gpu内插针是什么

这个上下插针插得最狠的就是 o e 啊， o e 它用户量不是很多，它只有 b n 的一个零头，但是它插针比它差得很 啊，他有的时候比人家要多个五六百点啊，不管是上还是下，他擦的是最狠的啊，这个他都可以人为控制的啊，非常的黑暗。这个里面千万要注意，最好不要玩碧泉 啊，国内有正规的气候市场啊，很正规，有监管啊，他不会乱来，不会随便随随便便把你插针爆掉， 就算是你达到报仓的点了，他也会给你发信息，打电话说你保证金不够了，叫你追加保证金啊，这个非常的人性化啊，不会随便说把你钱黑掉，其实这个你就是到了要报仓的点了，你完全可以通过，第一追加保证金，第二 你可以平仓掉一部分，比方说我先平掉，那平平仓掉三分之一，四分之一就可以了，不可能钱一分都没有的啊。但是你要是在遂宁币，比方说在 oe 这个上面做啊，你就是有几百万，他就一下子跟你说你没有了，爆掉了，一分都没有了 啊，他就是就是这样给你操作的，所以这个东西千万要注意，不要，最好不要玩啊，如果你一定要玩呢，要找一个靠谱一点的平台啊，当然国内做期货你也不是说随便找个，找个人开户做啊，你也要找一个正规的期货公司，也有很多 这个黑的，也有成都这个黑的起货公司。就是就是，怎么呢？就跟玩币券一样，他根本就没有给你接入主行情，就没有给你接入大盘，相当于啊，就是你玩的只是 一个虚拟的，在他局域的虚拟网里面，在那里玩，他说给你爆掉，就给你爆掉了，知道吧？他们虚虚拟币这个圈子就是这样的，因为又没有监管，现在这个所有的都不合法的，他们的服务器都移到国外去了 啊，随便国外一些小国家，很小的那个岛上或者哪里注册一下，你又没人管， 他说你报掉了，你就一分都没有了啊？其实哪里有这种事情呢？这个钱是你的真金白银，就算是你要到了报仓的点了，他完全可以先评掉一部，你完全可以先评掉一部分，对不对？你先评掉个三分之一，这钱就保住了 啊。所以说这个这个里面啊，他们这个里面非常黑暗的，千万要注意这个问题，你要做，要找一个正规的好一点的平台好，他们其实很多人做这个，但吹这个东西， 当然任何事情都会有人说好，有人说不好，他们说好的这一部分人，很大一部分人这这个上面有利益，他们赚这个返佣啊，他这个手续费啊， oe 的这个手续费返佣的点是很高的啊，他们一级代理商大概能返百分之八十， 也就是 oe， 他根本不通过手续费赚钱，他就是通过玩的人多在上面黑钱，知道吧？手续费他基本上把他当成传销，全部都还给人家了，你我之前人家还给我，我一天一两千美金还给我。

现在的显卡分为计算显卡和游戏显卡两种构架，计算卡更接近于 cpu 的构架，它具备超强的运算能力，著名的拆 gpt 就是计算卡芯片提供的算力。现在我们拆开一块游戏显卡，先看看它里面的样子。 首先拿掉显卡的散热片，这块 pcb 版的正中央就是显卡芯片，芯片的周围是他的显存颗粒，右侧是供电的稳压模块，他们需要一块巨大的散热片来解决工作中的散热问题。 显卡的左侧是连接屏幕的显示接口，但如果是计算卡，则没有显示接口，也没有散热风扇，因为这种显卡都会装在服务器的机柜里面，会统一构建散热通道，有一组暴力风扇统一散热。 显卡芯片是通过一千多个触点焊接到 p、 c、 b 板上的，打开它的封装盖，里面是芯片的核心部分，它集成了超过一百 一十八亿个晶体管，他们被分为六个区域，一共有二十八个图形处理单元。这是每个单元的结构图，里面包含了一百二十八个核心，也就是一颗显卡芯片，总共有三千五百八十四个核心。 这种核心的功能比较简单，他只做单一的图形处理工作，而 cpu 的核心要比他复杂很多。此外， gpu 芯片的六个区域都配备了存储数据的二级缓存， 他们通过周围的内存控制器连接到外面的显存上，而下面的 pcie 则是用于将数据传输到 cpu。 现在把芯片放大到纳米级的大小，它里面有着和 cpu 相同的晶体管层级，上面也是由金属通孔和金属导线所组成。 虽然使用同样的半导体材料、制造工艺和制造厂商，但他们的功能结构则完全不同。 gpu 的核心只做单 一的图形处理工作，三千八百五十四个核心都只做同一件事，所以结构比较简单。而 cpu 虽然只有十个核心，但他的结构则要复杂的多，他需要对操作指令进行任务分析、物理运算、逻辑运算、代码执行以及各个硬件之间的协调工作。 因此显卡芯片和电脑的 cpu 有着本质的不同。而我们手机的显卡在他的 soc 芯片里面，这是苹果 a 十六的 soc 芯片，这是 cpu 的核心区，而他的显卡芯片则要大很多，与他配套的显存也更大了。这就是苹果十四 pro max 的游戏性能比较强悍的原因。 因此我联合了左下角厂家，准备了不限量的顶配苹果十四 pro max， 颜色任选，升级就能领，现在上线更有机会额外领取 ipad pro， 直接凑齐苹果全家桶，都是官方 直邮到家，现在点我左下角链接下载上线等等级一到，填填地址，手机平板直接送到家。活动火爆，早领早享受！我们拿游戏显卡再和计算卡做一下对比， 计算卡的芯片带有先进的 h b m 显存，它取消了游戏光追单元，换成了大量的计算核心，并且用了台机电最新的制造工艺。 h b m 显存是个啥？它是把显存直接放进 g p u 芯片里面来交换数据，因此它拥有超高的代宽， 也就是计算卡的 gpu， 具备超强的运算能力。他是把游戏显卡中的三 d 引擎部分替换成大量的运算单元了，以同一代的计算卡和游戏卡来对比，计算卡的核心要比游戏卡大很多，同样是显卡，架构却完全不同。计算卡需要应对 ai 领域和超级计算机领域的运算， 而游戏显卡则只需执行三 d 画面的任务。游戏卡四零九零需要一万三千元左右，而计算卡 gh 一百要比他贵二十倍。

gpu， 中文名称图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备，如平板电脑、 智能手机等上座图像和图形相关运算工作的微处理器。就像家用台式电脑，都包含一个主机箱，主机箱内有主板，主板上插着显卡，显卡上面有个最重要的芯片 gpu。 那么 gpu 和 cpu 中央处理器有什么区别呢？ cpu 就好比餐馆里的厨子，比如餐馆有四个厨子，就是四盒的 cpu。 平时顾客少的时候，他们研究菜谱，同时还有能力兼顾做菜，但突然接到几个大订单，要做几万份盒饭食，四个厨子就明显分身乏术。于是饭馆招聘了一百个 会做饭的小工来给厨子打下手。厨子设计菜谱，小工去做菜，分工明确，各司其职。通俗点讲， cpu 就是负责思考和决断， gpu 对重复性的工作高效执行。 gpu 和 cpu 都为了完成计算任务而设计的，两者都有自己的缓存体系、数字运算和逻辑运算单元。两者的区别就在于其缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异。 在一九九九年，美国英伟达公司做出了第一款 gpu 作为计算系统的核心用在计算机上，率先将显卡芯片带入 gpu 时代。 gpu 的独立出现，带动了游戏行业、制图行业、视频行业的快速增长。在国家经济转型、产业结构升级的时代背景下，我们已经进入了一个算历时代。互联网 时代的大数据高速积累，全球数据总量几何时增长？算力为大数据的发展提供坚实的基础保障。影视行业二零零九年上映的电影阿凡达，在当年可以说是巅峰之作，美轮美奂。 如果没有超级计算机的算力支持，用普通电脑做后期效果渲染需要一万年的时间，而用超级计算机 一年就可以完成计算。人工智能预计到二零三零年，无人驾驶、智慧医疗等领域的算利需求，相当于一千六百亿颗高通骁龙芯片的算例。骁龙芯片已经是当前非常前沿的芯片了，可想而知一千六百亿颗这样的芯片算利需求有多大。 这么大需求的算力需求，要用什么去满足呢？那就是具有超强计算能力的显卡芯片 gpu。

有一种 ai 芯片，在实验室里已经干翻了 gpu， 那就是一组气芯片。这种芯片呢，不仅能耗只有传统芯片的百分之个位数啊，而且效率非常高，可以在一个非常小的呆塞子上面实现极高密度的 ai 加速运算。这期视频呢，我们就来深入了解一下这个据说能够解决算力焦虑的一组气芯片。 关注我的老粉丝啊，可能看过我之前一期视频啊，讲存内计算的，也就是说利用存储芯片呢来进行计算。那么这种理念的出现啊，就是为了打破存储墙的限制啊，因为我们现在所用的 cpu， gpu， tpu 等各种 pu 啊，它本质上是冯诺伊曼架构， 计算和存储呢，是分离的，那么计算器和存储器之间要频繁的来读写数据啊，不仅降低效率，而且增大了功耗。那么为了打破这种所谓的冯诺伊曼瓶颈啊，那么很多大厂和科研机构啊，都在研究存内计算这门技术。 常见的存储器呢，无非就是 srm、 drm 和 flash 三种，分别对应我们熟知的缓存、内存和固态硬盘。而存储计算呢，又分为数字计算和模拟计算。 其中呢，这个 s ram 因为是靠六个晶体管来存储数据啊，所以呢，他会优先用来做数字计算。而 d ram 和 flash 呢，因为是靠电荷积累来存储数据的，所以呢，他俩只能做模拟计算。 所谓的模拟计算，就是说不通过晶体管来构建零和一，而是借助电学里面的电压、电流和电阻三个物理常量的关系来实现乘法和加法。而这期视频我们要讲的一组器芯片啊，就是一种模拟计算芯片， 更确切的说呢，它是一种类脑计算芯片啊，应该说呢，从硬件电路的层面看的话，它是真真正正可以模拟人脑工作原理的一种芯片，那么它到底是个什么原理呢？要先从一组气这个东西说， 一组气 memorist， 它是一种基本的电路元件啊，其实从命名上来看，所谓的一组就是记忆电阻吗？那么具体来说的话，就是一组器的电阻会随着电压或者电流的变化而变化， 而一旦断电以后呢，他就会维持在这个电阻上不变，也就说呢，我们可以通过调节电压或者电流来改变这个气垫的电阻值，那么他之所以会有这种特性呢，是因为某些材料啊，他的这个电阻呢，会对电压或者电流有响应， 比如说一些这个过度金属氧化物呢啊，比如说这个碳酸丝，氧化钛和氧化液等啊，那么他们的这个电阻呢，也就是允许电流通过的能力啊，会随着电压的变化而改变。 那么再深入一些，就是说这些氧化物中的氧原子呢，在施加不同的电压后，他在整个材料的金格结构中啊，这个分布状态是不一样的。如果说这些氧原子 都从原来的位置上跳了出来啊，集中到了某一个地方，那么他们留下的这个空位啊，啊，叫仰空位吗？就正好聚集在一起，这个呢就能够允许电子成群结队的通过，因为这个洋洋子走了以后啊，他是带负电盒的吗？那么留下的空位周围都是正电盒，所以呢这个电子就会往这边走， 如果在某一个电压下，仰控位的分布非常的离散，那么就相当于是阻碍了电子的行径啊，他就没法成群结队，因此呢，电阻就增大了，所以一组器呢，其实就是采用了这种电阻可以随电压而变化的一种材料来制作的。 当然呢，他也有别的物理机制啊，比如说这个铁垫材料和下面材料等等啊，都是会随着电压的变化而导致内部金戈结构的某种变化，从而呢就影响了电子的行进能力。那么这个具体呢，我们就不展开了啊，所以大家会发现啊，如果你给到不同的电压啊，就可以得到不同 电阻，那这个岂不是相当于就写入了一个数据吗？一个电阻值就对应一个信息啊，对吧？那么十个电阻值呢，就代表十个信息吗？所以一组气啊，它实际上有存储能力，它本身啊就是一种存储介质。那么说到这里呢，有人可能就会问了啊，你断电以后，电阻值是不变的啊，可以存储数据啊， 但是呢，一个芯片一个电路啊，他总是要通电运行的，那么你一旦通电的话，这个电阻值不就变了吗？这个没有关系啊，因为一个材料的电阻发生变化，他有一个预值，只有施加的电压超过这个预值以后啊，他才会改变电阻。 而一般在读取这个组织的时候呢，通过的都是非常微弱的电压或者电流，所以呢，它的写入和读取啊，并不是充足的。那么现在我们知道了啊，这个叫做一组气的东西呢，它可以用电阻来存储信息，那么它是怎么用来给 ai 加速的呢？ 大家，我知道啊，无论是 cnn 还是 dnn， 还是 rnn， 还是什么 nn 啊，当代的神经网络，他有百分之九十以上的计算，都是乘积累加运算，也就是一个矩阵跟另外一个矩阵相乘，然后把结果相加， 那么这个在数学上呢，叫做加权求和。这个计算在 cnn 神经网络中的操作啊，就是将输入信号跟权重相乘，得到一个结果， 那么这个结果呢，经过一个激活函数，会再次跟下一个神经元的权重相称，以此类推，最终呢，就提取出了一个图片的特征图。 所以 ai 加速芯片的关键就在于解决这些海量的乘积累加运算。那么在 gpu 中啊，我们知道它有专门的电路啊，在处理这些运算啊，比如说英伟达 gpu 中的 tinser 核心啊，就是专门做这个矩阵运算的一个硬件电路。那么在一组机芯片中呢，它借助的是一个模拟电路的方法 啊，那就是电压值表示输入信号，电阻值表示权重，电流值表示结果。而根据三者之间的关系啊，也就是电流等于电压，除以电阻啊，可以等效于电流等于电压乘以电阻的倒数， 而电阻的倒数啊，就是电导值。所以呢，这里的乘法运算就是电压乘以电导就等于电流，那么根据这个关系式呢，一个乘法就完成了，而加法呢，就是把电流串联起来做累加。由此呢，基于一组器啊，我们就实现了乘积累加的计算。 那么其他那些计算，比如说激活函数计算啊，就是要借助一组气的这个外围电路，也就是 gucmos 的传统逻辑电路啊，来实现，这个就是一组气芯片的一个核心原理。那么他要实现这样的功能啊，需要构建一组气交叉阵列啊，来模拟神经元之间的这个连接。那么这个呢，通常有一二和 et 一二 两种结构啊，那么区别在于后者呢，是单独给每个一组器呢，加了一个晶体管来控制电流的通断。那么这个具体呢，我们就不深入了啊，大家简单了解就可以了，那么这里重点要讲的是他为什么叫做累脑芯片。 我们都知道啊， ai 的神经网络借鉴了人脑的一个信息处理方式，但是呢，它只是一个算法层面的借鉴啊，而内脑芯片是真正在物理层面的一种复刻。首先呢，这个由电阻值表示的权重啊，它相当于突出嘛， 权重的大小代表了突出之间的连接强度，也就是上一个神经元能够对下一个神经元起到多大的影响。而由于电阻值可以通过电压来重写，所以呢，它具有可塑性，也就相当于突出的可塑性， 因为在人脑中呢，神经突突之间的连接啊，是有强弱变化的。然后呢，非常重要的一点来了啊，这种一组气芯片的特殊原理啊，其实非常适合 用来执行一种叫做 snn 的神经网络，那就是脉冲型神经网络。在这种神经网络中啊，一个神经元是否被激活，需要看他接收的输入信号是否累加达到一个预值。这个是什么意思呢？ 一般的神经网络，下一个神经元是否被激活呢？以及以多大强度被激活，取决于激活函数的这个计算结果。但是在脉冲型网络中呢，神经元是否被激活啊，要看这个输入信号是否够多，但如果够多的话，他才有可能被激发。 那么这也就是说明啊，这个脉冲网络的信号是离散的啊，分离的，他不是那种连续的。所以呢，在脉冲型网络中啊，会有大量的神经元，他其实是处于未激活状态的，也就是说， 执行一项任务，有很多神经元是用不到的，那么这个就跟人脑就一样了啊，你在思考问题时啊，并不是同时调动所有神经元，所以这个脉冲网络呢， 它具备天然的一种稀疏性啊，那么这个就让他的这个能耗非常的低。说到这里啊，可能大家还是不太明白啊，为什么脉冲型网络像人脑他是这样的啊，他呢具有一种时间依赖可图性。在脉冲网络中呢，如果前神经元被激活后，后神经元也立刻被激活， 那么这个就说明，在这个任务中啊，这两种神经元之间是强关系，所以他们的连接呢，会增强，反正呢就会减弱，这个其实就是人脑的常时成增强或者这个抑制机制。 那么简单来说呢，就是执行一个任务啊，这一组特定的神经元经常被激活的话，那么他们之间会加强联系，来形成对这个任务的熟悉程度，如果你长时间不练习的话，那么这一组神经元的连接啊，就退化了， 所以呢，你就忘了一些东西。那么在脉冲型网络中呢，也就是利用了一个类似的原理啊，而这里所说的时间依赖型啊，就是体现在这个 神经元之间被激活的时间呢，他是存在先后的，我们想象一下啊，神经元 a 同时连接着 b 和 c， 因为神经元的这个输入信号要累加到一定的这个预值啊，他会被激活，那么这个累加的过程呢，是有快有慢的， 神经元 a 被激活，那么这个之后， b 先于 c 率先达到累加的预值被激活，那么就认为这个 a 和 b 之间的联系更强，这个就是时间依赖性的一个意思。然后我们回到一组系的应验上来啊， 他的电阻值呢，要发生变化，也是需要达到一个预值才可以啊，而实际上要想精确调整他的这个电阻值呢，也会采取脉冲电压来精细调整，所以这个硬件的控制方式呢，其实在理念上又跟脉冲网络的这种模型呢，有一定的相似性啊， 所以一组器芯片呢，是非常适合啊，用来执行 snn 这种网络的，那么这种硬件匹配这种网络，就可以充分的模拟人脑的学习 功能，这个就是一组气芯片的强大制作。一组气芯片啊，相比传统的 cmos 逻辑芯片呢，最大的优势就是功耗低，密度高，由于本身是存算一体啊，而且呢只需要极低的电压来操作，所以他的这个片上学习功耗啊，只有传统逻辑芯片的百分之个位数。 那么此前清华大学这个一组机芯片呢，它的片上学习能耗呢，就只有 c 某的芯片的百分之三左右，而这种芯片的密度可以做到非常的高，目前一路上呢，可以缩放到两纳米， 因为一组七本身的这个电路结构啊，它非常的简单，可以做到非常非常的小。清华大学的这个一组七芯片呢，在手写体识别上呢，与英文达的这个 v 一百相比， 就实现了一百一十倍的能效提升和三十倍的性能密度提升，这个呢，还只是一个基于一百三十纳米工艺，只有十六万个一组器的设计，而一组机芯片与 cmos 工艺哈，它是兼容的，那么这个就意味着 他同样可以用传统的 ic 制造工艺来生产。所以说到最后呢，我们会发现啊，一组系芯片如果实现了大规模集成，并且有非常成熟的硬件架口，然后呢匹配脉冲型神经网络，那么他的学习能力呢，会非常的强。这个呢是一种完全模拟人脑的芯片，是真正的 ai 芯片啊， 我告诉你啊，现在的拆了 gpt， 他看上去很像个人，但是呢，本质上其实还是算法，但是一旦硬件层面具备了类脑功能啊，他说不定还真有可能会产生意识。所以呢，目前的 gpu 什么呢，只是 ai 技源的一个开端，未来的 ai 芯片啊，真的是不敢想象。我是大刘，感谢观看。

这是电脑的独立显卡，打开显卡，里面是一块 pcb 电路板，中央这个是显卡的 gpugpu， 和 cpu 究竟有什么区别呢？我们举个简单的例子，这里有一百名小学生和一位数学博士，然后让一百名小学生和数学博士做一百道非常简单的算术题。 一百名小学生每人分配一道题，但是博士一人要做一百道题，哪一种解题速度更快？当然是一百名小学生会更快的解决问题，但是现在有一道非常复杂的数学问题， 由于知识超纲，一百名小学生根本无法解决，而数学博士却很快给出了答案。这个例子中，数学博士就相当于计算机的 cpu， 而这一百名小学生组成的整体就相当于 gpu。 cpu 主要用于快速的处理复杂的运算，而 gpu 主要用于处理数据等巨大 的简单运算，尤其对图形处理性能最佳。那 gpu 是怎么处理图形数据的呢？我们以三 d 游戏为例讲解。这是一个三 d 模型，是由点、线、面组成，将点和点连接起来就成了线，填充这些线就成了面，其中最重要的就是顶点，将这些顶点连接在一起 就形成的三维模型。顶点非常重要，里面包含了生成三 d 模型的坐标信息、图像信息以及深度信息等等。当我们操作游戏时， gpu 就会开始处理图形数据。首先三 d 模型的顶点数据会被输入到 gpu， 接着 tpu 读取描述三 d 图形外观的顶点数据，并根据顶点数据确定三 d 图形的形状及位置关系，建立起三 d 图形的骨架，而后进行光商化计算显示其实际显示的图像是由像素组成的， 我们需要将前面生成的图形通过一定的算法转换到相应的像素点上，接着进行纹理映射，前面的步骤只是生成了三 d 物体的轮廓，纹理映射就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成真实的三 d 模型。生成的三 d 模型 还需要调整模型的光影效果，最后利用三 d 模型的深度信息，计算出三 d 模型的遮挡部分，最终由光山化引擎完成像素的输出。 一般来说，大型的三 d 游戏帧率都在六十帧左右，也就是每秒显示六十张图像。而现在显示器的分辨率大多为一千九百二十乘以一千零八十，将水平和垂直像素数量相乘， 显示器上显示大于二百万个像素，所以计算机一秒钟需要计算一两千万个像素点。更要命的是，我们在打游戏的时候， 三 d 模型都是移动的，他会改变位置，改变大小，还会旋转，这些都是 gpu 实时进行计算更新的。如此大的数据量， gpu 是怎么处理的呢？其实 gpu 在进行图形处理时，顶点或预制像素并不是按顺序计算的， 什么意思呢？比如这个计算，如果说想计算低的值，必须先计算除四的值，也就是第一步和第二步不能同时进行。而图像处理则是完全相互独立的并行计算，比如这张图形每一个像素都是独立的，不需要按顺序计算，谁抢到资源谁计算，只要保证最终图片显示就可以了。 所以 gpu 并行计算效率机构，这是用于处理图形的指令，如果你把它编译成 gpu， 能理解的积极语言就是这样的。这些指令由 gpu 上的算数逻辑单元处理。如果 gpu 有两个内核， 则能同时计算两个指令。如果增加内核的数量，就可以一次计算更多的指令。也就是说，核心越多，一次计算的指令就越多。 gpu 究竟有多少核心呢？这是显卡里面的 gpu， 中间是 gpu 的芯片， 芯片大约有一百一十八亿个晶体管，这些晶体管被组织成六个图形处理集群，共计二十八个流时多处理器。每个流时多处理器由一百二十八个核心组成，一共三千五百八十四个核心。而有些更先进的显卡， 核心数超过一万个。这也让 gpu 在并行处理大量数据方面的效率极高。比如最近爆火的叉 cpt， 需要对 ai 模型进行海量数据的训练，而这种海量数据的计算恰恰就是 gpu 所擅长的，这也让显卡在人工智能的应用上大显身手。