• GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖
• 为什么显卡的浮点运算能力比CPU高几十倍
• 显卡浮点运算能决定其性能吗
• 什么是浮点运算为什么显卡的浮点运算好像总比CPU的强
• 显卡双精度浮点性能有什么用
• 显卡双精度浮点数有什么用哪些软件会用到
• 显卡浮点运算高,实际运用中具体指哪方面
• 显卡单精度浮点运算能力怎么算

GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。

目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。

在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

为什么显卡的浮点运算能力比CPU高几十倍

这是有关图形图像的算法问题。cpu中运行的是程序，程序绝大部分都是整数运算。而图形图像的运算，尤其是3d的运算，是把图像中的主体按照微积分的原理，有无数个三角形构成的，三角函数的运算，大量的是浮点运算。所以......显卡是处理图形图像最好的硬件，所以，很多开发商注重这一方面的处理速度。

显卡浮点运算能决定其性能吗

如果说显卡是一个画家 象素/纹理填充率和顶点生成能力是画家动手画画的速度的话 那么对应的浮点处理能力就是画家在大脑里构图的速度了(先构图再动手画,画家要画的快，不仅要手快，还要心快!) 一款显卡的浮点处理能力高，确实有个优势，但仅仅这样还不能决定一款显卡的性能，显卡上还有很多决定性的构件，比如显存，显存位宽，显存速度等。楼主说的很对，有时候看规格A卡的性能很强大，但在实际运用当中，N卡性能并不逊色于A卡，特别是游戏性能.架构工作原理，支持特性，驱动支持等等一切因素都是决定性能的条件。

什么是浮点运算为什么显卡的浮点运算好像总比CPU的强

浮点运算可以认为是带小数点的运算，与之相对的是计算机中的整形数运算（也就是定点运算）。在现实世界中，数据不可能只是整数，还存在小数，但是由于计算机是数字式结构，很难进行小数运算（如果是模拟电路计算机则情况会好的多），所以为了计算小数，在计算机的标准中引入了浮点的概念，通过特定的编码格式来表示小数（不存在小数点这一说），具体的表示方法可以在百度知道中搜IEEE754标准，这是当前浮点运算数据组织格式的通用标准。至于说显卡的运算能力强于CPU，实际上就单纯的数据计算能力来说，无论浮点或是定点，GPU的运算能力都高于CPU，这是由于两者的设计结构不同造成的。一般情况下CPU负责的程序处理大多数是线性的、线程数较少，程序指令间相关度大。为了提高性能，CPU会设计成乱序处理结构，而且由于程序的并发性不高，CPU所拥有的处理单元并不多，目前intel的CORE2处理器单个内核每个周期最大的指令发射吞吐量只有4条，其浮点、整型数运算单元都只是个位数。而相对的，GPU所处理的图象运算的相关度低，GPU一般都设计成并行处理模式，其数据运算单元很多，目前，nvidia的GPU最大的运算单元数是240个，AMD的是800个。所以，如果只是单纯的叠加，GPU的计算能力会大大超过CPU，但是两者的使用范围不一样，如果用GPU来处理CPU的程序，其效率会大大下降。

显卡双精度浮点性能有什么用

单双精度浮点运算只是一种数据运算精度，并不是什么实现数学运算过程的方法或者结构，它不是衡量显卡的游戏性能唯一标准，不能代表通用计算本身，双精度只用于科学计算。显卡是个人计算机基础的组成部分之一，将计算机系统需要的显示信息进行转换驱动显示器，并向显示器提供逐行或隔行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人计算机主板的重要组件，是人机的重要设备之一，其内置的并行计算能力现阶段也用于深度学习等运算。

显卡双精度浮点数有什么用哪些软件会用到

显卡双精度浮点数在模拟和财务分析的软件上会用到。戏显卡上FP64双精度浮点运算能力并没有什么用，实际上平常使用时很少用得上这东西，游戏是基本上用不上的，日常的各种显卡加速功能也用不上，只有在模拟和财务分析时双精度浮点运算才有用处，这是普通游戏玩家用不上的，只有大规模的科学运算才用得着，所以你也只能在专业卡上看到完整的双精度浮点运算功能。

显卡浮点运算高,实际运用中具体指哪方面

我们看到的一切，都源于CPU内部添加的“浮点运算功能”。浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的一个重要指标。P4中只有2个浮点执行单元，而其中一个单元要同时处理FADDFMULMMXSSE和SSE2，所以P4处理器的浮点单元设计应该是整个处理器设计中最薄弱的部分。AMD则为Athlon设计了3个并行的浮点、多媒体执行单元。其中一个是浮点的存储，一个是浮点加，一个是浮点乘，其中浮点加和浮点乘是分开的，所以Athlon中就有两个并行的浮点通道，三个执行单元，而且相互之间完全不受干扰，这是所谓的超标量的浮点结构，可以说Athlon的浮点运算无疑是目前最强的。

显卡单精度浮点运算能力怎么算

浮点是float, 比如1.323256256 + 12.54256 32bit长度精度运算显卡最普遍精度是64bit/128bit,128bit略慢, 图形transform全是浮点运算，GPU设计出来就是做浮点的这个很不好说，我正在计算浮点用人脑。很头痛啊，二进制实数，十进制，指数，分数，十进制分数.都算然后来回转换。这是单精度的，单精度是二进制32位的，双精度是二进制64位的。浮点是float, 比如1.323256256 + 12.54256 32bit长度精度运算显卡最普遍精度是64bit/128bit,128bit略慢, 图形transform全是浮点运算，GPU设计出来就是做浮点的你应该可以想象了吧 A 卡略强些!