【網路安全停看聽】科普GPU與CPU：探索電腦世界的引擎
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
這是我最近在『網路安全停看聽』Podcast企劃的一集，文末會提供podcast單集連結，想讓眼睛休息的格友們也可點選收聽喔!
今年NVIDIA輝達這家公司在世界掀起了旋風，不管你之前有沒有購買這家公司的股票，當執行長黃仁勳先生訪台，台灣各家媒體爭相報導下，你總應該注意到這家厲害的公司了。Google一下輝達這家公司，維基百科上介紹的是
"一家以設計和銷售圖形處理器為主的無廠半導體公司"
這裡講的"圖形處理器"就是我們今天要科普的主題之一。
GPU(Graphics Processing Unit) 圖形處理器
CPU(Central Processing Unit) 中央處理器
兩者差了一個英文字，有何不同呢?
以前我們如果要購買電腦，我們會考慮的重要規格就是CPU中央處理器，它決定了一台電腦速度的快慢，從之前的單核心到現今雙核心、四核心的電腦已經是相當普遍了。因為我們要讓電腦處理的事務，只會更多、更複雜，所以就需要有更強大的CPU來因應。我們通常會把CPU比喻成大腦，所有的指令與計算都由它來負責處理。
原本我們對電腦的運用只是很單純的文字、資料處理，例如寫報告、記帳、計算成本等，CPU是專為通用計算而設計，因此以四核心的CPU來說處理這些工作都不算慢。但到了設計公司或公司的企劃部門，通常需要在電腦上繪圖，以前可能會在主機板上另外插上[獨立顯示卡]來因應圖像的運算和顯示速度。但到了遊戲電玩產業，通常有多個人物角色，場景炫麗，尤其近年流行的沉浸式電競體驗，要處理更多的3D圖形細節，渲染的工作愈來愈繁重，因此通用圖形處理器就因應而生，通用GPU具有數百或數千個核心，可以並列執行大量計算，因此將處理圖形和視覺的任務交由GPU去處理，速度就會快很多。
而今年AI人工智慧的發展愈來愈明朗，GPU的強大平行計算能力，適合處理大規模矩陣運算和向量計算，而這正符合AI所需要的機器學習、深度學習運用，所以AI議題很夯，GPU也就跟著水漲船高了。
總結一下，一台電腦裡，CPU和GPU各自扮演不同功能，CPU架構比較複雜，但它是通才，需要負責起所有的運算任務。而GPU是專才，採用平行運算架構比較單純，核心數較多，適合處理簡單、專精的運算工作，譬如繪圖影像處理、或用於人工智慧訓練。
以上希望大家對CPU和GPU有一些基本的認識，下次在您挑選電腦或筆電時，看到CPU、GPU的規格就不會一頭霧水，可以選出適合您工作的機種。
這集內容同步在『網路安全停看聽』Podcast第40集上架播出，喜歡聽聲音的朋友們，也可以點選下列連結收聽喔~
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
AI PC 是將 AI 模型與傳統 PC 緊密結合的裝置，為本地 AI 運算能力，更能保護用戶的隱私和數據安全。 AI PC 具有 NPU、CPU 以及 GPU，並能夠具備高算力 AI 應用的需求，在 AI 運算性能、效率跟功耗方面，NPU 相較 CPU 與 GPU 具有大幅優勢。
輝達（NVIDIA）成立於1993年，由黃仁勳（Jensen Huang）、Chris Malachowsky和Curtis Priem共同創辦，目前為市值超過3兆美元公司。作為一家專注於圖形處理單元（GPU）和人工智能（AI）技術的領導者，輝達已成為全球半導體行業的領先地位。
Nvidia（輝達）是一家全球領先的圖形處理單元（GPU）製造商，近期在台灣和國際掀起一股旋風。
其成長歷程展示了技術創新和市場戰略的成功結合。以下是Nvidia企業成長的歷程簡述：
早期階段（1993-2000）
Nvidia於1993年由黃仁勳（Jensen Huang）、Ch
這陣子輝達真的太熱門了，有很多人分享GPU硬體相關的技術，也有人分享與老黃一起工作的點點滴滴，總之非常精彩。
而老黃也說過輝達不只有硬體還有軟體，講到軟體大家第一個聯想到的是CUDA，有了CUDA的加持讓NVIDIA的GPU有更好的效能，不過NVIDIA另一個佈局已久的平台比較少人提起-Omniv
NVIDIA（英偉達）作為全球領先的圖形處理器（GPU）製造商，不僅在遊戲市場佔有重要地位，還在專業圖形和高性能計算領域擁有強大的產品線。
NVIDIA的CEO黃仁勳來到台北，發表了一場關於AI（人工智慧）和加速計算的精彩演講。我決定把這場演講的精華部分記錄下來，方便日後回顧和分享。
1. NVIDIA的技術創新
黃仁勳開場時提到，NVIDIA的GPU不僅僅是為了遊戲而設計的。他說：「我們的GPU還能用在AI和數據分析等領域...
NVIDIA 黃仁勳 - AI人工智慧時代如何帶動全球新產業革命（個人紀錄用）
🇺🇸Omniverse 就是未來集大成，而加速運算、人工智慧就是兩個最重要的技術核心
🇺🇸CPU效能的擴充速度正在大幅降低，提出「運算通膨」概念
筆記-24.03.25-科技財知道
*輝達想做的事情非常多，包括AI GPU的算力提供(GB200)、協助半導體製造(cuLitho)、車用晶片(Drive Thor)、機器人開發平台(GR00T)、元宇宙等物理模擬(Omniverse)。
*GB200 = 2個B100+1個Grace CPU
嗨，我們今天來介紹內湖科技園區的公司們，以及它們對臺灣的科技產業。
這個地方的產業有蠻多都是電腦和半導體技術產業，有NVIDIA、LG、BenQ、鴻海科技集團、崇越公司。
內湖科技園區的公司們
NVIDIA輝達公司成立於1993年，是一個以圖形處理器為主的無廠半導體公司，最出名的產品系
近期，圖形處理單元（GPU）需求激增，推動了AMD等公司的顯著收益。但市場存在非理性的狂熱，對於AI芯片增長的預期可能被過度樂觀估計。此外，市場領先者Nvidia的主導地位導致客戶過度訂購，美國對中國出口芯片的舉措也可能對市場增長產生影響。
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輝達（NVIDIA）成立於1993年，由黃仁勳（Jensen Huang）、Chris Malachowsky和Curtis Priem共同創辦，目前為市值超過3兆美元公司。作為一家專注於圖形處理單元（GPU）和人工智能（AI）技術的領導者，輝達已成為全球半導體行業的領先地位。
Nvidia（輝達）是一家全球領先的圖形處理單元（GPU）製造商，近期在台灣和國際掀起一股旋風。
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*輝達想做的事情非常多，包括AI GPU的算力提供(GB200)、協助半導體製造(cuLitho)、車用晶片(Drive Thor)、機器人開發平台(GR00T)、元宇宙等物理模擬(Omniverse)。
*GB200 = 2個B100+1個Grace CPU
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