算力倍增

㈠ 如何提高小學低段學生的計算能力完善總結階段工作總結

一、創設「問題的情境」啟發學生的學習興趣。
小學生經常愛問這是什麼？那是什麼？還要尋根覓底追問這是為什麼？這種由好奇心產生的認識興趣和求知慾是十分可貴的。在這個基礎上對學生進行學習目的性教育，能使他們明確學好科學知識的重要意義。 設問引發興趣動機是個體發動和維持其行動的一種心理狀態，這種心理激發得越強烈，就越能使學生的學習活動表現出濃厚的興趣、積極的態度、高度集中的注意力，從而最大限度地發揮個人的智能潛力。不言而喻，教師精確的設問，使學生處於情緒高漲、智力振奮的內部狀態，並且有效地提高學生思辨的能力。一個誘發性的提問，可使學生思索之門，誘發他們的求知慾望。
二、運用精彩的實驗激發學生學習科學的興趣。
由於小學生年齡小，生活知識少，實驗經驗不足，所以對抽象的科學概念、規律的理解和掌握存在不少問題。加強教學中的演示實驗，就會激發學生的學習興趣，加深學生對科學知識的理解。
分組實驗是在教師組織和指導下，讓學生親自動手實驗，並觀察分析的過程，它是學生獨立獲取知識，掌握實驗的技能、發展認識能力和激發學習興趣的主要方法。實驗中，當事物發生了變化的時候，學生心情就會無比激動，學習興趣倍增，感到其樂無窮，從而享受到了自然實驗成功帶來的學習和探究自然規律的快樂。
三、運用課內外製作來激發學生學習科學的興趣。
在教學中，教師要充分放手，讓學生充分地想，大膽地想，敞開思路無所顧忌地想，甚至異想天開，充分發揮學生的思維能力和創造力，讓學生大膽設計實驗，從實驗中自行獲取知識。
四、運用多媒體教學來激發學習學習科學的興趣。
多媒體技術具有綜合處理語言文字、圖形、圖像、動畫、視頻信號、和聲音的能力。其圖文並茂、視聽結合、動靜相宜，為學生提供了全方位、立體式的接受信息的便利。圖中各種自然景觀，使學生獲得多重感官刺激，如臨其境。情境的再現為學生創設了一個和諧、美好、愉快的學習氛圍，激發了學生的學習興趣、求知的慾望，從而極大的調動了學生的學習積極性。方式,有效地突破了難點,調動了學生的探究興趣。
自然學科的內容本身是十分生動有趣的，它包羅萬象。從天上的星星到地下的寶藏，從周圍生氣勃勃的動植物到千變萬化的天氣現象。只要教師善於組織這些內容，採取適當的教學方法，就比較容易激發學生的學習興趣。教師在激起學生的學習興趣以後，不能停留在興趣上面，要不斷引導，把這種直接興趣發展成為愛好科學，並進而成為學生的志向，把學習跟遠大理想和奮斗目標聯系在一起。

㈡ 怎麼評估激光雷達計算力 如fps

激光雷達是以激光為光源，通過探測激光與被探測無相互作用的光波信號來遙感測量的．使用振動拉曼技術進行測量的激光雷達技術即為拉曼激光雷達，主要用於大氣遙感測量。拉曼激光雷達屬於遙感技術的一種。激光雷達作為一種主動遙感探測技術和工具已有近50 年的歷史，目前廣泛用於地球科學和氣象學、物理學和天文學、生物學與生態保持、軍事等領域。其中，傳統意義上的激光雷達主要用於陸地植被監測、激光大氣傳輸、精細氣象探測、全球氣候預測、海洋環境監測等。隨著激光器技術、精細分光技術、光電檢測技術和計算機控制技術的飛速發展，激光雷達在遙感探測的高度、空間解析度、時間上的連續監測和測量精度等方面具有獨到的優勢。
激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特徵量的雷達系統。從工作原理上講，與微波雷達沒有根本的區別：向目標發射探測信號(激光束),然後將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較,作適當處理後,就可獲得目標的有關信息,如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數,從而對飛機、導彈等目標進行探測、跟蹤和識別。 根據探測技術的不同，激光雷達可以分為直接探測型和相幹探測型兩種。而按照不同功能，則可分為跟蹤雷達、運動目標指示雷達、流速測量雷達、風剪切探測雷達、目標識別雷達、成像雷達及振動感測雷達。
激光雷達與無線電雷達的工作原理基本相同，且依賴於所採用的探測技術。其中直接探測型激光雷達的基本結構與激光測距機頗為相近。工作時，由發射系統發送一個信號，經目標反射後被接收系統收集，通過測量激光信號往返傳播的時間而確定目標的距離。至於目標的徑向速度，則可以由反射光的多普勒頻移來確定，也可以測量兩個或多個距離，並計算其變化率而求得速度。
相幹探測型激光雷達又有單穩與雙穩之分，在所謂單穩系統中，發送與接收信號共用一個光學孔徑，並由發送-接收開關隔離。而雙穩系統則包括兩個光學孔徑，分別供發送與接收信號使用，發送-接收開關自然不再需要，其餘部分與單穩系統相同。
激光雷達是激光技術與雷達技術相結合的產物 。由發射機 、天線 、接收機 、跟蹤架及信息處理等部分組成。發射機是各種形式的激光器，如二氧化碳激光器、摻釹釔鋁石榴石激光器、半導體激光器及波長可調諧的固體激光器等；天線是光學望遠鏡；接收機採用各種形式的光電探測器，如光電倍增管、半導體光電二極體、雪崩光電二極體、紅外和可見光多元探測器件等。激光雷達採用脈沖或連續波2種工作方式，探測方法分直接探測與外差探測。
氣象雷達是專門用於大氣探測的雷達。屬於主動式微波大氣遙感設備。與無線電探空儀配套使用的高空風測風雷達，只是一種對位移氣球定位的專門設備，一般不算作此類雷達。氣象雷達是用於警戒和預報中、小尺度天氣系統（如台風和暴雨雲系）的主要探測工具之一工作在30～3000兆赫頻段的氣象多普勒雷達。一般具有很高的探測靈敏度。因探測高度范圍可達1～100公里，所以又稱為中層-平流層-對流層雷達 (MST radar)。它主要用於探測晴空大氣的風、大氣湍流和大氣穩定度等大氣動力學參數的鉛直分布
美國國防部最初對激光雷達的興趣與對微波雷達的相似，即側重於對目標的監視、捕獲、跟蹤、毀傷評（SATKA）和導航。然而，由於微波雷達足以完成大部分毀傷評估和導航任務，因而導致軍用激光雷達計劃集中於前者不能很好完成的少量任務上，例如高精度毀傷評估，極精確的導航修正及高解析度成像。軍事上常常希望飛機低空飛行，但飛機飛行的最低高度受到機上感測器探測小型障礙物能力的限制。且不說阻塞氣球線這樣的對抗設施，在60米以下，各種動力線，高壓線鐵塔，桅桿、天線拉線這樣的小障礙物也有明顯的危險性。現有的飛機感測器，從人眼到雷達，均難以事先發現這些危險物，這種情況，在夜間和惡劣天氣條件下尤其突出。而掃描型激光雷達因其具有高的角解析度，故能實時形成這些障礙物有效的影像，提供適當的預警。
激光雷達在軍事上可用於對各種飛行目標軌跡的測量 。如對導彈和火箭初始段的跟蹤與測量，對飛機和巡航導彈的低仰角跟蹤測量 ，對衛星的精密定軌等 。激光雷達與紅外、電視等光電設備相結合，組成地面、艦載和機載的火力控制系統，對目標進行搜索、識別、跟蹤和測量。由於激光雷達可以獲取目標的三維圖像及速度信息，有利於識別隱身目標。激光 雷達可以對大氣進行監測 ，遙測大氣中的污染和毒劑，還可測量大氣的溫度、濕度、風速、能見度及雲層高度。
海用激光雷達對水中目標進行警戒、搜索、定性和跟蹤的傳統方式，是採用體大而重的一般在600千克至幾十噸重的聲納。自從發展了海洋激光雷達，即機載藍綠激光器發射和接收設備後，海洋水下目標探測既簡單方便，又准確無誤。尤其是20世紀90 年代以後研製成功的第三代激光雷達上，增加了GPS定位、定高功能，實現了航線和高度的自動控制。如美國諾斯羅普公司研製的「ALARMS」機載水雷探測激光雷達，可24小時工作，能准確測得水下水雷等可疑目標。美國卡曼航天公司研製的水下成像激光雷達，更具優勢，可以顯示水下目標的形狀等特徵，准確捕獲目標，以便採取應急措施，確保航行安全。
此外，激光雷達還可以廣泛用於對抗電子戰、反輻射導彈、超低空突防、導彈與炮彈制導以及陸地掃雷等。

㈢ CPU到底是多核心重要還是單核性能重要

如果是同代的單核CPU和雙核CPU比較，只要雙核的主頻不是太低，雙核的性能一定強過單核，尤其是運行操作系統以及常用軟體的實際體驗。
比如，早年的單核的賽揚E430系列，即使主頻超到3.5GHz，體驗也不如主頻不到2GHz的雙核賽揚E1500雙核。
同理，架構相差不太大的近幾年的處理器，主頻略低的四核運行流暢度肯定強過主頻較高的雙核。比如，弈龍II X4 955雖然主頻沒有速龍II X2 280高，但體驗一定是前者好的多。
也就是說，如今多核心變得越來越重要的今天，即使單核性能弱一些，也盡量要上多核心的U，體驗會更好。就像你說的那樣，後台進程越來越多，不會卡。
最後，單核性能和多核性能不能偏頗，要綜合考慮。

㈣ GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

GPU主要是進行是進行圖形渲染的
有人說GPU的性能達到CPU的40倍這個說法是很不全面的
如果光說GPU在並行和密集浮點運算上達到CPU40倍性能這個或許可行（個人認為沒有這么誇張，最好的GPU能達到最好的CPU的10倍就很令人吃驚的了，況且現在CPU出現了多核，這使CPU的運算大大提高了，而GPGPU貌似還限於單核），但在全運算上這么說就很沒根據了
其實把GPU當作普通處理器使用依然有著不小的難度，其中最要命的恐怕就是GPU是被專門設計來處理圖形，因此它的編程語言架構和編程環境都難通用。GPU運行非圖形程序時，往往需要依靠極其復雜的演算法和較為曲折的流程，GPU的強大運算潛力很多時候就在這樣的迂迴過程中被一點點耗盡。
除此以外，由於沒有統一的API和驅動支持，GPU程序的開發者不得不針對每個GPU架構開發對應的軟體版本，使得把GPU當作普通處理器項目的推進難度倍增。

㈤ 有誰知道spay嗎也叫sp國際共享支付錢包

1.Spay錢包是一個全面開放的網路支付平台；
通過「轉賬」或「掃碼支付」可以在任意兩個Spay手機錢包之間轉賬，輕松完成交易支付的功能。
2.Spay錢包是一個賺錢神器：流通產生價值——「讓錢永遠花不完」；
spay錢包根據流通產生價值的經濟學原理，運用區塊鏈技術，結合積分方程、運籌學、倍增學等多門科 學的運用，只要使spay錢包里的「余額」流通就能產生「積分」，進而增值復利、倍增，讓您的「錢」 永遠花不完！
3.Spay錢包是一個自帶消費全返功能的錢包；
比如商家B要將價值1000元的商品銷售給客戶A，那麼A可以將1000餘額轉給B，這樣A在獲得商品的同時還
額外增加了800的積分，積分每天釋放2‰，相當於消費全返了。而且商家B獲得了800餘額，還增加了 200的積分，收益更大了。
4.Spay錢包還是一台開挖Spay數字資產的礦機：
Spay數字資產通是過流通算力挖礦的，Spay錢包裡面的余額流通轉賬或者我們推廣分享就相當於開啟了 礦機，系統每天根據我們的貢獻值給各個錢包釋放相應的積分，這些積分可以兌換成我們的數字資產， 就相當於我們挖出了新的幣。所以說，Spay錢包又是一台礦機。

㈥ 有關等差遞增計算力的方法

比遞增法、等差遞增法是租賃業務中計算租金的兩種方法。根據其基本公式進行推導和分析計算，可知按照等比遞增法計付租金，則實際租金率下降，甚至是大幅度下降，使出租人的利益蒙受損失；按照等差遞增法計付租金，則實際租金率總是等於名義租金率，而且計算簡便。因此，等差遞增法比等比遞增法公平合理和實用

隨著我國中學教學改革的不斷深化, 《上海市中小學數學課程標准（試行稿）》提出：大力推進基於現代信息技術的數字化數學活動（DIMA），建立以計算機、計算器（包括科學計算器、函數型計算器和圖形計算器）為支撐、擁有智能軟體和豐富課件、聯接信息網路的DIMA平台。利用該平台，改善數學內容的處理方式和呈現方式，讓學生在信息技術環境下自主學習，進行實驗、探索和研究。

在大力推進信息技術在教學過程中的普遍應用，促進信息技術與學科課程的整合的今天，我校也在實施課程改革，圖形計算器也相應運用到了數學拓展課的課堂上。為此我們設計了「用圖形計算器研究表示等差、等比數列的幾種方法」的教學案例。

一、教學背景：

在《數列》這一章中在講解等差數列與等比數列的概念時，內容比較簡單，學生很容易掌握。它是後面學習數列的基礎，有助於培養學生的觀察能力、歸納總結能力。而等比數列與等差數列在內容上是完全平行的，包括定義、性質、通項公式、兩個數的等比（差）中項等，因此在教學過程中可用類比方法，從而弄清它們之間的聯系和區別。
高一學生經過半年多的圖形計算器的使用學習，對用圖形計算器分析、建構、探究數學問題有了初步的認識。從中他們深感圖形計算器的使用不僅改變了他們學習數學的方法，而且提高了他們學習數學的興趣。他們非常喜歡這種「做數學」的學習方式。

圖形計算器有著眾多的數列使用功能，如數列通項公式、遞推公式的運用功能，數列圖像以及圖像追蹤的功能，數列運算表的表達功能，數列的迭代功能以及數列的編程功能等。這些都為學好數列的基礎知識，正確認識數列，使學生在有效的嘗試猜想、合理歸納、簡化運算、驗證運算中，體驗公式的認知過程，領會其中的數學思想方法，提高問題處理的能力等起到了很大的作用。

二．課例的設計理念

等差數列、等比數列兩個常規數列是整個數列知識學習的核心。猜想、歸納、遞歸、類比等數學思想在這兩個基礎知識學習中有著充分的體現，可謂是「麻雀雖小，五臟俱全」。而這些，在傳統數列教學中是很難全面、正確地表現出來。這會造成學生對所學知識的片面理解，對數列的後續學習帶來負面影響。而圖形計算器有著眾多的數列使用功能，如數列通項公式、遞推公式的運用功能，數列圖像以及圖像追蹤的功能，數列運算表的表達功能，數列的迭代功能以及數列的編程功能等。這些都為學好數列的基礎知識，正確認識數列，使學生在有效的嘗試猜想、合理歸納、簡化運算、驗證運算中，體驗公式的認知過程，領會其中的數學思想方法，提高問題處理的能力等起到了很大的作用。所以我們設想通過用圖形計算器來研究數列、表示數列，讓學生對這兩個常規數列有一個清晰的認識，同時也想通過這樣的學習過程，培養學生的主動探究精神，提高他們的數學學習能力。

設計與實施：

新教材的教學內容更注重函數思想與計算機技術的整合。本章內容從一開始，教材就將數列置於函數的背景下，給出定義：數列是以正整數集（或它的有限子集）為定義域的函數，當自變數按照從小到大的順序依次取值時，所對應的一列函數值為數列的項。數列是一類離散函數。在習題的配備中教材也時時與函數教學類比。等差數列、等比數列的通項公式、遞推公式、圖像是我們這節課研究的主要內容，我們設想在圖形計算器的幫助下，通過做數學的方法讓學生對數列知識有一個生動、全面、正確的認識，從學習中，提高學生的數學思維能力，培養學生正確的數學觀，真正提高學生對數學學習的興趣。

案例一 ⑴ 求等差數列 -121，-110，-99，-88，… 的第11項

⑵ 寫出該數列的通項公式及遞推公式

對於這個問題，其實根據其基本規律，就可以計算出結果。但是用圖形計算器可以讓我們從多個角度去思考問題的解決辦法，有利於學生全面、正確了解等差數列的特性，從而簡化計算。

方法一： 運用數值的迭代功能（如圖①）：

①

方法二：運用圖形計算器的數組功能（如圖②）:

②

方法三：運用計算器的遞推功能

圖③是在設置了函數功能的前提下運用¿鍵的結果，這與圖①的效果一樣。

③

方法四： 猜想數列的遞推公式、通項公式，通過計算器的數列相關功能，檢驗所得數列的遞推公式、通項公式是否正確並求出該數列的第11項：

圖④是根據該數列的特點，猜想出數列的遞推公式，採用圖形計算器的數列運算功能，運用y'畫出表格所得。

④

圖⑤是猜測出數列的通項公式，在尋找數列的通項公式中，是通過對數據的分析，得到公式，由特殊提升到一般的過程。然後同樣運用y'畫出表格所得。

⑤ ⑥

註：在解這道題的同時，我們還可以通過圖形計算器驗證「等差數列的通項公式是特殊的一次函數」。

如下圖⑦可以得到數列的圖像是在一條直線上的離散的點，也從中看出數列是一種特殊的函數。

⑦

方法五：因數列是特殊函數，利用圖形計算器函數功能思考問題

圖⑧是在「數列是特殊的函數」的認知條件下，用計算器的函數功能得到函數y=-121+11(x-1) ，並利用該函數與數列an=-121+(n-1)之間的聯系來思考數列的相關問題。

⑧

方法六：充分利用圖形計算器的函數擬合功能，通過數形結合，得到數列的通項公式

圖⑨利用圖形計算器線性回歸功能，先列出數列的表格，然後根據表格中的數據把等差數列的通項公式與一次函數聯系起來，用圖形計算器的擬合功能得到函數關系式，由此得到數列的通項公式。

⑨

方法七：運用圖形計算器的編程功能，解決數列問題（如圖⑩）

⑩

點評：方法一、方法二採用了計算器迭代功能，但②顯示出數列的項的序號與值的對應關系，從中我們初步體會到數列是一種特殊的函數。

方法四 是通過猜想數列的遞推公式、通項公式，在計算器的數列功能的支持下，從數列的運算表或數列圖像的追蹤中反過來驗證自己的猜想是否正確，並獲得所要解決的問題的答案。這樣的學習方法有助於培養學生的分析、猜想、論證、歸納的探究能力。這正是我們常規的學習中所欠缺的，而圖形計算器的使用給我們搭建了這樣的一種學習方法的平台。

方法六、方法七都是在明確數列是一種特殊的函數的條件下，在計算器的函數功能的支持下，我們通過對函數解析式的猜想或擬合，找到了解決問題的途徑，這對於學生列的知識的學習及數列特性的認識，都能起到事半功倍的效果

方法八 採用了圖形計算器的編程功能，這是普通數學教學中不能做到的，它從另一個視角揭示了等差數列的本質。

⑶ 209是否是該數列中的項，如果是是第幾項？

方法一 、數組法 方法二、表格法

方法三、圖像法 方法四、解方程

設置本小題的目的是：在第一個問題的基礎上，利用圖形計算器的運算、跟蹤、解方程功能，培養學生的逆向思維，提高數學思維能力。

特別需要指出的是：上面我們討論的數列是公差d>0的情況，對於初學者往往會產生一定的思維定勢，例如：「公差d>0對於任何等差數列都是成立的」這樣的錯誤認識，為了避免類似問題的產生，特別提醒學生注意下面兩種類型的數列的區別

（1）常數列 （2）公差為負數的等差數列

-2，-2，-2，… 3，1，-1，-3，…

要讓學生正確認識一般與特殊之間的辯證關系。

案例二：自己編一個等比數列問題的題目，從中研究等比數列的相關性質

從學生的諸多問題中找出典型問題師生共同研究，其中可以舉出書上的例子

（現實生活中如：貸款買房、人口增長與住房面積的變化等——關注百姓身邊的熱點問題，注意引導學生把所學知識用到相關學科和生活、生產實際中去，使學生在獲取知識和運用知識的同時發展思維能力，使學生能夠運用已有的知識進行交流，並能將實際問題抽象為數學問題，建立數學模型。）

如「一尺之棰，日取其半，萬世不竭」 ，並要求說出它的數學模型，求出它的通項公式。

（無論新舊教材，課本在編寫等差數列和等比數列內容時，都是利用兩者在形式上有著許多相似之處，採用類比的思想方法，使學習者在知識的認知上進行遷移，而且這兩種數列在解決問題的方法上，也有著許多可作類比之處。為了讓學生理解類比思想的實質，特編寫這樣一道題。）

數學模型：等比數列的前四項分別是 1，1/2，1/4，1/8，…

方法一、數組直接求解 方法二、通項公式 方法三、遞推公式

圖表結果

圖像結果

擬合求通項

需要注意的問題是：為了避免思維定勢，也同樣需要強調在等比數列中也存在公比q<0的情況

公比為負數

1，-2，4，-8，…

三、教學小結：

通過本節課的學習，使我們領會到了：（1）通項公式和遞推公式都可以用於表示一個數列，但通項公式強調數列的項與項數之間的關系，遞推公式則是表示相鄰兩項之間的關系式，因此，通常對於給定項數求數列的項時，通項公式較遞推公式方便一些，而對於圖形計算器，兩者的表示方式是一樣的。（2）數列作為一種特殊的函數，我們所研究的等差數列和等比數列分別對應於函數模型是定義在自然數集N上的一次函數和指數函數。(3)如果我們能夠有效、合理地將圖形計算器融入到數列的學習過程中，充分利用圖形計算器的技術來解決數學問題，將會既快捷又方面，給我們的學習會帶來意想不到的效果。

教學反思：

作為教師，我們覺得不僅僅是將自身知識傳授給學生那麼簡單，更重要的是應當注重學生學習能力的培養，在教學過程中做到師生互動，培養學生自主、合作、探究的學習精神，同時要激發他們的學習積極性，最終才能達到好的效果。
這節課是在學習了等差數列的基本概念的基礎上展開的，在內容上等差與等比數列幾乎是平行的。學生已有一定的基礎，教師將課堂的發揮空間讓給學生，他們是這節課的主體，教師這時只要稍加啟發，學生便能利用已有的等差數列的知識進行類比，並應用圖形計算器，得到有關的性質。同時教師加以肯定、表揚，這樣，學生學習數學的信心倍增，學習的熱情高漲，積極性被充分調動起來，如此，豈有學不好的道理？因此，教師在教學當中應當引導學生積極主動地學習，在原有的知識基礎上創設好的教學情境，學生

㈦ 如何衡量工作站性能 浮點運算能力

GPU主要是進行是進行圖形渲染的 有人說GPU的性能達到CPU的40倍這個說法是很不全面的 如果光說GPU在並行和密集浮點運算上達到CPU40倍性能這個或許可行（個人認為沒有這么誇張，最好的GPU能達到最好的CPU的10倍就很令人吃驚的了，況且現在CPU出現了多核，這使CPU的運算大大提高了，而GPGPU貌似還限於單核），但在全運算上這么說就很沒根據了 其實把GPU當作普通處理器使用依然有著不小的難度，其中最要命的恐怕就是GPU是被專門設計來處理圖形，因此它的編程語言架構和編程環境都難通用。GPU運行非圖形程序時，往往需要依靠極其復雜的演算法和較為曲折的流程，GPU的強大運算潛力很多時候就在這樣的迂迴過程中被一點點耗盡。 除此以外，由於沒有統一的API和驅動支持，GPU程序的開發者不得不針對每個GPU架構開發對應的版本，使得把GPU當作普通處理器項目的推進難度倍增。

㈧ 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的

GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器 另外，想學習GPU計算的話，去下載一個CUDA的SDK，裡面有很詳細的說明文檔

㈨ 為什麼GPU的浮點運算能力比CPU強的多

首先，「速度區別主要是來自於架構上的區別」是一個表面化的解釋。對，架構是不同。但是這種不同是目前各個廠家選擇的現狀，還是由於本質的原因決定的？CPU 能不能增加核？GPU 那張圖為什麼不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那樣去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 關鍵在於兩個因素：數據的特殊性（高度對齊，pipeline 處理，不符合局部化假設，很少回寫數據）、高速度的匯流排。對於後一個問題，CPU 受制於落後的數據匯流排標准，理論上這是可以改觀的。對於前一個問題，從理論上就很難解決。因為 CPU 要提供通用性，就不能限制處理數據的種類。這也是 GPGPU 永遠無法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 佔掉了面積。其次，CPU 為了維護 cache 的一致性，要增加每個核的復雜度。還有，為了更好的利用 cache 和處理非對齊以及需要大量回寫的數據，CPU 需要復雜的優化（分支預測、out-of-order 執行、以及部分模擬 GPU 的 vectorization 指令和長流水線）。所以一個 CPU 核的復雜度要比 GPU 高的多，進而成本就更高（並不是說蝕刻的成本高，而是復雜度降低了成片率，所以最終成本會高）。所以 CPU 不能像 GPU 那樣增加核。

至於控制能力，GPU 的現狀是差於 CPU，但是並不是本質問題。而像遞歸這樣的控制，並不適合高度對齊和 pipeline 處理的數據，本質上還是數據問題。

㈩ 浮點運算能力在什麼樣的程序里會顯得特別重要

GPGPU主要是進行是進行圖形渲染的
GPGPU的性能達到CPU的40倍這個說法是很不全面的
如果光說GPGPU在並行和密集浮點運算上達到CPU40倍性能這個或許可行（個人認為沒有這么誇張，最好的GPGPU能達到最好的CPU的10倍就很令人吃驚的了，況且現在CPU出現了多核，這使CPU的運算大大提高了，而GPGPU貌似還限於單核），但在全運算上這么說就很沒根據了
其實把GPU當作普通處理器使用依然有著不小的難度，其中最要命的恐怕就是GPU是被專門設計來處理圖形，因此它的編程語言架構和編程環境都難通用。GPU運行非圖形程序時，往往需要依靠極其復雜的演算法和較為曲折的流程，GPU的強大運算潛力很多時候就在這樣的迂迴過程中被一點點耗盡。除此以外，由於沒有統一的API和驅動支持，GPGPU程序的開發者不得不針對每個GPU架構開發對應的軟體版本，使得把GPU當作普通處理器項目的推進難度倍增。
PS：這里說的CPU是人們通常意義上說的CPU