現有GPU算力

A. 為什麼現代個人計算機一定要有一顆gpu

以下這兩種是自電腦3D誕生以來就存在而且短時間內不可能互相代替的產品。
GPU=GraphicProcessingUnit=圖形處理器=顯卡
CPU=CentralProcessingUnit=中央處理器
現階段GPU和CPU分工於完全不同的兩個功能，即使現在GPU的計算能力超過了CPU，但是系統無法在其架構上運行，代替什麼的就都是扯談，超級電腦使用大量GPU也只是為了提高計算能力，其核心部分還是由CPU組成的。

B. 有沒有人測過2400G的GPU算力是多少

2400g的vega沒有顯存，但凡此類集成顯卡，很多挖礦工具直接不能運行的，而且，就算能也沒有用，人家用rx560一台機器可以接至少6塊，而2400g根本不能多個一起用，一個2400g必須對應一塊主板，這個成本比顯卡挖高了非常多。

C. 操作系統對GPU計算能力有影響嗎

操作系統是不可能對GPU CP;U有什麼影響。但是驅動的影響卻比較大。當然有修好 顯卡更重要。比如華碩980，肯定比970 960要好 。打個比方啊。

D. 有ti的GPU計算能力是否比無ti的高

是的，英偉達在產品設計取型號的時候都是TI比無TI的性能要好，也可以通俗地說GPU處理能力強。有時候細節分析上有時候不帶TI的會好一些，例如下圖中的不太TI的加速頻率和基礎速率要好，但是整體性能來說帶TI的會好得多。

goshes-i信息化英偉達GTX顯卡TI性能比

E. gpu計算能力1.0是什麼意思

計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。

對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

F. 有什麼民用軟體可以用到GPU運算能力的

GPU的通用計算能力么？CUDA？我記得有些解碼編碼 視頻轉換軟體用的到

G. GPU-Z最下排4個計算能力

DirectCompute:這個功能只有DX11顯卡和部分DX10.1顯卡才支持(我的HD4830支持)
OpenCL:比較新的技術,NVIDIA GTX200系列、ATI Radeon HD5000系列或更新的顯卡才支持
CUDA、PhysX:這兩個8600GT都應該支持啊,可能是驅動沒裝,或者是。。。假卡

H. 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的

GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器 另外，想學習GPU計算的話，去下載一個CUDA的SDK，裡面有很詳細的說明文檔

I. quadro 600顯卡有gpu運算能力嗎

呵呵，這是專業顯卡最基本的參數，Q600的CUDA並行處理器核心是96個。