最近，很多群友都在研究AI，特别是“Stable Diffusion”AI绘画，里面就涉及到显卡，GPU计算能力，就简单的给大家分享一下相关的知识。
近几年，人工智能领域的GPU技术受到很大的关注，GPU用来处理计算机图形，很多人则默认GPU就是显卡，实则不然，那么什么是GPU？GPU是显卡吗？下面一起来了解一下GPU和显卡的关系吧。
一、什么是GPU？GPU (Graphics Processing Unit) 是一种专门设计用来处理计算机图形的芯片。它的性能比普通的CPU高得多，可以处理大量的图形数据，提供流畅的图形显示。GPU 可以在各种游戏和视频处理应用中获得更高的性能。此外，GPU 还可以用于机器学习和人工智能，因为它们可以更快地处理大量的数据。
GPU 可以分为两大类：显卡式 GPU 和移动 GPU。显卡式 GPU 通常用于桌面计算机，而移动 GPU 则用于笔记本电脑和移动设备。
GPU的硬件结构包括：运算单元、内存控制器、控制器和显存，它们都可以支持复杂的图形图像处理。运算单元是GPU的核心，它由多个处理器组成，具有较高的运算能力，可以支持多线程程序的复杂计算。内存控制器可以控制GPU的内存系统，控制器主要用于控制GPU的运算和数据传输，显存用于存储图像数据。
二、GPU是显卡吗？GPU不是显卡，GPU是显卡的一部分，GPU是显卡的主要组件，而显卡不仅包括GPU，还包括内存、接口、电路等组件。显卡可以把GPU计算出来的结果显示到显示器上。
三、GPU和显卡有什么区别？GPU和显卡之间有着密不可分的关系。GPU（图形处理器）是一种芯片，它具有处理复杂图形数据的能力，是实现计算机图形学的核心组件
显卡是一种安装在主板上的计算机硬件，其功能是将GPU处理的数字信号转换成可以通过显示器显示的图像。
GPU和显卡的区别在于，GPU处理的是图形数据，而显卡则是连接GPU与显示器的桥梁，将GPU处理的数字信号转换成可以显示的图像。
综上所述：
GPU可以用来加速计算机图形处理，提高计算机系统的性能。与显卡相比，GPU拥有更高的数据处理能力，可以支持更多的高性能任务，而不会牺牲速度和精度。