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1024的显卡谁的最好

答案:1  悬赏:80  手机版
解决时间 2021-11-25 08:05
1024的显卡谁的最好
最佳答案
● 图形性能测试总结: 在GTX200系列显卡强大的性能面前,给我们印象最深的非全特效流畅运行Crysis莫属,虽然9800GX2也能达到同样的效果,但是靠的却是两个核心。对于发烧友来说顶多使用两块9800GX2,但是GTX280就不同,支持三路SLI是其攀登性能巅峰的杀手锏。 GTX280在3DMark Vantage中流畅的画面与不错的成绩令人刮目相看,可以说在这方面GTX200核心是没有对手的。3DMark Vantage测试项目加入了不少物理计算来考验CPU性能,实际上将这部分运算交给GPU更加合适,GTX200核心具备了更强的物理加速技术,但这需要游戏的支持。我们有理由相信将来会有不少PC游戏涉及物理运算,并且让GPU来处理,届时GTX200系列的潜能就可以进一步发挥! ● 并行计算测试总结: 14亿个晶体管是个什么概念?可能很多人还不太理解,这里举个例子:Intel下一代六核心至强7400处理器(Dunnington核心)拥有19亿晶体管,这颗处理器是由三颗双核心处理器封装而成,外加16M三级缓存,所有的这些累计起来也才19亿,并使用45nm工艺制造而成。而GTX200核心是真正的原生单GPU,使用较早的65nm工艺制造而成,GTX200不仅是最复杂的GPU,而且是史上最复杂的半导体芯片,它的诞生具有划时代意义! 在NVIDIA连续三年稳居3D图形王座的格局下,GTX200的发布不仅仅是为了巩固王位,其更高层次的目的就是,从3D图形走向通用计算,从而向CPU发起挑战。GTX200的核心架构是图形架构和并行结算架构的统一体,NVIDIA在设计之初就考虑到了通用计算的需要,为此对核心诸多模块进行了优化设计,硬件方面做好了充分准备;在软件方面,基于C语言的CUDA平台被越来越多的开发者所采用,简单易上手的开发套件为GPU的通用计算扫清了障碍,现在GPGPU被大规模采用只是时间问题。 NVIDIA只花了一个月的时间,就完成了将PhysX物理引擎从PPU到GPU的移植,由此足以证明CUDA强大的功能及易用性。现在,很多基于GPU的非3D程序正在开发中(已经有Beta版本),比如本文中测试过的BadaBOOM视频转换软件、Folding Home分布式科学计算、Adobe Reader PDF浏览加速、PhotoShop CS4硬件加速、图片/地图搜索加速……可以预见的是,未来必将会有更多的GPU非图形应用走入千家万户! ● 迎接视觉计算时代来临: 从GeForce(民用消费)、Quadro(专业设计)、Tesla(科学计算)再到针对移动手持设备的Tegra,黄仁勋(Jen-Hsun Huang)领军的NVIDIA正一步步开创着属于他的图形帝国、引领视觉计算时代的来临。相比CPU处理器多年面临的需求不足,NVIDIA创造需求推陈出新的做法使其更受推崇。
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