力给出答案。　　科大讯飞董事长刘庆峰在发布会上介绍：“星火一体机可用于大模型的训练和推理，企业开箱可用，每一家企业都有机会构建自己的专属大模型。科大讯飞正在与华为打造面向超大规模参数大模型训练的国产算力集群，对标英伟达的A100芯片。”　　在算力安全上，星火一体机基于昇腾AI硬件、昇思AI开源框架打造。据第一财经消息，星火一体机使用的是华为尚未官方对外发布的昇腾910B人工智能芯片，星火一体机是910B芯片首个对外商业化应用产品。

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芯片

发布时间：2023-08-28 10:10 阅读量：2388 继续阅读>>

工信部提出加强CPU及<span style='color:red'>GPU</span>和服务器等重点产品研发

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工信部提出加强CPU及GPU和服务器等重点产品研发

　　据中国网，在2023中国算力大会新闻发布会上，工业和信息化部信息通信发展司司长谢存表示，加强技术创新，培育良好生态。　　一方面，围绕算力发展需要，增强自主创新能力，推进计算架构、计算方式和算法创新，加强CPU、GPU和服务器等重点产品研发，加速新技术、新产品落地应用;另一方面，围绕算力相关软硬件生态体系建设，加强硬件、基础软件、应用软件等适配协同，提升产业基础高级化水平，推动产业链上下游多方形成合力共建良好发展生态。　　当前，数字经济已经作为新经济形态，正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、重构全球竞争格局的关键力量。近年来，我国算力基础设施发展成效显著，布局不断优化、能力稳步提升、赋能价值逐步显现，有力支撑了我国数字经济蓬勃发展。　　据工信部副部长张云明介绍，2018年以来，我国数据中心机架数量年复合增长率超过30%，截至2022年底，我国在用标准机架超过650万架，算力总规模达180EFLOPS，仅次于美国，存力总规模超过1000EB(1万亿GB)。　　谢存表示，下一步，工信部将做好政策接续，强化顶层设计;加强技术创新，培育良好生态;建优算力网络，促进应用落地。加速推进网络设施与算力设施配套部署，进一步优化升级网络体系架构，加强算力网络监测，打造满足各类算力应用需求的运力体系。

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发布时间：2023-07-19 09:17 阅读量：2142 继续阅读>>

英伟达针对AI市场推出双<span style='color:red'>GPU</span>产品 H100 NVL

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英伟达针对AI市场推出双GPU产品 H100 NVL

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发布时间：2023-03-23 09:59 阅读量：2066 继续阅读>>

“返校潮”能让<span style='color:red'>GPU</span>市场需求回归正轨吗？

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“返校潮”能让GPU市场需求回归正轨吗？

图像处理器(GPU)的需求变化提供了一个很好的例子，充分说明在疫情流行期间要预测科技市场发展有多么困难。正常情况下，图像处理器需求会被预期受惠于笔电的返校采购潮；在疫情发生前，这会反映在第三季的销售额──但GPU市场分析师Jon Peddie在日前公布的报告中指出，返校相关采购似乎在第二季就发生。而同时间桌上型电脑的销售量出现下滑。Peddie表示，PC用GPU在第二季出现了让人惊讶的2.5%季成长，出货量相较于去年还成长了11.2%。当季GPU龙头Nvidia的PC图像处理器需求大幅成长17.8%，同时间AMD的GPU出货量也成长8.4%。Intel的PC图像处理器第二季出货量则下滑2.7%，反映该公司近期在制造上遇到的瓶颈，拖累了其桌上PC应用产品销售。虽然Intel仍然占据PC图像处理器市场的近三分之二版图，Nvidia与AMD完全掌控了离散式GPU领域。Peddie的报告指出，Nvidia在离散式图形处理芯片市场的占有率在第二季成长了5个百分点、来到80%，其成长动力应该是来自于从游戏机到AI推论等等应用。Nvidia也受惠于采用离散式GPU的桌上PC显卡需求成长，第二季显卡市场出货量成长了6.55%。综合分析那些让人意外的季销售量结果，Peddie的结论是疫情正在以很少人预期得到的方式，扰乱全球GPU市场；他指出，GPU“在传统上是市场的领导指标，因为GPU会在供应商推出PC之前就进驻各种系统。”但大多数半导体供应商提高第三季营收成长数字、平均幅度达12%，对此Peddie认为，“某些预测是根据正常的季节性，但还是会有一些新冠病毒带来的冲击因素。”展望可见的未来，因应在家工作、虚拟远距教学等需求的订单，以及图像处理器扮演吃重角色的游戏机需求蓬勃发展，可望抵销失业率创纪录带来的负面影响。随着经济情势在一波紧缩之后寻求重新开放，Peddie以及其他产业分析师仍在持续观察消费者信心。整体看来，Peddie认为GPU市场就像其他芯片领域一样，正经历“不寻常的一年”；如同人们所说，这些日子以来唯一可以确定的就是情况将持续不确定。但看来全球疫情仍未退烧，市场预测中的所谓正常季节性，已经是在疫情发生前的过去式。

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GPU

发布时间：2020-09-03 00:00 阅读量：1311 继续阅读>>

传苹果研发<span style='color:red'>GPU</span> 要甩掉另外一个芯片供应商AMD

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传苹果研发GPU 要甩掉另外一个芯片供应商AMD

据国外媒体报道，苹果公司最近宣布将为未来的苹果笔记本电脑制造自己的ARM架构处理器，而不是使用英特尔的x86处理器，这一消息已经成为头条新闻，但现在看来苹果公司要抛弃的不仅仅有英特尔公司，该公司可能还准备抛弃AMD，同时制造自己的图形处理器。众所周知的是，在个人电脑中最重要的两类处理器是中央处理器和图形处理器（CPU和GPU）。在电脑CPU领域，英特尔公司一直以来是行业霸主，AMD扮演着“陪太子读书”的角色。不过在图形处理器市场，AMD是行业重要玩家之一，和英伟达等公司争夺市场。上述消息来自推特爆料人士Longhorn的披露，该用户最近发布了一个表格，表格信息似乎表明，未来使用苹果ARM处理器的个人电脑将不再支持AMD等第三方显卡，而是使用“苹果图形处理器”。过去，功能强大的苹果电脑台式机和笔记本电脑（比如16英寸屏幕版本MacBook Pro）都搭载了独立的AMD图形处理器，但是未来在搭载苹果自有CPU的电脑上，情况可能发生变化。外媒指出，苹果新款笔记本电脑缺乏对第三方图形处理器支持，这也意味着该公司也不会使用英伟达图形处理器。那么，带苹果CPU的笔记本电脑也会有一个新的苹果GPU吗？这很有可能——毕竟，苹果已经在智能手机和平板电脑中使用了自己定制设计的GPU微架构。据悉，苹果公司过去曾经给开发者提供了专用的迷你台式机（只有主机）Mac Mini，这款电脑的图形功能是由苹果自家的A12Z芯片(也可以在iPad Pro 2020中找到)驱动的，基准测试结果显示，它的八核图形处理器超过了AMD公司的Ryzen 5 4500U和英特尔酷睿i7-1065G7芯片中集成的图形处理器。不过，上述处理器的性能还无法取代苹果Mac Pro、MacBook Pro中使用的AMD图形处理器。当然，苹果未来的个人电脑不太可能直接使用上述的A12Z芯片。因此，在苹果公司设计出一款可以与AMD显卡相媲美的GPU之前，面向创意专业人士的苹果台式机和苹果笔记本电脑很可能仍然需要使用英特尔处理器和AMD显卡——至少目前是这样。在自行设计芯片的道路上，苹果正在越走越远。依靠台积电、三星电子这两家技术先进的半导体代工企业，苹果可以把精力集中在芯片设计上，而把制造流程外包出去。实际上，三星电子和台积电为了争夺苹果的订单，已经展开了工艺流程的竞争。两家公司都已经投产了5纳米工艺，准备未来过渡到3纳米工艺。过去，苹果在智能手机中使用自行设计的A系列应用处理器大获成功，这一芯片带来的强大性能成为苹果的一个独家卖点。如今，苹果斥资10亿美元收购了英特尔公司的5G基带处理器业务，正准备自行设计智能手机的另外一个重要芯片。如果获得成功，苹果将彻底摆脱对高通公司的依赖。在其他的一些小硬件中，比如苹果手表等，苹果也自行设计了若干款芯片。在个人电脑中，苹果在刚刚结束的2020年全球开发者大会上宣布，将利用两年的时间从英特尔处理器过渡到自己设计的ARM处理器。这也意味着过去给智能手机、平板电脑开发的苹果应用软件将能够直接在苹果笔记本电脑上运行，而传统开发的苹果电脑软件则需要进行一些修改移植，以便适应ARM的全新架构。数据显示，苹果近些年研发投入快速增长，大部分流向了自有芯片的设计。各种消息显示，苹果还在从半导体公司（包括自己的长期供应商）挖来芯片设计人才，设计更多所需的芯片。通过芯片自给自足，苹果不仅可以降低零部件采购成本，还能够更加契合智能手机等新产品的升级节奏，甚至还能通过自有芯片形成某种“我有你没有”的消费电子硬件竞争优势。

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苹果

发布时间：2020-07-08 00:00 阅读量：1774 继续阅读>>

台积电斩获英伟达<span style='color:red'>GPU</span>大单

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台积电斩获英伟达GPU大单

台积电在芯片工艺上一直走在行业的前列，近日有消息称，台积电获得了英伟达 7nm 和 5nm GPU 的大单。了解到，英伟达首席执行官黄仁勋曾表示下一代 7nm GPU 的大部分由台积电代工。老黄还表示，英伟达与台积电有着密切的关系，台积电曾代工生产英伟达的 16nm(帕斯卡)和 12nm (伏特 / 图灵) GPU。此前，外媒曾提到，三星电子的 5nm EUV 工艺，曾吸引到了英伟达下一代 GPU 的订单，但在最新的报道中，消息人士透露，英伟达目前仍认为台积电是芯片代工方面的主要合作伙伴。据了解，台积电的 7nm 工艺是在 2018 年上半年投产的，当年第三季度就为台积电贡献了 11%的营收，随后一个季度就高到了 23%，2019 年的 4 个季度分别为 22%、21%、27%、35%，今年一季度也是 35%，台积电 7nm 工艺此前的客户，包括苹果、华为、高通。 5nm 工艺是台积电在 7nm 之后新一代的芯片工艺，目前已经量产，在一季度的财报分析师电话会议上，台积电 CEO、副董事长魏哲家透露，在移动设备和高性能计算机需求的推动下，他们预计 5nm 的产能在下半年将快速而平稳的提升，他们仍预计 5nm 工艺将贡献今年 10%的营收。据悉，英伟达 RTX 30 系列最快第三季底上市，台湾三大显卡厂华硕、技嘉和微星正在加速去化 RTX 20 系列显卡的库存，从而为下半年英伟达和 AMD 的新显卡让路。

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台积电英伟达

发布时间：2020-05-07 00:00 阅读量：1523 继续阅读>>

AMD第二代7nm <span style='color:red'>GPU</span>现身：原生支持光追

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AMD第二代7nm GPU现身：原生支持光追

AMD的第二代Navi核心悄然在Linux驱动中现身，包括Navi 21/22/23三颗。从代际的角度，第二代Navi很可能基于RDNA2架构，采用7nm EUV工艺制造，原生支持光线追踪技术，与PS5/Xbox Scarlett上的GPU实现同宗同源。按照如今的明明传统，Navi 21定位最高，驱动中还出现了Navi 21 Lite精简版核心。遗憾的是，Linux驱动中就只有这些信息，性能、规格方面只能猜测。坦率来说，外界已经期待很久AMD支持光追、且能与RTX 2080甚至TITAN抗衡的高端卡了。考虑到Intel的10nm Xe独显已经亮机，AMD越发时不我待。

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发布时间：2019-11-04 00:00 阅读量：2241 继续阅读>>

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MC33074DR2G	onsemi
RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor
CDZVT2R20B	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
TL431ACLPR	Texas Instruments

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BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
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