显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。

从显卡到人工智能其实，黄仁勋一直都知道，NVIDIA 的 GPU 绝不只是为电子游戏服务的，但是让他想不到的是，GPU 居然还能在「深度学习」领域大放异彩。

「深度学习」是人工智能的关键，从 20 世纪 60 年代至今，「深度学习」领域一直没有巨大突破的原因在于：需要足够庞大的数据，需要足够廉价的计算能力。互联网的普及让数据前所未有地庞大，而且每个人都能轻易地接触到大量的数据，可是这么多年过去了，计算机的算力依旧不够强大。

2006年，为了减少开发者的负担，NVIDIA 发布了一个名为 CUDA 的编程工具，开发者们通过这套工具，可以轻松地让 GPU 同时对画面上的每一个像素进行编程，让他们完成一些简单的渲染工作——这样一来，开发者就无须不胜其烦地重复写代码了。

同样，利用这一原理，深度学习的研究者们也可以利用 GPU 来完成大量低级计算，从而大大提升人工智能的计算能力。在世界范围内，大约有 3000 家人工智能公司通过 NVIDIA 的芯片来满足他们对人工智能的需求，其中不乏亚马逊、谷歌、微软等科技巨头。

显卡的主要部件是：主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存。不同显卡的工作原理基本相同CPU与软件应用程序协同工作，以便将有关图像的信息发送到显卡。显卡决定如何使用屏幕上的像素来生成图像。之后，它通过线缆将这些信息发送到监视器。

显卡的演变自从IBM于1981年推出第一块显卡以来，显卡已经有了很大改进。第一块显卡称为单色显示适配器（MDA），只能在黑色屏幕上显示绿色或白色文本。而现在，新型显卡的最低标准是视频图形阵列（VGA），它能显示256种颜色。通过像量子扩展图矩阵（QuantumExtendedGraphicsArray，QXGA）这样的高性能标准，显卡可以在最高达2040x1536像素的分辨率下显示数百万种颜色。

根据二进制数据生成图像是一个很费力的过程。为了生成三维图像，显卡首先要用直线创建一个线框。然后，它对图像进行光栅化处理（填充剩余的像素）。此外，显卡还需添加明暗光线、纹理和颜色。对于快节奏的游戏，电脑每秒钟必须执行此过程约60次。如果没有显卡来执行必要的计算，则电脑将无法承担如此大的工作负荷。

显卡在完成工作的时候主要靠四个部件协调来完成工作，主板连接设备，用于传输数据和供电，处理器用于决定如何处理屏幕上的每个像素，内存用于存放有关每个像素的信息以及暂时存储已完成的图像，监视器连接设备便于我们查看最终结果。

处理器和内存像主板一样，显卡也是装有处理器和RAM的印刷电路板。此外，它还具有输入/输出系统（BIOS）芯片，该芯片用于存储显卡的设置以及在启动时对内存、输入和输出执行诊断。显卡的处理器称为图形处理单元（GPU），它与电脑的CPU类似。但是，GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU所具有的晶体管数甚至超过了普通CPU。GPU会产生大量热量，所以它的上方通常安装有散热器或风扇。

除了其处理能力以外，GPU还使用特殊的程序设计来帮助自己分析和使用数据。市场上的绝大多数GPU都是AMD和NV生产的，并且这两家公司都开发出了自己的GPU性能增强功能。为了提高图像质量，这些处理器使用全景抗锯齿技术，它能让三维物体的边缘变得平滑，以及各向异性过滤，它能使图像看上去更加鲜明。

GPU在生成图像时，需要有个地方能存放信息和已完成的图像。这正是显卡RAM用途所在，它用于存储有关每个像素的数据、每个像素的颜色及其在屏幕上的位置。有一部分RAM还可以起到帧缓冲器的作用，这意味着它将保存已完成的图像，直到显示它们。通常，显卡RAM以非常高的速度运行，且采取双端口设计，这意味着系统可以同时对其进行读取和写入操作。

RAM直接连接到数模转换器，即DAC。这个转换器也称为RAMDAC，用于将图像转换成监视器可以使用的模拟信号。有些显卡具有多个RAMDAC，这可以提高性能及支持多台监视器。

显卡输入和输出ADC连接器苹果公司曾经制造过使用专利产品AppleDisplayConnector（ADC）的监视器。尽管这些监视器目前仍在使用，但苹果公司新出的监视器已改为使用DVI连接设备。显卡通过主板连接到电脑主板为显卡供电，并使其可以与CPU通信。对于较高端的显卡，主板所提供的电能往往不足，所以显卡还直接连接到电脑的电源。

显卡与主板的连接通常是借助外设部件互连（PCI）、高级图形端口（AGP）、PCIExpress（PCIe）等三种接口接口来实现的，在这三种接口中，PCIExpress是最新型的接口，它能在显卡和主板之间提供最快的传输速率。此外，PCIe还支持在一台电脑中使用多块显卡。

大多数人仅使用他们具有的两种监视器连接设备中的一种。需要使用两台监视器的用户可以购买具有双头输出功能的显卡，它能将画面分割并显示到两个屏幕上。理论上，如果电脑配有两块具有双头输出功能且提供PCIe接口的显卡，则它能够支持四台监视器。除了用于主板和监视器的连接设备以外，有些显卡还具有用于以下用途的连接设备：电视显示：电视输出或S-Video、模拟摄像机：ViVo（视频输入/视频输出、数码相机：火线或USB有些显卡还自带了电视调谐器。HDMI、DP逐步成为发烧级显卡的主流配置。

关于芯片组：NV在09年之后就不给intel和AMD出相应的芯片组了，因为没利益，当然ION平台多撑了几天（说是明年愚人节就停止支持了）。早年不只是intel ati 还有sis via等厂商也提供芯片组后来因为利益也都退出or不在主流市场了。AMD收购ATi的确在发展中起到一定作用，比如CF还有Spider平台，但是意义不大，而且当初SB600之类可怜的磁盘性能，知道APU的AXX出现才有改观。关于显卡和APU：AMD显卡部分还是AMD盈利的主要部分（不过就市场而言只在2010年超过NVIDIA一段时间也就是HD5XXX），如果AMD CPU做不好还不收购ATi不知道AMD会死的多惨。战略上的话出售Imageon有点没远见了，貌似K12上要上GCN？ 依靠AMD和ATI在CPU和GPU技术上的优势，AMD早早提出了Fusion，但AMD不是一个很好的执行者，当初发布了FireStream计算卡和Stream工具竞争NVidia的CUDA，当初看CAL和Brook应该是有优势的，但是AMD的推广和驱动…………完全就是自己作死。然后ATi在被收购后再也没有9700Pro那种辉煌了，虽然HD4870 HD5870之类销量喜人。APU的话，让intel抢先了，而且CPU做的不给力功耗不好看，移动平台上四核i7的功耗，低压i3的性能，完全不能忍，UltraThin本概念也没玩好，之前APU做的除了性价比别的并不好，现在的话由于带宽压缩技术和未来的DDR4 还有HSA等，下一代APU应该会在以后有较好的表现/潜力。看AMD Research关于HBM在APU上的应用，在14nm制程上APU才能完全体吧。

AMD之前还出过AMD内存 AMD SSD(OCZ)等产品，除了充值信仰感觉没啥用了。总的来说AMD收购ATi肯定是其发展路线的重要一步，但是这步我认为走的太早，然后造成了之后10年的颓势。目前AI火热，英伟达顺风顺水，不知道AMD是否可以卷土重来？

NVIDIA：未来GPU才是PC的核心部件NVIDIA提出了“GPGPU（通用图形处理器）” 概念，和CPU相比，GPU具有更强的浮点运算能力、更大的带宽等诸多优势，连晶体管数量都是GPU略胜一筹。性能和复杂性不断提升的GPU自然不甘继续做CPU的配角，NVIDIA首席执行官兼总裁黄仁勋甚至毫不掩饰地提出：“未来GPU将越来越多地取代CPU的数据处理职能，未来GPU才是计算机的核心部件！”http://www.114ic.com/