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摘要

Steven Jones，Kuda的建筑师，解释了GPU的工作原理。他提到GPU的设计基于数学定律和团队协作，并强调GPU的计算能力来自于“数据在哪里”。他详细介绍了GPU的硬件特性，如内存带宽、浮点运算能力（FLOPS）、延迟（LATENCY）和线程（threads）等，并解释了这些特性如何影响GPU的性能。

亮点

• 🔢 GPU的计算能力来自于“数据在哪里”这一理念。

• 🔢 GPU的硬件特性，如内存带宽、浮点运算能力（FLOPS）、延迟（LATENCY）和线程（threads）等，对性能有重要影响。

• 🔢 GPU的设计允许它处理大量的线程，以隐藏延迟，提高效率。

• 🔢 GPU的内存带宽和核心数量比CPU高，这使得GPU更适合处理大规模并行任务。

• 🔢 GPU的矩阵乘法能力是其核心优势之一，能够处理大量的数据。

思考

1. GPU的计算能力是否真的比CPU强？
2. GPU的线程数量是否越多越好？
3. 如何优化GPU的性能以处理大规模数据？