显卡|谁能想到，显卡也能成为理财产品？ cpu|英伟达|显卡|独立显卡|amd

评选2021年的最佳理财产品，下面这货应该榜上有名吧，1年前3千多的显卡，现在竟然能卖1万多，到底是我疯了还是世界疯了？

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这里是对一切未知感到好奇的X科技实验室，今天我们和各位聊聊显卡。
1一块独立显卡，它最重要的元器件是GPU、显存和散热片。当我们聊显卡的工作原理时，聊的其实往往是GPU的工作原理。
我们知道，在计算机的数字世界中，所有二维图像或者视频，其实都是像素点拼出来的。
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而三维图像则要更复杂一些，计算机在生成3D图像前，CPU会先进行解析，将要生成的3D模型拆分成由若干多边形拼成的曲面。
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然后CPU将这些多边形顶点的三维空间坐标、颜色等图元信息传给内存，或者独立显卡的显存。
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这些坐标数据随后会被GPU调用，并输入到它模拟的三维坐标系中，连接顶点，形成简单的模型。
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下一步则是把做好的模型投影到平面上形成二维图像，并将其转换成可用于屏幕显示的像素图，这个过程被称为光栅化。
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最后，使用着色器对完成的线稿进行贴图着色渲染并最终输出到显示设备上，这时GPU就算完成了一帧画面的输出。
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这是关于GPU工作原理的一个最简单说明，请各位注意，是最简单。但听完之后你也许还是会问，CPU已经把3D模型拆成了多边形，为什么不能在这时直接把它们转换成二维的像素图呢？这就是我们接下来要聊的，GPU存在的意义了。
你一定可以理解，在用多边形去拼3D模型时，多边形越多，模型就会越精细，与此同时，计算顶点位置的运算量，也就会越大。
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现在的大型游戏，一般都需要在每秒显示60帧的情况下稳定运行，也就是说，实时渲染精细的3D模型，会是一个非常庞大的工作量。
所以如果将生成三维图像的工作交给CPU的话，会给它带来巨大的负担。
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那么，能不能通过提升CPU性能，来让它完成工作呢？答案是理论上可以，但没必要。
无论是对许多顶点执行矩阵乘除法，还是确定每个像素的颜色，其实都是相对简单的计算，并不涉及CPU经常遇到的更复杂的分支预测。而且，这中间的各个计算过程还是相互独立的，可以实现并行操作。
换句话讲，提升CPU性能来做生成三维图像的工作，性价比极低。不如把这种技术含量较低的脏活累活“外包”给别的包工头。这个包工头就是GPU。
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目前高端消费级CPU拥有64个核心，而最高端的RTX 3090显卡GPU则包含10496个计算单元。拿一个经常被使用的例子来讲就是，CPU相当于64个数学教授，他们能解各种复杂的高数题，而GPU则是一万多个小学生，只会做相对简单的数学题。
而实时渲染显示的3D画面，就好比是一场解10000道四则运算的数学比赛，64个教授还真干不过一万多个小学生。