gpu和显卡有什么区别
【gpu和显卡有什么区别，gpu训练卡和推理卡的区别？】1、性质不同：GPU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）上做图像和图形相关运算工作的微处理器 。显卡为个人计算机最基本组成部分之一 ， 承担输出显示图形的任务 。
2、组成不同：GPU由显示主芯片、显示缓冲存储器、AMD/A转换器组成 。显卡的结构有电容、显存、GPU及风扇、显卡接口、外设接口、桥接接口 。
3、用途不同：GPU使显卡减少了对CPU的依赖 ， 并进行部分原本CPU的工作 ， 尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等 ， 而硬件T&L技术可以说是GPU的标志 。显卡用途为将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动显示器 ， 并向显示器提供逐行或隔行扫描信号 ， 控制显示器的正确显示 ， 连接显示器和个人计算机主板的重要组件 。
gpu训练卡和推理卡的区别？经过训练（training）的神经网络可以将其所学到的知识应用于数字世界的任务——识别图像、口语词、血液疾病 ， 或推荐某人之后可能会购买的鞋子等各种各样的应用 。神经网络的这种更快更高效的版本可以基于其所训练的内容对其所获得的新数据进行「推导」 ， 用人工智能领域的术语来说是「推理（inference）」 。
推理（Inference） ， 就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去 。
推理无需训练也能发生 。这当然说得通 ， 因为我们人类大多时候就是这样获取和使用知识的 。正如我们不需要一直围着老师、满载的书架或红砖校舍转也能阅读莎士比亚的十四行诗一样 ， 推理并不需要其训练方案的所有基础设施就能做得很好 。
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