1. 显卡与GPU的基石
显卡，作为显示技术的核心，它不仅负责将数字信号转化为我们肉眼可见的图像，无论是独立显卡还是集成在主板上的GPU，它们都承载着图形处理的重任。而GPU，即图形处理单元，正是这个过程的灵魂，它专为图形渲染和潜在的通用计算任务而生，能够处理大规模并行计算，实现高性能计算的突破。
2. GPU的历史演变
早在图形渲染领域，NVIDIA以其前瞻性的思维提出了GPU概念，开启了GPU在图形处理领域的革命。随着技术的演进，CUDA应运而生，它不仅是NVIDIA对GPU计算能力的一次革新，更是降低了开发者使用GPU进行复杂运算的难度，让计算不再局限于图形领域，拓展了GPU的广泛应用范围。
3. CUDA：通用计算的力量
CUDA，作为NVIDIA的通用并行计算架构，为开发者提供了强大工具，让他们能够轻松驾驭GPU的计算能力，无论是视频处理、3D建模，还是深度学习的加速，CUDA都扮演着至关重要的角色。它降低了CPU的负担，提升了系统效率，是现代计算环境中的得力助手。
cuDNN与深度学习的加速
cuDNN，是CUDA在深度学习领域的特别优化库，它就像一把加速器，显著提升了深度神经网络的计算效率。它与CUDA协同工作，使得GPU在处理深度学习任务时，能够发挥出前所未有的性能。
GPU选择的艺术：关键参数揭秘
当考虑购买GPU时，你需要关注的不仅是GPU的强大性能，还有以下10个关键参数：
理解这些参数，是做出明智GPU选择的关键，紧跟科技的步伐，感受GPU在高性能计算中的核心作用。