1樓：
有關係呢，而且關係很大。
3倍-4.5以內最好。4.5倍這段，cpu頻率越高，效能發揮的越好。你這5倍的關係，考驗的就是處理器的頻率能力了。10倍關係的，顯示卡一直等cpu。
目前的顯示卡和cpu都是電晶體數量決定檔次。
別的都是花花腸子。忽悠菜鳥用的。
比如，無極玩家**版9600gso這款顯示卡，公版9600gso，電氣效能會比較穩定，但是g92電晶體數量為7.54億，而目前的處理器的電晶體一般都在7-11億間，所以如果用目前的7-11億電晶體的處理器帶g92，顯示卡效能完全發揮，但是處理器效能還是有一部分收到了顯示卡的制約。若帶32億電晶體的480，正好4倍左右關係，cpu頻率越高，那麼整機效能越強悍。
9600gso 7.54億
gtx280 14億
gtx460 19億
gtx480 32億
gtx590 60億
**也是依次比較高的
目前淘汰出來一堆4870x2 19.3億
3870x2 13.3億
若以無極玩家**版9600gso 250元衡量 昂達那些非公的隨水爛貨就不用考慮
那麼 651的260+在470元
2樓：匿名使用者
兩者根本無關係。電晶體多少隻代表自身效能。而cpu更是和指令集關係密切。
就和amd 6核電晶體就超過intrl i5電晶體數量一樣。但i5的效能卻高於amd 6核。
按你說法那amd必須配更高的顯示卡了？
所以這兩者完全無關。一般認為cpu和gpu效能之間的效能發揮指的是互相作用下的。
最能體現的就是測試分數上面。
但是效能差的cpu帶高階顯示卡。以前玩不了的遊戲卻可以玩了？這難道叫做顯示卡沒發揮效能嗎？
只不過高階cpu配高階顯示卡。cpu部分更能提高幀數而已。這部分是靠cpu拉昇的而已。
就和3dmark裡面為什麼要測試cpu分數道理一樣。不管什麼遊戲都是需要cpu參與運算的。
cpu差就造成cpu運算的那部分效能差。降低了整體幀數。反之顯示卡差也一樣。
但你要說按電晶體來規定。那就不對了。
3樓：小陳愛家電
cpu gpu電晶體數量表示著cpu gpu核心工藝 指令集流水線的多少等等
核心頻率指cpu gpu運算速度頻率越高執行指令的速度越快 然而由於cpu指令集流水線的複雜性 僅僅提升cpu gpu運算速度對效能提升有一定的影響 所以現在的趨勢是：多核心 更寬位寬例如目前的cpu向多核心64位過渡
電晶體數量的多少甚至比不上頻率的重要性 可以說 電晶體數量與效能可以是兩個分開的獨立概念 所以比較gpu cpu電晶體數量的比例是沒有意義的 但是要比較gpu cpu介面頻率位寬等等
4樓：匿名使用者
電晶體的數量不能作為衡量效能的唯一標準。。
試想一下，一塊只支援到dx9的顯示卡，就算電晶體密度再高，數量再多，，，讓他跑dx11的遊戲一樣不行。。
gpu核心所支援的指令集和執行效率才是主要的。cpu也一樣，，頻率已經不是衡量效能的準繩了。
5樓：
cpu 是精確計算
gpu是模糊計算。
也就是說兩者的犯錯率不同。 gpu雖然快，但常常犯錯，只能用於計算圖形。
6樓：匿名使用者
沒多大關係。。。主要看頻寬啦。。。gpu效能太強大。。
cpu的頻寬就滿足不了他的喂口。。。超頻就是增加頻寬啦。。。。。就像有一桶水。。
給你一根吸管把他吸完。。那肯定慢。。增加頻寬（比如超頻）就像把吸管換成水管。。
肯定會快些啥
7樓：匿名使用者
關於倍數關係你是怎麼計算的，我是這麼理解的，問題出在gpu的運做主要是漂浮點數的運算，這種速度可能是cpu的10倍速度以上或者更多（因特爾至少他承認最少比他的cpu快10倍），gpu和cpu都有校能和頻寬，漂浮點數的計算gpu快得多，但他傳給cpu的只是一個計算出來的結果，cpu只對這些結果做出命令。cpu是否要超頻只能看，處理這些gpu資料的快慢。相比之下，跟gpu的計算量是小巫見大巫.
希望你能從中得到一些啟示
8樓：匿名使用者
各位不要吵，請樓主把分給我吧，我只是來拿分的。
為什麼cpu電晶體數量越多，頻率就越高 50
9樓：未來還是夢
電晶體越多也就是處理能力就越大，所以cpu主頻越高。
一個電晶體就代表2進位制的一個數字，也就是1或者0。電晶體越多也就是處理能力就越大，也就是cpu主頻越高。
10樓：
限制cpu頻率的因素主要是功耗、器件延遲、傳輸延遲，電晶體多是因為工藝進步了，更細線寬、更小結面積、更低柵壓、更好的互連、更高效率的eda工具。。。這些同時也改善了前面三個因素
11樓：敏敏的翅膀
可以簡單的認為，一個電晶體就代表2進位制的一個數字，也就是1或者0。電晶體越多也就是處理能力就越大，也就是cpu主頻越高。
12樓：匿名使用者
假設你家水缸多 那麼就會更能裝水！
cpu電晶體數量極限大概是多少
13樓：匿名使用者
單純的電晶體數量是不存在極限的，多多益善！
但是……受體積和功耗以及散熱的限制，cpu電晶體數量是不能無限制增多的。目前cpu的電晶體數量基本就是目前技術條件下的數量極限了。
cpu電晶體數量極限大概是多少？為什麼會有極限？
14樓：
電晶體的數量極限……這是個很難估量的數字，因為限制數位電路中電晶體數量的因素有很多。
電路過細……這個問題倒不至於影響電晶體的數量，但會影響電晶體的隧穿電壓，會對單個電晶體的體積和特性產生影響。
不同工藝代，比如45nm和32nm兩個工藝代的電晶體極限不同，這主要受制於發熱和功耗。並不是數量不可以繼續提升，而是發熱、功耗已經是我們無法接受的了。
另外，電路本身的設計也會影響電晶體的數量。如果電路設計過於複雜，那麼會導致良品率降低，電路規模就會受到影響。
如果不考慮設計、發熱等因素，僅僅是堆砌電晶體的話，整合的數量是沒有限制的，但這種規模不存在任何實際意義了。現在的矽基cmos晶片的電晶體可以達到數十億級的電晶體數量。
15樓：
數量極限和cpu晶片大小還有製作工藝有關，同樣的大小，同樣的工藝，肯定有同樣的數量上限。至於用多少電晶體，這個是製造者決定的，出產前，廠家會根據電晶體損壞數量，進行遮蔽，然後寫入韌體，當作不同型號的cpu出廠。當你使用的一定年限，電晶體漏電越來越嚴重的時候，cpu壽命就接近終點了
16樓：
以i7 4960x為例 它有18.6億電晶體，可以說是目前世界上最好的民用cpu，晶體肯定是最多的，估計這也是極限，因為目前還沒有比它好的cpu了。穩定性不是晶體越多越不穩定，而是要看技術成熟與否，其中一個壞了應該會繼續工作，因為這麼多電晶體，要是壞了一個豈不是很浪費，很麻煩！
cpu豈不是很脆弱了！
17樓：匿名使用者
可以繼續工作的，沒有極限的，現在科技越來越發達，cpu不斷升級
gpu運算比cpu快很多倍嗎？
18樓：全是菜雞
cpu執行的是複雜指令，可以進行各種運算，所謂樣樣精樣樣鬆；而gpu指令集簡單，工程師就可以將大部分電晶體投入資料運算，所以gpu在圖形處理方面要比cpu快很多。
一、cpu 和 gpu 是為了不同的計算任務而設計的：
1、cpu 主要為序列指令而優化，而 gpu 則是為大規模的並行運算而優化。
2、從並行的角度來看，現代的多核 cpu 針對的是指令集並行（ilp）和任務並行（tlp），而 gpu 則是資料並行（dlp）。
3、在同樣面積的晶片之上，cpu 更多的放置了多級快取（l1/l2/llc）和指令並行相關的控制部件（亂序執行，分支**等等），而 gpu 上則更多的是運算單元（整數、浮點的乘加單元，特殊運算單元等等）
4、gpu 往往擁有更大頻寬的 memory，也就是所謂的視訊記憶體，因此在大吞吐量的應用中也會有很好的效能。
二、其次gpu真正的速度優勢並沒有宣傳中的那麼大，這主要是因為：
1、所看到的這些比較中，並沒有很好的利用上 cpu 中的 simd 運算部件。
2、gpu的運算任務無法獨立於cpu而執行，運算任務與資料也必須通過匯流排在gpu與cpu之間傳輸，因此很多工是無法達到理論加速的。
19樓：藤原子大雄
首先它們的處理方式是完全不同的，設計思路也是不同的，cpu做的是序列計算，所有的程式都要能夠很好的處理，不能搞特殊化，所以在設計上使用了大量的電晶體用於片上快取和控制與判斷的邏輯電路。實際上只有大約20%的電晶體用於運算單元。其次，gpu是屬於並行處理器，控制和快取電路相對少很多，所以80%的電晶體數量用於運算單元。
並且同時期的gpu電晶體數量遠遠高於cpu。還有就是gpu比cpu在做一般運算時快多少這個問題要看程式寫得怎麼樣，如果寫的不好的話可能比cpu還要慢，程式執行的快慢還要看程式內部的並行資料量的大小，還有就是gpu在設計的時候有沒有在硬體層面上專門為一般運算優化。但是從理論上來講gpu的運算能力確實遠遠高於cpu。
舉個例子，目前最快的顯示卡之一amd r9 fury x，單精度浮點運算能力為8.6tflops，這是什麼概念，2023年nec的一臺佔地10000平米的氣象超級計算機的運算能力大約為11tflops.
20樓：匿名使用者
同價位的，的確快很多，挖礦都是用顯示卡。
21樓：匿名使用者
一般說來是這樣，gpu可能有100倍的提升。
22樓：諾記美利達
是的。做雙精度運算時完爆cpu
23樓：
gpu是高並行設計，核多，幾百上千個核。cpu是序列設計，核少，幾個核。
gpu核多，是以犧牲流程控制能力為代價的，只能用來計算類似矩陣加減乘除這樣規則的計算，可以非常快，完全並行實現，這時比cpu做同樣工作要快的多，10-100倍左右的提升。
gpu如果都用來執行復雜的邏輯，比如條件判斷，迴圈，分支跳轉，比如迷宮遊戲，或者圍棋等策略遊戲，
則無法充分並行，甚至完全無法並行，那麼速度要比cpu慢的多，因為cpu就是專門為這種複雜控制做了電路優化的，速度快得多。
gpu運算比cpu快很多倍嗎？
24樓：藤原子大雄
首先它們的處理方式是完全不同的，設計思路也是不同的，cpu做的是序列計算，所有的程式都要能夠很好的處理，不能搞特殊化，所以在設計上使用了大量的電晶體用於片上快取和控制與判斷的邏輯電路。實際上只有大約20%的電晶體用於運算單元。其次，gpu是屬於並行處理器，控制和快取電路相對少很多，所以80%的電晶體數量用於運算單元。
並且同時期的gpu電晶體數量遠遠高於cpu。還有就是gpu比cpu在做一般運算時快多少這個問題要看程式寫得怎麼樣，如果寫的不好的話可能比cpu還要慢，程式執行的快慢還要看程式內部的並行資料量的大小，還有就是gpu在設計的時候有沒有在硬體層面上專門為一般運算優化。但是從理論上來講gpu的運算能力確實遠遠高於cpu。
舉個例子，目前最快的顯示卡之一amd r9 fury x，單精度浮點運算能力為8.6tflops，這是什麼概念，2023年nec的一臺佔地10000平米的氣象超級計算機的運算能力大約為11tflops.
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