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a卡和n卡的区别,图文详解电脑显卡n卡和a卡的区别

来源:整理 时间:2022-04-01 11:36:54 编辑:手机 手机版

4、对图像的处理N卡和A卡理论上并没有区别,因为处理的都是数字信号,只要信号源相同,那么运算结果也都是相同的。欧、俄国家的人群比较信号饱和度低的画面,而亚太地区的人群比较喜欢高饱和的画面,在色彩冷暖上不同的国家人群的喜好也不同,所以这个只是偏好问题,没有高低之分,毕竟显卡的工作是真实的原色彩,而不是改变色彩。

A卡和N卡怎么区分?

A卡和N卡怎么区分

A卡和N卡,其实是大家对英伟达和AMD两家顶级显卡厂商出品的核心所属显卡的昵称,虽然目前显卡市场品牌众多,但是其实桌面级显卡的核心,其实就只有这两家。A卡,就是采用ATI显示芯片的显卡,ATI于2006年被AMD收购。N卡,就是采用NVIDIA显示芯片的显卡。说到这两家的区别,得首先了解两家的芯片架构,在DX9之前,两家的架构非常相似,都是由像素单元、顶点单元、纹理单元、光栅单元组成,一个渲染流程的所有单位绑定在一起,组成一条渲染管线,管线越多,性能就越强。

游戏中的指令以4D指令居多,这些单元就被设计成一次能处理4D指令的处理器,对于当时得游戏环境来说这种架构效率很高。但是到了DX9 后期DX10时代,游戏中的各种1D2D3D4D各种指令频繁混合出现,像素和顶点的渲染量比例也有了变化,原先的架构就变得效率低下了,比如一个处理单元一次能处理4D运算,当碰到1D运算时就只用到4/1的资源,剩下3/4的资源就闲置了,相当于效率降低了4倍。

而有些游戏的像素渲染量明显多于顶点,那么这些绑在一起数量比例固定的单元就效率低下了,比如像素吃力的时候,顶点可能比较空闲,非常浪费资源。为了解决这个问题,NV和ATI都对架构进行了改进,但都治标不治本。这时候重新设计架构成为了必然,所以,从DX10时代起,两家的架构就起了翻天复地的变化。  当两家DX10产品面市后,竟然是两种不同的架构  N卡的架构思路很简单,用强大的前端处理器把所有指令拆分成一个个1D指令,而下面所有处理单元都变成了1D单元(流处理器),这些流处理器都能当做像素和顶点单元来使用,每个单元都能独立收发指令,这样不管碰到什么类型的指令都能“一拥而上”,效率几乎达到100%的理想程度,是标准的线程级并行架构,也是追求高效率的理想架构。

  N卡的架构看上去很完美,但缺点也很明显,由于每个流处理器都对应独立的指令发射端和控制单元这类东西,体积庞大,控制单元在晶体管的消耗上占了相当大的比例,在相同晶体管数量的情况下,N卡能做的运算单元就相对少很多。在流处理器数量相对少的情况下,处理4D指令时又会显得性能不足(因为要耗费四个流处理器去处理一个指令),所以N卡的流处理器频率会比核心频率高出一倍以上,以弥补数量上的缺陷。

由以上缺点又造成了另一个缺点,就是功耗巨大。  A卡方面,虽然也是采用了通用的1D流处理器做为执行单元,但采用的是指令级并行架构,每5个流处理器为一组,每组一次最大可接收一条5D指令(而N卡接收的是1D指令),在前端上就把所有指令打包成一个个5D指令发下去(而N卡是拆分成一个个1D发下去),所以A卡的架构又被称为5D架构。

这样的设计可以实现高指令吞吐,能在较少的控制单元下做出庞大的运算单元,晶体管消耗也较少,所以A卡的流处理器一般都是N卡的4-5倍,理论运算能力也远强于N卡,功耗也相对要低一些,同性能的芯片面积也都比较小。  但是,A卡架构的缺点也很明显,虽然理论上总运算性能强大,但一旦碰到混合指令或条件指令的时候,前端就很难实现完整的5D打包,往往变成3D、2D、1D的发下去了,造成每组流处理器只有3、2甚至1个在工作,几乎一半的单元浪费掉了。

软件要想针对这种架构优化,必需减少混合、条件指令的出现(需要耗费程序员的大量精力),或杜绝(这是不可能的)。所以在软件优化度上A卡是处于劣势的,常常无法发挥应有性能。  N卡架构执行效率极高,灵活性强,在实际应用中容易发挥应有性能。但功耗较难控制,较少的处理单元也限制了其理论运算能力。  而A卡架构优势在于理论运算能力,但执行效率不高,对于复杂多变的任务种类适应性不强,如果没有软件上的支持,常常无法发挥应有性能。

所以A卡除了需要游戏厂商的支持外,自己也要常常发布针对某款游戏优化的驱动补丁(造成A卡发布半年后,还可通过驱动提升性能的现象)。  总的来说,A卡和N卡在游戏中的表现是各有优劣,在多数游戏测试中都是互有胜负,可以说是平分秋色。而“N卡玩游戏好,A卡看电影好”这种中国式谬论我们还是少听少说为好,否则会极大的限制你技术水平的长进。

  N卡和A卡虽然架构有别,但为了与各类软硬件兼容,都是遵循一定的标准进行设计,所以在性能的实现上都是一样的。 对于装机的用户不用刻意的去关注的A卡和N卡,就像处理器平台有AMD和Intel一样,各有各的优点和缺点,但并不影响我们大多数人的使用,只要根据自己的喜好实用就可以,按照自己的要求和预期价位选择即可,不必在意品牌。

希望大家能够的理性的看待显卡是选A卡还N卡,而不要被商家所迷惑。  N卡与A卡的争论,未来也不会结束,我们提倡更大的讨论,同时也提倡讨论的内容走向更理性和正确的方向。如果有人问我支持N卡还是A卡,我会说:“两个都支持”,“为什么呢?”,硬要找一个理由的话,那只能是:“因为这两个站在全球图形领域最顶峰的品牌。

显卡有A卡和N卡这要如何区分呢?

显卡有A卡和N卡这要如何区分呢

A卡就是AMD显卡,之前属于ATI,只是后来被AMD收购了。N卡就是NVIDIA(英伟达显卡)。A卡和N卡有着各自的阵营和信仰有人说A卡好,有人说N卡强。2个产商分别有自己的信仰,他们都坚定的认为N卡或者A卡更出色。当你认可某样东西的时候,就会近乎忠诚的去维护它,哪怕这个东西有瑕疵,你也会有一万个理由去说服自己接受。

A卡或者N卡都是我们生活中的一种消费品,不存在哪个好哪个坏,都是习惯的问题,因为显卡市场现在已经很成熟了。A卡和N卡的区别1、GPU流处理器通过参数和实际操作可以得出,N卡的GPU中每个流处理器都具有完整的算术逻辑单元(ALU)功能,在发出一条操作指令时每个流处理器都能充分工作。而A卡的GPU中每个流处理器的5个流处理单元都是固定的,不能拆开重组,如果在处理纯4D指令时,每个流处理器只能处理一条4D指令,有一个流处理器单元闲置,而无法加入其它组合来共同工作。

但A卡的设计也有显著的特点,浮点运算能力强大。如果单纯比拼显示核心在浮点运算上的能力的话,可能A卡则要强一些,在目前通用图形处理器(GPGPU)项目应用比较多的科学计算方面理论上能适应GPU和CPu融合的趋势。2、设计侧重点N卡和A卡在技术上的侧重点在于:N卡注重3D性能和速度,A卡注重2D平面画质。

N卡的有点事显卡频率可以达到近乎100%的状态,缺点:功耗较大;A卡的优点在于功耗小,缺点:软件优化度不够。3、架构执行N卡架构执行效率较高,灵活性强,在实际应用中容易发挥应有性能,但功耗比较难控制,较少的处理单元也限制了其理论运算能力。A卡架构优势在于理论运算能力,但执行效率不高,对于复制多变的任务种类适应性不强,需要软件上的支持才能发挥应有的性能。

4、对图像的处理N卡和A卡理论上并没有区别,因为处理的都是数字信号,只要信号源相同,那么运算结果也都是相同的。但最终输出效果取决于模拟信号的转换和特意的渲染,两家可能稍有差别,但只是效果上的细微变化,与画质没有关系。N卡效果似乎稍柔和,色彩稍淡,A卡则稍锐利,色彩稍浓。欧、俄国家的人群比较信号饱和度低的画面,而亚太地区的人群比较喜欢高饱和的画面,在色彩冷暖上不同的国家人群的喜好也不同,所以这个只是偏好问题,没有高低之分,毕竟显卡的工作还是真实的还原色彩,而不是改变色彩。

5、物理加速技术方面全球主流的是Havok技术,目前为intel所有,平台支持度高,各厂商(包括AMD)也都默认对其支持,在游戏支持度上占了60%以上市场份额。但该技术偏重CPU处理(少部分可由A卡协处理),性能比较有限,可展现的效果规模较小。物理技术的另一股新势力就是AGEIA公司的PhysX技术,硬件上以独立的加速卡形式存在,性能专一且强劲,能够展现更复杂的物理效果,但该技术并不开放,而且要购买加速卡才能实现,限制了其支持度。

自2008年NVIDIA收购AGEIA公司后,PhysX技术就变成N卡专属,在DX10架构以后的N卡中都集成了PhysX物理引擎,但封闭的策略还是没变,要想实现PhysX物理效果,用户必需拥有一块DX10以上级别的N卡。6、抗锯齿性能方面N卡凭着高效能在前两代一直占着优势,到了第三代,AMD的HD4000系列就把抗锯齿运算从流处理器改到了光栅单元,从而大幅提升了抗锯齿性能,超越了N卡。

到了第五代后,N卡的GF500系列也改到了光栅单元,从此两家各有胜负。7、多屏输出方面这是A卡的强项,后期A卡可以做到单卡六屏输出,双卡则支持到恐怖的12屏。加上架构和显存的特性,即使在多屏高分辨率下,性能衰减也比N卡要小,是多屏发烧友及多屏游戏玩家的最爱。8、专业图形领域两家都有相应的专业卡系列,N卡占了大部分专业卡市场份额,导致A卡可选产品较少。

但在性能上并没有分胜负,两家都有各种等级定位的产品。不过在游戏卡上,A卡曾曝出可以通过特定的驱动配合特定的型号,使几百元的游戏卡瞬间变成几千元的专业卡案例,当时在专业圈里可是大事件,各种改版驱动的求下载也一度火热,不过之后新版本驱动填补了漏洞及型号的换代,这事也就不了了之了。但A卡适合做图的说法就传了下来,其实在不改版的情况下,两家游戏卡在专业图形上都没有什么性能可言,其性能高低之分在专业卡眼里连零头都不如,所以在游戏卡上谈专业图形,本身没有太大意义。

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