gpu对编译有影响吗

Ⅰ 关于GPU的问题！

目录：
第一章：第二代及以后的GPU工作流程简介
第二章：DirectX8和DirectX9 GPU的传统流水线
第三章：顶点和像素操作指令
第四章：传统GPU指令的执行
第五章：统一渲染架构
第六章：G80和R600的统一渲染架构实现
第七章：G80与R600效能对比
第八章：尴尬的中端--Geforce8600简析

前面4章 我将先简要介绍下DirectX8/9显卡的核心----图形处理单元GPU的工作流程和指令处理情况
从第5章开始讨论统一渲染架构、新一代DirectX10 GPU的特性，G80/Geforce8800与R600/RadeonHD2900XT的架构具体实现及其区别。最后将会对中端最受关注的Geforce8600进行相应的简单分析。

第一章：第二代及以后的GPU工作流程简介

简单（而不一定绝对科学）的说：GPU主要完成对3D图形的处理--图形的生成渲染。

GPU的图形（处理）流水线完成如下的工作：（并不一定是按照如下顺序）
顶点处理：这阶段GPU读取描述3D图形外观的顶点数据并根据顶点数据确定3D图形的形状及位置关系，建立起3D图形的骨架。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Vertex Shader（定点着色器）完成。
光栅化计算：显示器实际显示的图像是由像素组成的，我们需要将上面生成的图形上的点和线通过一定的算法转换到相应的像素点。把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化。例如，一条数学表示的斜线段，最终被转化成阶梯状的连续像素点。
纹理帖图：顶点单元生成的多边形只构成了3D物体的轮廓，而纹理映射（texture mapping）工作完成对多变形表面的帖图，通俗的说，就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成“真实”的图形。TMU（Texture mapping unit）即是用来完成此项工作。
像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Pixel Shader（像素着色器）完成。
最终输出：由ROP（光栅化引擎）最终完成像素的输出，1帧渲染完毕后，被送到显存帧缓冲区。

总结：GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出。

第二章：DirectX8和DirectX9 GPU的传统流水线

前面的工作流程其实已经说明了问题。本章来总结一下，承前启后。
传统的GPU功能部件我们不妨将其分为顶点单元和像素流水线两部分。
顶点单元由数个硬件实现的Vertex Shader组成。
传统的像素流水线由几组PSU(Pixel Shader Unit)+TMU+ROP组成。
于是，传统的GPU由顶点单元生成多边形，并由像素流水线负责像素渲染和输出。

对于像素流水线需要做的说明是：虽然传统的流水线被认为=1PSU+1TMU+1ROP，但这个比例不是恒定的，例如在RadeonX1000（不包括X1800）系列中被广为称道的3:1黄金架构，PSU:TMU:ROP的数量为3：1：1。一块典型的X1900显卡具有48个PSU，16个TMU和16个ROP。之所以采用这种设计方法，主要考虑到在当今的游戏中，像素指令数要远远大于纹理指令的数量。ATI凭借这个优秀的架构，成功击败了Geforce7，在DX9后期取得了3D效能上的领先。

总结：传统的GPU由顶点单元生成多边形，像素流水线渲染像素并输出，一条像素流水线包含PSU，TMU，和ROP(有的资料中不包含ROP)，比例通常为1:1:1，但不固定。

第三章：顶点和像素操作指令

GPU通过执行相应的指令来完成对顶点和像素的操作。
熟悉OpenGL或Direct3D编程的人应该知道，像素通常使用RGB三原色和alpha值共4个通道（属性）来描述。而对于顶点，也通常使用XYZ和W 4个通道（属性）来描述。因而，通常执行一条顶点和像素指令需要完成4次计算，我们这里成这种指令为4D矢量指令（4维）。当然，并不是所有的指令都是4D指令，在实际处理中，还会出现大量的1D标量指令以及2D，3D指令。

总结：由于定点和像素通常用4元组表示属性，因而顶点和像素操作通常是4D矢量操作，但也存在标量操作。

第四章：传统GPU指令的执行

传统的GPU基于SIMD的架构。SIMD即Single Instruction Multiple Data，单指令多数据。
其实这很好理解，传统的VS和PS中的ALU（算术逻辑单元，通常每个VS或PS中都会有一个ALU，但这不是一定的，例如G70和R5XX有两个）都能够在一个周期内（即同时）完成对矢量4个通道的运算。比如执行一条4D指令，PS或VS中的ALU对指令对应定点和像素的4个属性数据都进行了相应的计算。这便是SIMD的由来。这种ALU我们暂且称它为4D ALU。
需要注意的是，4D SIMD架构虽然很适合处理4D指令，但遇到1D指令的时候效率便会降为原来的1/4。此时ALU 3/4的资源都被闲置。为了提高PS VS执行1D 2D 3D指令时的资源利用率，DirectX9时代的GPU通常采用1D+3D或2D+2D ALU。这便是Co-issue技术。这种ALU对4D指令的计算时仍然效能与传统的ALU相同，但当遇到1D 2D 3D指令时效率则会高不少，例如如下指令：
ADD R0.xyz , R0,R1 //此指令是将R0,R1矢量的x,y,z值相加 结果赋值给R0
ADD R3.x , R2,R3 //此指令是将R2 R3矢量的w值相加 结果赋值给R3
对于传统的4D ALU，显然需要两个周期才能完成，第一个周期ALU利用率75% ，第二个周期利用率25%。而对于1D+3D的ALU，这两条指令可以融合为一条4D指令，因而只需要一个周期便可以完成，ALU利用率100%。
但当然，即使采用co-issue，ALU利用率也不可能总达到100%，这涉及到指令并行的相关性等问题，而且，更直观的，上述两条指令显然不能被2D+2D ALU一周期完成，而且同样，两条2D指令也不能被1D+3D ALU一周期完成。传统GPU在对非4D指令的处理显然不是很灵活。

总结：传统的GPU中定点和像素处理分别由VS和PS来完成，每个VS PS单元中通常有一个4D ALU，可以在一个周期完成4D矢量操作，但这种ALU对1D 2D 3D操作效率低下，为了弥补，DX9显卡中ALU常被设置为1D+3D 2D+2D等形式。

第五章：统一渲染架构

相对于DirectX 9来说，最新的DirectX 10最大的改进在于提出了统一渲染架构，即Unified Shader。
传统的显卡GPU一直采用分离式架构，顶点处理和像素处理分别由Vertex Shader和Pixel Shader来完成，于是，当GPU核心设计完成时，PS和VS的数量便确定下来了。但是不同的游戏对于两者处理量需求是不同的，这种固定比例的PS VS设计显然不够灵活，为了解决这个问题，DirectX10规范中提出了了统一渲染架构。
不论是顶点数据还是像素数据，他们在计算上都有很多共同点，例如通常情况下，他们都是4D矢量，而且在ALU中的计算都是没有分别的浮点运算。这些为统一渲染的实现提供了可能。
在统一渲染架构中，PS单元和VS单元都被通用的US单元所取代，nVidia的实现中称其为streaming processer，即流处理器，这种US单元既可以处理顶点数据，又可以处理像素数据，因而GPU可以根据实际处理需求进行灵活的分配，这样便有效避免了传统分离式架构中VS和PS工作量不均的情况。

总结：统一渲染架构使用US（通常为SP）单元取代了传统的固定数目的VS和PS单元，US既可以完成顶点操作，又可以完成像素操作，因而可以根据游戏需要灵活分配，从而提高了资源利用率。

第六章：G80和R600的统一渲染架构实现

以下我们着重讨论G80和R600的统一着色单元而不考虑纹理单元，ROP等因素。
G80 GPU中安排了16组共128个统一标量着色器，被叫做stream processors，后面我们将其简称为SP。每个SP都包含有一个全功能的1D ALU。该ALU可以在一周期内完成乘加操作（MADD）。
也许有人已经注意到了，在前面传统GPU中VS和PS的ALU都是4D的，但在这里，每个SP中的ALU都是1D标量ALU。没错，这就是很多资料中提及的MIMD（多指令多数据）架构，G80走的是彻底的标量化路线，将ALU拆分为了最基本的1D 标量ALU，并实现了128个1D标量SP，于是，传统GPU中一个周期完成的4D矢量操作，在这种标量SP中需4个周期才能完成，或者说，1个4D操作需要4个SP并行处理完成。
这种实现的最大好处是灵活，不论是1D,2D,3D,4D指令，G80得便宜其全部将其拆成1D指令来处理。指令其实与矢量运算拆分一样。
例如一个4D矢量指令 ADD R0.xyzw , R0,R1 R0与R1矢量相加,结果赋R0
G80的编译器会将其拆分为4个1D标量运算指令并将其分派给4个SP：
ADD R0.x , R0,R1
ADD R0.y , R0,R1
ADD R0.z , R0,R1
ADD R0.w, R0,R1
综上：G80的架构可以用128X1D来描述。

R600的实现方式则与G80有很大的不同，它仍然采用SIMD架构。
在R600的核心里，共设计了4组共64个流处理器，但每个处理器中拥有1个5D ALU，其实更加准确地说，应该是5个1D ALU。因为每个流处理器中的ALU可以任意以1+1+1+1+1或1+4或2+3等方式搭配（以往的GPU往往只能是1D+3D或2D+2D）。ATI将这些ALU称作streaming processing unit，因而，ATI宣称R600拥有320个SPU。
我们考虑R600的每个流处理器，它每个周期只能执行一条指令，但是流处理器中却拥有5个1D ALU。ATI为了提高ALU利用率，采用了VLIW体系(Very Large Instruction Word)设计。将多个短指令合并成为一组长的指令交给流处理器去执行。例如，R600可以5条1D指令合并为一组5DVLIW指令。
对于下述指令：
ADD R0.xyz , R0,R1 //3D
ADD R4.x , R4,R5 //1D
ADD R2.x , R2,R3 //1D
R600也可以将其集成为一条VLIW指令在一个周期完成。
综上：R600的架构可以用64X5D的方式来描述。

总结：G80将操作彻底标量化，内置128个1D标量SP，每个SP中有一个1D ALU，每周期处理一个1D操作，对于4D矢量操作，则将其拆分为4个1D标量操作。
R600仍采用SIMD架构，拥有64个SP，每个SP中有5个1D ALU，因而通常声称R600有320个PSU，
每个SP只能处理一条指令，ATI采用VLIW体系将短指令集成为长的VLIW指令来提高资源利用率，例如5条1D标量指令可以被集成为一条VLIW指令送入SP中在一个周期完成。

第七章：G80与R600效能对比

从前一章的讨论可以看出，R600的ALU规模64X5D=320明显比G80的128X1D=128要大，但是为何在实际的测试中，基于R600的RadeonHD2900XT并没有取得对G80/Geforce8800GTX的性能优势？本章将试图从两者流处理器设计差别上来寻找答案，对于纹理单元，ROP，显存带宽则不做重点讨论。事实上，R600的显存带宽也要大于G80。
我们将从频率和执行效能两个方面来说明问题：
1、频率：G80只拥有128个1D流处理器，在规模上处于绝对劣势，于是nVidia采用了shader频率与核心频率异步的方式来提高性能。Geforce8800GTX虽然核心频率只有575MHZ，但shader频率却高达1375MHZ，即SP工作频率为核心频率的两倍以上，而R600则相对保守地采用了shader和核心同步的方式，在RadeonHD2900XT中，两者均为740MHZ。这样一来，G80的shader频率几乎是R600的两倍，于是就相当于同频率下G80的SP数加倍达到256个，与R600的320个接近了很多。在处理乘加（MADD）指令的时候，740MHZ的R600的理论峰值浮点运算速度为：740MHZ*64*5*2=473.6GFLOPS 而shader频率为1350MHZ的G80的浮点运算速度为：1350MHZ*128*1*2=345.6GFLOPS，两者的差距并不像SP规模差距那么大。
2、执行效能：G80虽说shader频率很高，但由于数量差距悬殊，即使异步也无法补回理论运算速率的差距。于是，要寻找答案，还要从两者流处理器的具体设计着手。
在G80中，每个矢量操作都会被拆分为1D标量操作来分配给不同的SP来处理，如果不考虑指令并行性等问题，G80在任何时刻，所有SP都是充分利用的。而R600则没这么幸运，因为每个流处理器只能同时处理一条指令，因而R600要将短指令合并为能充分利用SP内5DALU运算资源的VLIW指令，但是这种合并并不是总能成功。目前没有资料表明R600可以将指令拆开重组，也就是说，R600不能每时每刻都找到合适的指令拼接为5D指令来满载他的5D SP，这样的话我们假设处理纯4D指令的情况，不能拆分重组的话，R600每个SP只能处理一条4D指令，利用率80%，而对于G80，将指令拆开成1D操作，无论何时都能100%利用。而且，R600的结构对编译器的要求很高，编译器必须尽可能寻找Shader指令中的并行性，并将其拼接为合适的长指令，而G80则只需简单拆分即可。
另外还需要说明的一点是，R600中每个SP的5个1D ALU并不是全功能的，据相关资料，每组5个ALU中，只有一个能执行函数运算，浮点运算和Multipy运算，但不能进行ADD运算，其余的4各职能执行MADD运算。而G80的每个1D ALU是全功能的，这一点也在一定程度上影响了R600的效能。

总结：虽然R600的ALU规模远大于G80，但G80的SP运行频率几乎是R600的两倍，而且G80的体系架构采用完全标量化的计算，资源利用率更高，执行效能也更高，因而总体性能不落后于R600。

第八章：尴尬的中端--Geforce8600简析

在新一代中端显卡中，最早发布也是最受关注的莫过于nVidia的G84---Geforce8600系列。
但是相比其高高在上的价格，它的性能表现实在不尽如人意，很多测试中均落后于价格低于它的老一代高端显卡Geforce7900GS。本章将利用前面讨论的结论对G84核心的SP处理能力作简要地分析。
G84是G80核心的高度精简版本，SP数量从G80的128个锐减为32个，显存位宽也降为1/3--128bit。
抛开显存位宽和TMU ROP，我们着重看SP，G84的SP频率与核心频率也不相同，例如8600GT，核心频率只有540MHZ，shader频率却高达1242MHZ，即核心频率的两倍多，我们粗略按两倍记，则G84核心相当于核心shader同步的64(个1D标量) SP，而传统的VS和PS中ALU是4D的，于是可以说G84的计算能力相当于传统VS和PS总数为64/4=16的显卡，粗略比较，它与Geforce7600（PS+VS=17）的计算能力相近。但当然，事实这样比较是有问题的，因为在G7X中，每个PS中有两个4D ALU，因而7600的运算能力高于传统PS+VS=17的显卡。下面的计算就说明了问题：（MADD操作）
对于7600GT ，VS为4D+1D PS为4D+4D 核心频率560MHZ 理论峰值浮点运算速度：
560MHZ*（12*（4+4）+5*（1+4））*2=135.52GFLOPS
而对于8600GT：1242MHZ*32*1*2=79.4GFLOPS
由此可见，8600GT的峰值运算速度甚至远低于上代的7600GT，更不用跟7900GS相比了。但是，实际情况下，迫于传统架构所限，G7X满载的情况基本不可能出现，G7X的实际运算速率要远低于理论值，而对于G8X架构，执行效率则高很多，实际运算速率会更加接近理论极限。而且支持SM4.0的G8X寄存器数目也要远多于G7X，众多效率优势，使得Geforce8600GT仅凭借少量的SP就足以击败上代中端7600GT。
但是作为DX10显卡，仅仅击败7600GT显然不是最终目标，仅32SP的它在计算量要求空前之高的DX10游戏中表现极差，根本不能满足玩家要求。

总结：8600GT性能上取代7600GT的目标凭借着高效的统一渲染架构总算勉强完成，但过少的SP数量使得其显然难以击败上代高端，更不用说流畅运行DX10游戏了，而高高在上的价位更使其处境不利，归根到底，nVidia对G84 SP数量的吝啬以及过高的价格定位造就了Geforce8600的尴尬，因此，就目前的情况来看，选用8600系列显然不如Geforce7900和RadeonX1950GT来的划算。

Ⅱ gpu使用过高对电脑有坏处吗

不会，使用率高只是说明在满载工作
在满载的工作下，只要稳定不超过80度，一般是不会对gpu，也就是显卡部分有影响的
你可放心使用，祝你好运

Ⅲ 为什么编译出的 gromacs 多 GPU 加速效果不好

一个可能的原因是 boost 的版本较低。

改进办法是执行如下命令：

# sudo apt-get install libboost-all-dev

然后按照文章步骤安装就可以了，为了便于阅览，我们把步骤也贴在这里：

机器操作系统为 Ubuntu14.04，安装了 CUDA7.5。

在家目录下建立 gromacs 目录做为工作目录下，拷贝了 4 个安装包：

openmpi-1.6.5.tar.gz

fftw-3.3.3.tar.gz

cmake-2.8.9.tar

gromacs-5.0.4.tar.gz

1.安装 openmpi

$cd ~/gromacs

$tar –xvf openmpi-1.6.5.tar.gz

$cd openmpi-1.6.5

$./configure --prefix=/opt/openmpi

$sudo make

$sudo make install

2.安装 fftw

$cd ~/gromacs

$tar –xvf fftw-3.3.3.tar.gz

$cd fftw-3.3.3

$./configure --prefix=/opt/fftw –enable-float –enable-shared

$sudo make

$sudo make install

3.安装 cmake

$cd ~/gromacs

$tar xvf cmake-2.8.9.tar

$cd cmake-2.8.9

$./bootstrap

$sudo make

$sudo make install

4.编译 gromacs GPU 版本

$cd ~/gromacs

$mkdir build-gpu

$cd build-gpu

$sudo cmake .. -DFFTWF_LIBRARY=/opt/fftw/lib/libfftw3f.so -DFFTWF_INCLUDE_DIR=/opt/fftw/include -DGMX_MPI=ON –DGMX_GPU=ON -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs-5.0.4-gpu

$sudo make

$sudo make install

步骤 4 编译 gromacs 时，cmake 步骤如果有如下提示信息的话，说明 boost 版本低：

Ⅳ 使用GPU编程，一定能够提高运行速度吗

主频也叫时钟频率，单位是MHz（或GHz），用来表示CPU的运算、处理数据的速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel英特尔和AMD，在这点上也存在着很大的争议，从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家，有人曾经拿过一块1G的全美达处理器来做比较，它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
主频和实际的运算速度存在一定的关系，但并不是一个简单的线性关系. 所以，CPU的主频与CPU实际的运算能力是没有直接关系的，主频表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度。在Intel的处理器产品中，也可以看到这样的例子：1 GHz Itanium芯片能够表现得差不多跟2.66 GHz至强（ Xeon）/Opteron一样快，或是1.5 GHz Itanium 2大约跟4 GHz Xeon/Opteron一样快。CPU的运算速度还要看CPU的流水线、总线等等各方面的性能指标。
主频和实际的运算速度是有关的，只能说主频仅仅是CPU性能表现的一个方面，而不代表CPU的整体性能。
外频
外频是CPU的基准频率，单位是MHz。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。通俗地说，在台式机中，所说的超频，都是超CPU的外频（当然一般情况下，CPU的倍频都是被锁住的）相信这点是很好理解的。但对于服务器CPU来讲，超频是绝对不允许的。前面说到CPU决定着主板的运行速度，两者是同步运行的，如果把服务器CPU超频了，改变了外频，会产生异步运行，（台式机很多主板都支持异步运行）这样会造成整个服务器系统的不稳定。
目前的绝大部分电脑系统中外频与主板前端总线不是同步速度的，而外频与前端总线(FSB)频率又很容易被混为一谈，下面的前端总线介绍谈谈两者的区别。
前端总线(FSB)频率
前端总线(FSB)频率(即总线频率)是直接影响CPU与内存直接数据交换速度。有一条公式可以计算，即数据带宽＝(总线频率×数据位宽)/8，数据传输最大带宽取决于所有同时传输的数据的宽度和传输频率。比方，现在的支持64位的至强Nocona，前端总线是800MHz，按照公式，它的数据传输最大带宽是6.4GB/秒。
外频与前端总线(FSB)频率的区别：前端总线的速度指的是数据传输的速度，外频是CPU与主板之间同步运行的速度。也就是说，100MHz外频特指数字脉冲信号在每秒钟震荡一亿次；而100MHz前端总线指的是每秒钟CPU可接受的数据传输量是100MHz×64bit÷8bit/Byte=800MB/s。
其实现在“HyperTransport”构架的出现，让这种实际意义上的前端总线(FSB)频率发生了变化。IA-32架构必须有三大重要的构件：内存控制器Hub (MCH) ,I/O控制器Hub和PCI Hub，像Intel很典型的芯片组 Intel 7501、Intel7505芯片组，为双至强处理器量身定做的，它们所包含的MCH为CPU提供了频率为533MHz的前端总线，配合DDR内存，前端总线带宽可达到4.3GB/秒。但随着处理器性能不断提高同时给系统架构带来了很多问题。而“HyperTransport”构架不但解决了问题，而且更有效地提高了总线带宽，比方AMD Opteron处理器，灵活的HyperTransport I/O总线体系结构让它整合了内存控制器，使处理器不通过系统总线传给芯片组而直接和内存交换数据。这样的话，前端总线(FSB)频率在AMD Opteron处理器就不知道从何谈起了。
CPU的位和字长
位：在数字电路和电脑技术中采用二进制，代码只有“0”和“1”，其中无论是 “0”或是“1”在CPU中都是 一“位”。
字长：电脑技术中对CPU在单位时间内(同一时间)能一次处理的二进制数的位数叫字长。所以能处理字长为8位数据的CPU通常就叫8位的CPU。同理32位的CPU就能在单位时间内处理字长为32位的二进制数据。字节和字长的区别：由于常用的英文字符用8位二进制就可以表示，所以通常就将8位称为一个字节。字长的长度是不固定的，对于不同的CPU、字长的长度也不一样。8位的CPU一次只能处理一个字节，而32位的CPU一次就能处理4个字节，同理字长为64位的CPU一次可以处理8个字节。
倍频系数
倍频系数是指CPU主频与外频之间的相对比例关系。在相同的外频下，倍频越高CPU的频率也越高。但实际上，在相同外频的前提下，高倍频的CPU本身意义并不大。这是因为CPU与系统之间数据传输速度是有限的，一味追求高主频而得到高倍频的CPU就会出现明显的“瓶颈”效应—CPU从系统中得到数据的极限速度不能够满足CPU运算的速度。一般除了工程样版的Intel的CPU都是锁了倍频的，少量的如Inter 酷睿2 核心的奔腾双核E6500K和一些至尊版的CPU不锁倍频，而AMD之前都没有锁，现在AMD推出了黑盒版CPU（即不锁倍频版本，用户可以自由调节倍频，调节倍频的超频方式比调节外频稳定得多）。
缓存
缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。
L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。
L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，以前家庭用CPU容量最大的是512KB，现在笔记本电脑中也可以达到2M，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高，可以达到8M以上。
L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显着的提升。比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。
其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。接着就是P4EE和至强MP。Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。
但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。
CPU扩展指令集
CPU依靠指令来计算和控制系统，每款CPU在设计时就规定了一系列与其硬件电路相配合的指令系统。指令的强弱也是CPU的重要指标，指令集是提高微处理器效率的最有效工具之一。从现阶段的主流体系结构讲，指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分，而从具体运用看，如Intel的MMX（Multi Media Extended）、SSE、 SSE2（Streaming-Single instruction multiple data-Extensions 2）、SSE3、SSE4系列和AMD的3DNow!等都是CPU的扩展指令集，分别增强了CPU的多媒体、图形图象和Internet等的处理能力。通常会把CPU的扩展指令集称为”CPU的指令集”。SSE3指令集也是目前规模最小的指令集，此前MMX包含有57条命令，SSE包含有50条命令，SSE2包含有144条命令，SSE3包含有13条命令。目前SSE4也是最先进的指令集，英特尔酷睿系列处理器已经支持SSE4指令集，AMD会在未来双核心处理器当中加入对SSE4指令集的支持，全美达的处理器也将支持这一指令集。
CPU内核和I/O工作电压
从586CPU开始，CPU的工作电压分为内核电压和I/O电压两种，通常CPU的核心电压小于等于I/O电压。其中内核电压的大小是根据CPU的生产工艺而定，一般制作工艺越小，内核工作电压越低；I/O电压一般都在1.6~5V。低电压能解决耗电过大和发热过高的问题。
制造工艺
制造工艺的微米是指IC内电路与电路之间的距离。制造工艺的趋势是向密集度愈高的方向发展。密度愈高的IC电路设计，意味着在同样大小面积的IC中，可以拥有密度更高、功能更复杂的电路设计。现在主要的180nm、130nm、90nm、65nm、45纳米。最近inter已经有32纳米的制造工艺的酷睿i3/i5系列了。
而AMD则表示、自己的产品将会直接跳过32nm工艺（2010年第三季度生产少许32nm产品、如Orochi、Llano）于2011年中期初发布28nm的产品（名称未定）
指令集
（1）CISC指令集
CISC指令集，也称为复杂指令集，英文名是CISC，（Complex Instruction Set Computer的缩写）。在CISC微处理器中，程序的各条指令是按顺序串行执行的，每条指令中的各个操作也是按顺序串行执行的。顺序执行的优点是控制简单，但计算机各部分的利用率不高，执行速度慢。其实它是英特尔生产的x86系列（也就是IA-32架构）CPU及其兼容CPU，如AMD、VIA的。即使是现在新起的X86-64（也被成AMD64）都是属于CISC的范畴。
要知道什么是指令集还要从当今的X86架构的CPU说起。X86指令集是Intel为其第一块16位CPU(i8086)专门开发的，IBM1981年推出的世界第一台PC机中的CPU—i8088(i8086简化版)使用的也是X86指令，同时电脑中为提高浮点数据处理能力而增加了X87芯片，以后就将X86指令集和X87指令集统称为X86指令集。
虽然随着CPU技术的不断发展，Intel陆续研制出更新型的i80386、i80486直到过去的PII至强、PIII至强、Pentium 3，Pentium 4系列，最后到今天的酷睿2系列、至强（不包括至强Nocona），但为了保证电脑能继续运行以往开发的各类应用程序以保护和继承丰富的软件资源，所以Intel公司所生产的所有CPU仍然继续使用X86指令集，所以它的CPU仍属于X86系列。由于Intel X86系列及其兼容CPU（如AMD Athlon MP、）都使用X86指令集，所以就形成了今天庞大的X86系列及兼容CPU阵容。x86CPU目前主要有intel的服务器CPU和AMD的服务器CPU两类。
（2）RISC指令集
RISC是英文“Reced Instruction Set Computing ” 的缩写，中文意思是“精简指令集”。它是在CISC指令系统基础上发展起来的，有人对CISC机进行测试表明，各种指令的使用频度相当悬殊，最常使用的是一些比较简单的指令，它们仅占指令总数的20％，但在程序中出现的频度却占80％。复杂的指令系统必然增加微处理器的复杂性，使处理器的研制时间长，成本高。并且复杂指令需要复杂的操作，必然会降低计算机的速度。基于上述原因，20世纪80年代RISC型CPU诞生了，相对于CISC型CPU ,RISC型CPU不仅精简了指令系统，还采用了一种叫做“超标量和超流水线结构”，大大增加了并行处理能力。RISC指令集是高性能CPU的发展方向。它与传统的CISC(复杂指令集)相对。相比而言，RISC的指令格式统一，种类比较少，寻址方式也比复杂指令集少。当然处理速度就提高很多了。目前在中高档服务器中普遍采用这一指令系统的CPU，特别是高档服务器全都采用RISC指令系统的CPU。RISC指令系统更加适合高档服务器的操作系统UNIX，现在Linux也属于类似UNIX的操作系统。RISC型CPU与Intel和AMD的CPU在软件和硬件上都不兼容。
目前，在中高档服务器中采用RISC指令的CPU主要有以下几类：PowerPC处理器、SPARC处理器、PA-RISC处理器、MIPS处理器、Alpha处理器。
（3）IA-64
EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computers，精确并行指令计算机）是否是RISC和CISC体系的继承者的争论已经有很多，单以EPIC体系来说，它更像Intel的处理器迈向RISC体系的重要步骤。从理论上说，EPIC体系设计的CPU，在相同的主机配置下，处理Windows的应用软件比基于Unix下的应用软件要好得多。
Intel采用EPIC技术的服务器CPU是安腾Itanium（开发代号即Merced）。它是64位处理器，也是IA－64系列中的第一款。微软也已开发了代号为Win64的操作系统，在软件上加以支持。在Intel采用了X86指令集之后，它又转而寻求更先进的64-bit微处理器，Intel这样做的原因是，它们想摆脱容量巨大的x86架构,从而引入精力充沛而又功能强大的指令集，于是采用EPIC指令集的IA-64架构便诞生了。IA-64 在很多方面来说，都比x86有了长足的进步。突破了传统IA32架构的许多限制，在数据的处理能力，系统的稳定性、安全性、可用性、可观理性等方面获得了突破性的提高。
IA-64微处理器最大的缺陷是它们缺乏与x86的兼容，而Intel为了IA-64处理器能够更好地运行两个朝代的软件，它在IA-64处理器上（Itanium、Itanium2 ……)引入了x86-to-IA-64的解码器，这样就能够把x86指令翻译为IA-64指令。这个解码器并不是最有效率的解码器，也不是运行x86代码的最好途径（最好的途径是直接在x86处理器上运行x86代码），因此Itanium 和Itanium2在运行x86应用程序时候的性能非常糟糕。这也成为X86-64产生的根本原因。
（4）X86-64 （AMD64 / EM64T）
AMD公司设计，可以在同一时间内处理64位的整数运算，并兼容于X86-32架构。其中支持64位逻辑寻址，同时提供转换为32位寻址选项；但数据操作指令默认为32位和8位，提供转换成64位和16位的选项；支持常规用途寄存器，如果是32位运算操作，就要将结果扩展成完整的64位。这样，指令中有“直接执行”和“转换执行”的区别，其指令字段是8位或32位，可以避免字段过长。
x86-64（也叫AMD64）的产生也并非空穴来风，x86处理器的32bit寻址空间限制在4GB内存，而IA-64的处理器又不能兼容x86。AMD充分考虑顾客的需求，加强x86指令集的功能，使这套指令集可同时支持64位的运算模式，因此AMD把它们的结构称之为x86-64。在技术上AMD在x86-64架构中为了进行64位运算，AMD为其引入了新增了R8-R15通用寄存器作为原有X86处理器寄存器的扩充，但在而在32位环境下并不完全使用到这些寄存器。原来的寄存器诸如EAX、EBX也由32位扩张至64位。在SSE单元中新加入了8个新寄存器以提供对SSE2的支持。寄存器数量的增加将带来性能的提升。与此同时，为了同时支持32和64位代码及寄存器，x86-64架构允许处理器工作在以下两种模式：Long Mode(长模式)和Legacy Mode(遗传模式)，Long模式又分为两种子模式(64bit模式和Compatibility mode兼容模式)。该标准已经被引进在AMD服务器处理器中的Opteron处理器.
而今年也推出了支持64位的EM64T技术，再还没被正式命为EM64T之前是IA32E，这是英特尔64位扩展技术的名字,用来区别X86指令集。Intel的EM64T支持64位sub-mode，和AMD的X86-64技术类似，采用64位的线性平面寻址，加入8个新的通用寄存器（GPRs），还增加8个寄存器支持SSE指令。与AMD相类似，Intel的64位技术将兼容IA32和IA32E，只有在运行64位操作系统下的时候，才将会采用IA32E。IA32E将由2个sub-mode组成：64位sub-mode和32位sub-mode，同AMD64一样是向下兼容的。Intel的EM64T将完全兼容AMD的X86-64技术。现在Nocona处理器已经加入了一些64位技术，Intel的Pentium 4E处理器也支持64位技术。
应该说，这两者都是兼容x86指令集的64位微处理器架构，但EM64T与AMD64还是有一些不一样的地方，AMD64处理器中的NX位在Intel的处理器中将没有提供。
超流水线与超标量
在解释超流水线与超标量前，先了解流水线(pipeline)。流水线是Intel首次在486芯片中开始使用的。流水线的工作方式就象工业生产上的装配流水线。在CPU中由5—6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线，然后将一条X86指令分成5—6步后再由这些电路单元分别执行，这样就能实现在一个CPU时钟周期完成一条指令，因此提高CPU的运算速度。经典奔腾每条整数流水线都分为四级流水，即指令预取、译码、执行、写回结果，浮点流水又分为八级流水。
超标量是通过内置多条流水线来同时执行多个处理器，其实质是以空间换取时间。而超流水线是通过细化流水、提高主频，使得在一个机器周期内完成一个甚至多个操作，其实质是以时间换取空间。例如Pentium 4的流水线就长达20级。将流水线设计的步(级)越长，其完成一条指令的速度越快，因此才能适应工作主频更高的CPU。但是流水线过长也带来了一定副作用，很可能会出现主频较高的CPU实际运算速度较低的现象，Intel的奔腾4就出现了这种情况，虽然它的主频可以高达1.4G以上，但其运算性能却远远比不上AMD 1.2G的速龙甚至奔腾III。
封装形式
CPU封装是采用特定的材料将CPU芯片或CPU模块固化在其中以防损坏的保护措施，一般必须在封装后CPU才能交付用户使用。CPU的封装方式取决于CPU安装形式和器件集成设计，从大的分类来看通常采用Socket插座进行安装的CPU使用PGA(栅格阵列)方式封装，而采用Slot x槽安装的CPU则全部采用SEC(单边接插盒)的形式封装。现在还有PLGA(Plastic Land Grid Array)、OLGA(Organic Land Grid Array)等封装技术。由于市场竞争日益激烈，目前CPU封装技术的发展方向以节约成本为主。
多线程
同时多线程Simultaneous multithreading，简称SMT。SMT可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率，缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。当没有多个线程可用时，SMT处理器几乎和传统的宽发射超标量处理器一样。SMT最具吸引力的是只需小规模改变处理器核心的设计，几乎不用增加额外的成本就可以显着地提升效能。多线程技术则可以为高速的运算核心准备更多的待处理数据，减少运算核心的闲置时间。这对于桌面低端系统来说无疑十分具有吸引力。Intel从3.06GHz Pentium 4开始，所有处理器都将支持SMT技术。
多核心
多核心，也指单芯片多处理器（Chip multiprocessors，简称CMP）。CMP是由美国斯坦福大学提出的，其思想是将大规模并行处理器中的SMP（对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的进程。与CMP比较， SMT处理器结构的灵活性比较突出。但是，当半导体工艺进入0.18微米以后，线延时已经超过了门延迟，要求微处理器的设计通过划分许多规模更小、局部性更好的基本单元结构来进行。相比之下，由于CMP结构已经被划分成多个处理器核来设计，每个核都比较简单，有利于优化设计，因此更有发展前途。目前，IBM 的Power 4芯片和Sun的 MAJC5200芯片都采用了CMP结构。多核处理器可以在处理器内部共享缓存，提高缓存利用率，同时简化多处理器系统设计的复杂度。
2005年下半年，Intel和AMD的新型处理器也将融入CMP结构。新安腾处理器开发代码为Montecito，采用双核心设计，拥有最少18MB片内缓存，采取90nm工艺制造，它的设计绝对称得上是对当今芯片业的挑战。它的每个单独的核心都拥有独立的L1，L2和L3 cache，包含大约10亿支晶体管。
SMP
SMP（Symmetric Multi-Processing），对称多处理结构的简称，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。在这种技术的支持下，一个服务器系统可以同时运行多个处理器，并共享内存和其他的主机资源。像双至强，也就是所说的二路，这是在对称处理器系统中最常见的一种（至强MP可以支持到四路，AMD Opteron可以支持1-8路）。也有少数是16路的。但是一般来讲，SMP结构的机器可扩展性较差，很难做到100个以上多处理器，常规的一般是8个到16个，不过这对于多数的用户来说已经够用了。在高性能服务器和工作站级主板架构中最为常见，像UNIX服务器可支持最多256个CPU的系统。
构建一套SMP系统的必要条件是：支持SMP的硬件包括主板和CPU；支持SMP的系统平台，再就是支持SMP的应用软件。为了能够使得SMP系统发挥高效的性能，操作系统必须支持SMP系统，如WINNT、LINUX、以及UNIX等等32位操作系统。即能够进行多任务和多线程处理。多任务是指操作系统能够在同一时间让不同的CPU完成不同的任务；多线程是指操作系统能够使得不同的CPU并行的完成同一个任务 。
要组建SMP系统，对所选的CPU有很高的要求，首先、CPU内部必须内置APIC（Advanced Programmable Interrupt Controllers）单元。Intel 多处理规范的核心就是高级可编程中断控制器（Advanced Programmable Interrupt Controllers–APICs）的使用；再次，相同的产品型号，同

Ⅳ gpu使用率高对显卡有害吗

GPU占用很高说明显卡的性能得到充分的使用，只要温度在正常范围内就可以。如果GPU和CPU的温度过高会导致运行频率降低，玩游戏时就会卡。

一、占用率过高的原因主要有：

1、防杀毒软件造成故障， 由于部分软件都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，加大了系统负担。

2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100% ，大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。

3、病毒、木马造成 大量的蠕虫病毒在系统内部迅速复制，造成CPU占用资源率据高不下。

4、windows XP系统中使用鼠标右键也会导致CPU占用率过高。

二、解决方法：

1、由于防杀毒软件造成的，没有特别好的解决方案，尽量使用最少的监控服务，或升级硬件配备。

2、使用显卡驱动时注意，建议使用微软认证的或由官方发布的驱动，并且严格核对型号、版本。

3、可靠的杀毒软件彻底清理系统内存和本地硬盘，并且打开系统设置软件，查看有无异常启动的程序。经常性更新升级杀毒软件和防火墙，加强防毒意识，掌握正确的防杀毒知识。

4、通过任务管理器进程，把多余的进程关掉。

(5)gpu对编译有影响吗扩展阅读：

显卡常见故障检修：

故障现象：显卡虚焊，不限于颗粒或者显示核心本身导致花屏

显卡出现花屏症状是一种比较常见的电脑故障，在遇到显卡花屏问题，大部分用户并不清楚其缘由，通常都会表现得手忙脚乱，甚至将原本正常的硬件更换掉。

花屏的原因可能有很多样，但主要还是跟显卡的几个核心部件有关系。显示核心的损坏，以及显存的虚焊和脱焊，都有可能会造成花屏——因为这时候是用于生成画面的材质在显存中读取不正确，因而无法正确加载纹理和贴图。

除了显卡自身的原因，超显卡导致核心/显存过热、驱动问题也可能造成花屏，但这些处理起来稍微简单一些。而显示核心的损坏，以及显存的虚焊和脱焊这个问题处理起来比较麻烦，即使是最低等级的显存虚焊，一般也需要BGA焊接台才能搞定，一般人是比较缺乏这个条件的。

解决方法：

如果只是驱动问题，那么重新更新驱动就好了。如果不幸遇上虚焊、脱焊了，在质保期的话，还是先向厂家申请，要是连质保期都过了，建议把显卡送迅维快修这样的专业机构进行维修，虽然简单来说就是重新上焊锡并稳固冷凝的过程，也有过显卡修复的案例，但也不能保证100％的修复率，实在不行只能换新的了。

Ⅵ GPU的作用作用

GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L、纹理压缩和凹凸映射贴图等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。

intel不但是世界上最大的CPU生产销售商，也是世界最大的GPU生产销售商。intel的GPU在现在完全是集成显卡，用于intel的主板和intel的笔记本。要是只按发售数量计算，intel随着他主板发售的集成GPU占据了整个GPU市场的60%以上。

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图形处理器由以下器件组成:

(1)显示主芯片显卡的核心，俗称GPU，它的主要任务是对系统输人的视频信息进行构建和渲染。

(2)显示缓冲存储器用来存储将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据;显示缓存的大小和速度直接影响着主芯片性能的发挥。

(3)RAMD/A转换器把二进制的数字转换成为和显示器相适应的模拟信号。

参考资料来源：网络-图形处理器

Ⅶ 始终使用GPU进行画面制作对游戏运行速度有影响吗

当然有影响啦，两边儿都是在用gpu进行渲染的。

Ⅷ opencv_python4.1如何GPU加速，需不需要重新编译之类的

需要重新编译opencv 的，最后getCudaEnabledDeviceCount();这个函数返回值大于零才行 // first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #pragma co..

Ⅸ gpu性能差对手机有哪些影响

聊Q和使用办公软件和gpu没什么大关系，gpu是对图像的处理，比如玩3D游戏之类。cpu806能弥补很多了。

Ⅹ GPU能做什么

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。

GPU的作用
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。

于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。

简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超过1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。
GPU与DSP的区别
GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。

尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言CG和HLSL能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。经 GPU存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。核心（Kernel）是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。

对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。