显卡，显示芯片 ，显存和 GPU之间的关系是什么？

显卡中有显示芯片。

显示芯片就是GPU。

显存指的是这个显卡的存储容量。

GPU是整个显卡的核心，也是直接决定显卡性能的最大要素。

有一个很好的GPU却没有很大的显存也是不行的，他们是相辅相成的东西。

显卡全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置，最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，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。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，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。

蓝海大脑时空数据一体机研究人员表示：现有的GPU虚拟化技术是通过显存独享和算力共享的方式来实现，如果是希望高性能计算液冷GPU服务器显存核算率为共享资源分配单位，可能需要再从架构方面能支持才可以，现有的架构可能暂时还不能支持这种方式。

根据树莓派型号的不同，你的内存可能是512MB或1GB。这些内存要用于Broadcom BCM2837上的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU），因此要在两者之间合理分配内存。默认情况下GPU占64M，剩下全部用于CPU。在256MB和512MB的树莓派上都是默认64MB显存，如今内存已经升级为1GB，因此合理分配内存对性能的影响尤为重要。

如果你将你的树莓派用作文件服务器或Web服务器，不需要使用视频输出，你可以减少分配给GPU的内存数量（最少为16MB）。如果你用它来浏览网页，看B站甚至运行3D游戏，那么你应该为GPU分配较大的内存，从而提高GPU性能，使其更好地渲染3D游戏画面。如果你需要接入摄像头，则至少要为要为GPU分配128MB显存。在1GB内存的树莓派3B上，如果你只是个初学者，那么我建议为GPU分配256MB或512MB的显存。

1登入树莓派，在终端输入

sudo raspi-config

回车执行，选择第七项     7 Advanced Options   进入高级选项菜单

2选择  A3 Memory Split

3使用后退键删除出现的数值，输入你为GPU分配的显存值

4回车确认，退出raspi-config，重启生效。

在先前的文章中我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据d药供给，能够发挥强大算力的主要原因。如下表所示(GDDR和HBM都是GPU的显存规格)，基本上GPU的内存带宽要比CPU多一个数量级。
但是考虑到GPU运算核心的数量，平均下来显存带宽真的足够富裕吗参考资料1的《Memory bandwidth》文章提供了很有趣的视角，我们在这里介绍下。MOS 6502发布于1975年，是微型计算机发展史上非常重要的一块芯片。6502一般运行在1M时钟频率，每个时钟可以访问1Byte内存数据，6502的一条指令需要花费3~5个时钟，所以平均下来每条指令大概可以获得4B内存数据。
与此相对照，Intel的Core i7-7700K是一款目前比较主流的桌面CPU，运行频率42G，内存带宽大概50GB/s。i7-7700K一共有4个处理核心，所以每个核心大概可以均摊到125GB/s的内存带宽，也就是每个时钟可以访问约3B的内存数据。该CPU的IPC(Instruction Per Clock)为1，极优化的代码可以达到的IPC为3，按此计，每条指令可得1B的内存数据，跟老前辈6502相比，已经落后不少。更进一步，现代CPU支持256位长度的SIMD指令，每个时钟最多执行3条指令，类比GPU，我们以32位为一个通道作为单独执行线程，这样每个时钟我们一共有24条指令执行，所以每条指令可以访问0125B内存数据或者说每8条指令得到1B内存数据。
我们再回过头来看看GPU的情形。以NVidia GeForce GTX 1080Ti为例，内存带宽484GB/s，处理单元工作频率为148G，所以对整个GPU来说，每个时钟大概可以访问327B内存数据。这个GPU一共有28个SM(类似CPU的处理核心)，每个SM有128个SP，所以总共有3584个SP(类似先前SIMD32位通道)。这样每个SM一个时钟大概可以访问117B的内存数据，平均到128个SP，一个SP一个时钟得到009B数据，换个好听的说法就是每11条指令可以得到1B内存数据，比CPU的指标还恶劣。
需要再次重申的是，因为设计目标的问题，CPU其实更关注访存延迟指标，所以相形之下，内存带宽的压力对GPU更为显著。这也是为什么我们先前说过的GPU也开始配置多级Cache的原因，除了改善访存延迟，也可以降低内存带宽压力。另外我们在《GPU 历史 之二三事》里也提到Nvidia和AMD都开始拥抱移动GPU常用的TBR(Tile Based Rendering)的绘制技术，内存带宽的压力也应该是重要的驱动因素。而作为软件人员，在设计算法的时候，我们要重视算法的运算强度(见《Roofline模型初步》)，要充分利用片上内存包括硬件Cache和软件Cache(Shared Memory)，以及注意内存的合并访问(Memory Coalescing)等等来优化内存带宽。

做深度学习的话，我还是可以有立场说些的。因为我们实验室当时就遇到了这些问题，选择深度学习GPU显卡时建议选择专门做液冷的A100或者RTX3090、RTXA6000、RTXA40等卡，蓝海大脑的液冷GPU服务器具有高性能，高密度⌄扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，还可以选择，毕竟能可以选择也是很好的,芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光、英伟达、Intel、AMD。完全定制啊，敲开心。适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。技术人员给的建议都非常受用。

GPU服务器和普通服务器的区别在于GPU服务器具有GPU（图形处理器）加速，而普通服务器通常只有CPU（中央处理器）。以下是几个区分GPU服务器和普通服务器的因素：

硬件配置：GPU服务器通常具有多个高端GPU卡，而普通服务器则通常只有一个或几个CPU。此外，GPU服务器通常具有更高的内存容量和更快的存储设备，以便处理和存储大量数据。

应用场景：GPU服务器通常用于计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、数据挖掘和科学计算等需要大量矩阵运算和并行计算的应用。而普通服务器则更适用于处理数据传输、存储和其他一般性任务。

性能：由于GPU服务器具有GPU加速，因此其性能通常比普通服务器更高，尤其是在处理大量数据和进行大规模计算时。GPU服务器可以利用GPU的并行计算能力，加速许多复杂的计算任务。

价格：由于GPU服务器的配置和性能比普通服务器更高，因此其价格也通常更高。GPU服务器可能需要更多的电力和散热，因此它们也可能更昂贵。因此，在购买GPU服务器之前，需要考虑你的预算和实际需求。

总的来说，GPU服务器和普通服务器有很多不同之处，主要是在硬件配置、应用场景、性能和价格等方面。你需要根据自己的需求和预算，选择最适合的服务器类型。

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