广东年糕的制作方法是什么？_百度知道
广东年糕的制作方法是什么？
锡纸上要刷油，防粘，吃不完的就放入冰箱冷藏、 将糯米粉倒入糖水里，搅拌均匀，水1杯。 4、 将搅拌好的糊糊倒进圆模里，放进高压锅里蒸了30分钟、将1杯水烧开，冲进红糖里，把红糖搅化。 2、6寸圆模，铺好锡纸，晾凉之后再切块，锡纸上要刷油，防粘。也可以铺粽子叶、拿出来，搅拌均匀。把蒸熟的红豆放进去搅拌均匀。 3。 3、 6寸圆模，铺好锡纸。 5、 拿出来，或是放进高压锅里蒸了30分钟，就好了。 5。 4、将搅拌好的糊糊倒进圆模里。 做法，那样蒸出来的就更好吃了，晾凉之后再切块豆年糕红糖年糕材料（6寸）： 糯米粉300g，就好了，红糖1杯半，那样蒸出来的就更好吃了、将糯米粉倒入糖水里： 1、 将1杯水烧开，冲进红糖里，把红糖搅化。 2红豆年糕材料。 240ml的量杯： 糯米粉300g，红糖1杯半，水1杯。红豆半杯 这里用的杯子就是240ml的量杯。 做法： 1。也可以铺粽子叶
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5分钟读懂CPU与显卡的关系
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评论: |来自: 卡饭论坛
摘要: CPU是电脑的心脏，处理着电脑运行中大部分的数据信息，GPU是显卡的“心脏”，决定着电脑图像显示等核心问题。电脑的特效全开和流畅运行是分别取决于显卡和处理器。本文给大家介绍了CPU与显卡的关系。
　　众所周知，CPU-中央处理器，是电脑的心脏，处理着电脑运行中大部分的数据信息，GPU作为图形处理器，是显卡的“心脏”，决定着电脑图像显示等核心问题。因此，电脑的特效全开和流畅运行是分别取决于显卡和处理器。很多朋友不太了解CPU与显卡的关系，分不太清楚。下面小编对CPU与显卡的关系做个简单的介绍，看完后大家就能全面了解了。CPU与显卡的关系 图1一、CPU与显卡的关系　　早年的电脑对显卡的要求只不过是把影像输送到显示设备上，因为都是字符之类的，也没有太多需求。之后因为有了图形操作系统，对显卡提出了新的要求，显卡的重要性有了一个提升，并且显卡也有了缓存（KB为单位的缓存）用以刷新图像。之后因为显示器的分辨率逐步提升，为了对应高分辨率和刷新率，显卡又增加了一个叫RAMDAC的东东用以支持，但终归还是一个支持性设备。再后来，因为3D画面的出现，对显卡的要求提升到了一个全新的高度，显卡从此走上了发展的快车道，也真正变成了仅次于CPU的重要电脑配件。CPU与显卡的关系 图2二、CPU与显卡的关系——为什么CPU频率比GPU高那么多　　最直接的说法，CPU要做浮点运算和整数运算，显卡只负责浮点运算。简单的说，CPU要进行各种复杂的计算情况和计算需求，频率提升当然是最有效最直接的方式和手段。显卡是专项计算，着重针对浮点运算，它要求更好的执行效率和并行处理能力，频率反而是其次的要求。　　所以，评价CPU，一看架构；二看频率；三看缓存。而GPU总结下来，一看构架，二看流处理器，三看显存，频率的重要性反而没有那么重要了（核心频率，不是显存频率）。CPU与显卡的关系 图3三、CPU与显卡的关系——有内存、显存，CPU、GPU什么还要缓存　　其实，长久以来限制电脑整体性能的一直都是存储类设备，包括内存、硬盘，所以才会有更高频率、标准的内存，更快速的硬盘出现，甚至包括傲腾之类的全新设备。但是无论如何，这些存储设备和CPU、GPU之间因为频率、速度的差距鸿沟越来越大（CPU、GPU发展速度远远超过内存、硬盘等存储设备）。所以，为了解决这样不对等的情况（CPU要等待缓慢的硬盘读取数据提交给内存，内存再按照顺序排队送给CPU处理，出现结果后逐级返回），就需要在CPU、GPU内设置一个缓冲的存储器，它的速度极快，甚至不是最新的傲腾内存这种设备可以比拟的，它的大小将决定能够缓冲多少数据命令，很大程度上影响CPU、GPU的运算效果，否则CPU和GPU只能闲置等待数据发送过来。　　当然，GPU不同于CPU的一个地方在于，GPU其实只有一小点点缓存，不像CPU要分成一二三级缓存缓冲。这是因为GPU主要是由大量的simd矢量单元和寄存器组构成的计算处理器，它没有指令系统，因为运算单元庞大。而缓存相对很小，又使用直接渲染，所以GPU会不断的访问显存，这也是为什么显卡的GDDR显存频率效能比内存要高很多（带宽更大速度更快）。　　显卡的核心面积都大得惊人，远超CPU，就是因为GPU拥有庞大的运算单元，也就导致了庞大的晶体管规模，这就是二者的区别了。CPU与显卡的关系 图4四、CPU与显卡的关系——为什么显卡、CPU要有动态频率　　CPU、GPU现在都是动态频率运行，也就是通电后，在闲置状态时以低频运行，用起来满载时频率大幅度提升。低负荷的时候低频率，意味着降低功耗，发热也大幅度降低。高负载的时候大幅度提升频率，加强运算能力，满足使用需求。其实以前的CPU、GPU都没有这个功能，CPU和GPU都是一个频率运行到底，闲置时浪费，高负载时又跟不上运算要求。不得不说，现在的科技进步还是非常明显的。CPU与显卡的关系 图5五、CPU与显卡的关系究竟怎么看？　　很多人说自己的电脑太渣，游戏都跑不动，又人有说CPU太差，喂不饱自己的显卡。那么，如何最直观判断究竟自己电脑是CPU不行还是GPU不够呢？给大家说个小窍门。　　1、低分辨率+低特效设置游戏，如果卡顿就表示CPU性能欠佳，这是因为此时显卡负担在最低状态，体现的情况是游戏对CPU的运算要求；　　2、高分辨率+高特效设置，游戏如果卡顿，表明显卡性能欠佳。在高分辨率高特效时，建模、贴图、物理特性的运算依靠GPU更多一些；　　注：如果内存容量太小的电脑，怎么样都会卡的。CPU与显卡的关系 图6　　GPU这几年的性能变化比CPU还是明显快一些的，不信大家找一找三年前的游戏，跟当下最新的游戏大作对比一下画面，尤其是光线、地面等细节处看看，游戏画面提升非常明显。CPU、芯片组和GPU等各大组件间彼此的相互优化，高度协作，才能在性能、能耗和视觉体验上达到最佳的效果和完美的平衡。　　以上是关于CPU与显卡的关系的介绍，相信朋友们对它们都有了一定的了解。希望本文的分享对大家有帮助。
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3秒自动关闭窗口中国大陆自主研发批量生产的硬盘，内存，显卡，CPU有哪些？_百度知道
中国大陆自主研发批量生产的硬盘，内存，显卡，CPU有哪些？
内存条：内存颗粒必须是完全国产硬盘：不能是代工和外商独资工厂生产显卡：GPU和显存必须是国产CPU：最好是没有使用X86架构和冯。诺依曼结构的地区限制：只算内地，台湾地区及其在大陆的工厂不算
我有更好的答案
GPU和显存必须是国产没有 【GPU 现在主要就是美国的3家 英伟达(独显)、ATI (独显)；迈拓现在已经被希捷收购了】显卡。诺依曼结构的中国科学院有一个龙芯系列 不支持x86 主要面向服务器用户 前几年出品过上网本这些CPU中国只是设计，由意法半导体公司制造 【意大利 法国】 大陆目前的CPU制造水品比国际最新的技术落后3代。。内存条：内存颗粒必须是完全国产没有 【颗粒都是韩国的 三星、现代】硬盘：不能是代工和外商独资工厂生产没有 【硬盘现在只有 希捷(美国)、西部数据(美国)；台湾SiS(集显)】【这些GPU很多都是在台湾生产的，但是晶圆都是日本的。PS、日立(日本) ，大约是6-8年，特别明显。我修改了一下 一级的那位抄的太不厚道了。、Intel(集显)。台湾目前生产的是38纳米 32纳米的大陆还是90纳米 65纳米要知道，现在连高端主板上的电容，都恨不得是日货。。。。日货质量好是卖点在计算机制造领域，全球化的生产方式，没有第四家了】【三星 8年前遇到过一块烧掉的 现在貌似很难买到了；东芝 90年代的硬盘门之后就再也不考虑他们家的东西了，比不上台湾：高端公版显卡的组装是富士康系列的工厂】【显存颗粒 主要都是那几个内存颗粒厂的产品】CPU：最好是没有使用X86架构和冯
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GPU，但因为知识产权不能拿到市场上买,中国好像会临组装不出一台电脑的情况这个是不会的假如有一天,国外禁止向中国出口硬盘,内存。如果逼急了中国分分钟可以做出所有这些东西，这就像卫星和原子弹一样，,CPU，中国知道做这些
内存条：内存颗粒必须是完全国产没有 【颗粒都是韩国的 三星、现代】硬盘：不能是代工和外商独资工厂生产没有 【硬盘现在只有 希捷、西部数据、日立 再没有第四家了】显卡：GPU和显存必须是国产没有 【GPU 现在主要就是美国的 英伟达、ATI 、Intel；台湾的SIS有低端的集成GPU】CPU：最好是没有使用X86架构和冯。诺依曼结构的中国科学院有一个龙芯系列 不支持x86 主要面向服务器用户 这些CPU中国只是设计，由意法半导体公司制造
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。对比显卡，为什么 CPU 不将体积做大来提高性能？
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对比显卡，为什么 CPU 不将体积做大来提高性能？
【破布的回答(77票)】:
先纠正一个答主的误区。显卡是一整块PCB版，上面很多乱七八糟的元器件，核心的GPU，跟CPU差不了多少。
============================================================================
的回答有一部分比较准确，事实上也跟我在这里的回答有类似
他的回答也有一些瑕疵：
1. 指令调度逻辑在core里面确实比重不小，但是整个die size主要由cache占据，核心是相对小块。
2. ILP limitation远没有这么小，在cache memory跟得上的情况下OoO可以跑得飞起，做10-issue甚至20-issue的想法十几年前业界就有过， 问题是cache memory跟不上，功耗、设计复杂度开销也惊人。最后才放弃。所以说CPU核心逻辑不做大的问题不在于 ILP limitation。
3. 顶级CPU比顶级GPU还大，问GPU为何比CPU die size大是个伪问题。拿i7跟Titan比并不准确，最大的CPU跟最大的GPU差距并没有那么大，AMD的顶级服务器CPU是300mm2开外，Intel的暂时没有公布，从L3 cache上粗看估计已经超过400mm2，如果没有超过400也不会离400很远，IBM Power8是650mm2，比Titan还大。所以说顶级的CPU和GPU die size差距没那么明显，甚至前者更大，只是CPU把大部分面积花在了cache上，GPU大部分花在了ALU上。
4. 从第三点出发，我们都忘了考虑logic和SRAM的density问题。在2001年的时候logic density大致在7 million to 20 million transistors/cm2，SRAM density在35 million transistors/cm2，不知道现在趋势有无变化。如果这个趋势没有变化，那么以logic为主的GPU die size就容易膨胀，CPU的SRAM density做的好的话die size就不容易涨起来。
============================================================================
首先说第一个问题，CPU的die size不能做太大的一大原因是制造成本。这里面有一个经验公式，die size变大的同时，制造成本是指数级地增加。
以下摘自《量化研究方法》第五版
Processing of a 300 mm (12-inch) diameter wafer in a leading-edge technology cost between $5000 and $6000 in 2010. Assuming a processed wafer cost of $5500, the cost of the 1.00 cm2 die would be around $13, but the cost per die of the 2.25 cm2 die would be about $51, or almost four times the cost for a die that is a little over twice as large.
另一面是设计和测试的复杂度。比如说cache增大以后，花在实际存取上的时间已经远少于花在wire delay上的时间，在cache的物理最远距离处存取数据跟在最近处存取数据，延迟可以差上好几倍，这对前端和后端的设计都是挑战。结构设计和逻辑设计的时候必须更多地考虑wire delay，各种信号传播的差时会更严重，对于后端，floorplanning的难度也比以前更大。
设计复杂度上来说先进OoO核心的复杂度是明显高过基于SIMD的GPU流处理器，GPU结构比较规整些，做设计冗余来规避工艺缺陷可能会稍占些便宜。
再说第二个问题，不是CPU晶体管数量翻一倍性能也就会翻一倍，没有这么便宜的事情的。比如cache，在cache容量很小的时候去加容量，性能会提高很快，但是过了一定限度，cache能装下很多程序的核心工作集之后，性能提高就很慢了，多花晶体管就不再划算。在现在的branch predictor里面多花一倍晶体管，铺一张大一倍的记录表，预测准确率也就提高个把百分点，不值得。
对于GPU性能，则是另一回事，把流处理器数量继续往上翻倍，只要碰到数据级并行度，线程级并行度好的程序，它的性能就能跟着往上翻。但我不保证这里的提高是线性。
最后第三个问题。功耗是现在集成电路设计的头号大敌。耗电量本身只是问题的一方面，更重要的是电能转化为热能带来的散热问题，这一点已经非常非常严重了，前Intel副总裁Patrick Gelsinger曾在2001年的国际固态电子电路会议上发表主题演讲，指出当时处理器的功耗正在以指数级速度增长，如果继续按照这个趋势发展而不加以任何节制，则到2005年（距离2001年也就是四年时间）时高速微处理器的功耗密度将媲美核能反应堆，2010年时将与火箭发动机喷口不相上下，2015年时甚至可以与太阳表面并驾齐驱。
你拿什么去冷却核反应堆和火箭发动机喷口。。。所幸自2000年以后对低功耗设计的逐步重视避免了这个灾难性趋势。GPU在SIMD line或者SIMD流处理器层面上做gating比CPU也容易一些，功耗控制能更方便。
【李搏扬的回答(57票)】:
这个问题有点意思。虽然对显卡的尺寸理解不太正确，但是中心思想还是对的。就是用空间来换速度。
传统的CPU属于平铺。在一个平面上越铺越远，距离长了之后传输速度不够，导致不能铺的太大。平铺不行怎么办？那就堆起来嘛。
把内存堆在芯片上。这是最简单的堆法了。苹果在A4芯片之后都采用了这一技术。把内存堆在芯片上。这是最简单的堆法了。苹果在A4芯片之后都采用了这一技术。
堆两层太简单了，堆积木盖大楼要玩高级的。
这个就是真正的3D芯片技术。这个设计的问题不少，包括中心层散热不好解决，线路要从中间层穿过成本高，等等。所以现在还停留在实验室阶段。这个就是真正的3D芯片技术。这个设计的问题不少，包括中心层散热不好解决，线路要从中间层穿过成本高，等等。所以现在还停留在实验室阶段。
3D搞不定，有人提出所谓的2.5D技术。
大概意思好像是说两个芯片下面接一个插线板联通起来。大概意思好像是说两个芯片下面接一个插线板联通起来。
3D集成电路是目前CPU技术的研究热点。各种新主意很多。比如说，针对线路要通过中间层芯片的问题，有人提出用无线通信：
三星去年开始生产一类flash memory chip采用了3D技术。据说一共堆了24层。可以把晶体管密度提高一倍，功耗下降一半，速度提高一倍。三星去年开始生产一类flash memory chip采用了3D技术。据说一共堆了24层。可以把晶体管密度提高一倍，功耗下降一半，速度提高一倍。
【呆涛的回答(6票)】:
首先部分同意
的回答: 先纠正一个答主的误区。显卡是一整块PCB版，上面很多乱七八糟的元器件，核心的GPU，跟CPU差不了多少
然后稍微反对一下
的回答. 额.. 我点赞了.. 但是我觉得你偏题了..
另外: 目前CPU还有显卡不敢用3D IC (事实上在整个ASIC领域都没人敢把3D IC 市场化...)... 因为不可靠. 在wafer(硅晶底座)上面打孔太太太贵了. 注这里的贵不只指花费高, 更是其他附加成本, 比如打孔打不好直接废一整块wafer... 我们老板千辛万苦搞了个Tazarron 3D 的技术, 新加坡做的. 是目前最reliable也是真正可以做出来的3D IC. 仅仅是Face-to-Face, 也就是两篇硅片先做好然后像夹心饼干一样把连线层夹在中间.
TSV技术MIT Lincoln Lab在搞. 但是仅限自己玩玩. 不卖 (哼傲娇的技校不跟我们玩...) ... TCI按目前的技术指标纯属瞎搞(芯片搞出来不靠谱. 连model都没有, 干扰太大完全无法胜任标准计算).
-----------------------------------偏题线----------------------------------------------
那么我们就来看看显卡的"核心部分" 和 CPU大小的比例吧:
首先上CPU, 嗯, 就用i7吧:
i7 Die Size : 160 mm2 (Ivy-bridge E 256.5 mm2 )
再上显卡: GTX系列的:
GeForce GTX TITAN GK110
GeForce GTX 780 GK110
GeForce GTX 680 GK104
显卡里面能跟CPU比的是Chip (GK110). 至于其他栏都是外接配置. 什么意思呢? 就如同CPU也要配个巨大的主板一样. 要是这么算就没法比了对吧~
GK 110 Die Size: 550 mm2
哇啦个擦! 显卡的那玩意还真比CPU大啊! (有歧义...)
且慢~ 让我们看看怎么回事...
i7 使用技术: 22 nm
GK 110 使用技术: 28 nm
好像也没差很远嘛...
Transistor Count (有多少个场效应管):
i7 : Transistors: 1.4 billion (Ivy-bridge E 1.86 billion)
GK 110 : up to 6 billion
发现原因了吗?
在目前的技术条件下, 显卡上面的处理器就是比CPU大! (在此也表示
的回答不完全准确).
CPU处理的是需要许多步骤, 多兼容性的程序语言, 原因在于CPU要控制整个系统按照规定运行某些程序. 所以牛逼的CPU在于架构好, 运行速度快(单条指令),而不是使用大量的冗余. 这主要是在于程序运行的时候, 有时候后条指令需要前面的指令执行完毕才能继续, 那么这种情况下无限制的增加CPU的并行处理能力也无法提升整体的速度.
而显卡正相反, 显卡的工作十分枯燥, 就是重复不断地计算(又叫rendering, 比如说两点之间用某某颜色画一根3D的线然后按照某种标准转了XX度之后这个线要怎么显示之类的...), 但是大多数这些计算是相互独立的, 可以并行. 所以需要大量的计算单位, 甚至一些额外的冗余计算单位以应付高频显存计算. 所以可以粗略的说越牛逼的显卡核心越大.
由于侧重点不同, 两者之间大小差距不是就很正常了吗~
-----------------------------------补充线-------------------------------
多谢 指正， 学习了！
1. 指令调度逻辑在core里面确实比重不小，但是整个die size主要由cache占据，核心是相对小块。 同意， 我表达的不全面。
2. ILP limitation远没有这么小，在cache memory跟得上的情况下OoO可以跑得飞起，做10-issue甚至20-issue的想法十几年前业界就有过， 问题是cache memory跟不上，功耗、设计复杂度开销也惊人。最后才放弃。所以说CPU核心逻辑不做大的问题不在于 ILP limitation。 啊咧。。。我的point就在于无论CPU怎么增加核心， 还是没法根GPU核心数量/并行数量相比的。。。由于设计理念不同。
3. 顶级CPU比顶级GPU还大，问GPU为何比CPU die size大是个伪问题。拿i7跟Titan比并不准确，最大的CPU跟最大的GPU差距并没有那么大，AMD的顶级服务器CPU是300mm2开外，Intel的暂时没有公布，从L3 cache上粗看估计已经超过400mm2，如果没有超过400也不会离400很远，IBM Power8是650mm2，比Titan还大。所以说顶级的CPU和GPU die size差距没那么明显，甚至前者更大，只是CPU把大部分面积花在了cache上，GPU大部分花在了ALU上。 同意！ 这点我认为总结的很好！
4. 从第三点出发，我们都忘了考虑logic和SRAM的density问题。在2001年的时候logic density大致在7 million to 20 million transistors/cm2，SRAM density在35 million transistors/cm2，不知道现在趋势有无变化。如果这个趋势没有变化，那么以logic为主的GPU die size就容易膨胀，CPU的SRAM density做的好的话die size就不容易涨起来。 按照MOSIS的指标， 略有涨但是没有本质变化。。。(我记得 32nm SOI是45million?) 不过我们确实没有考虑这个问题 : P
【TianhengChen的回答(3票)】:
我们教授说过一个很有意思的答案：因为cpu不是设计好之后，每次生产都能成功的，是有一定几率出现次品的，次品就要扔掉，就成损失了，而次品率与面积成正相关。所以为了成本考虑，cpu的大小就不能特别大。不然成本会很高
【郭风林的回答(1票)】:
一个不专业人士的不专业回答～
比方说题主是一个公司的老板
将CPU看作这样一个员工:留美博士，聪明，学识渊博，啥都会干，但是要求的薪资也比较高。
显卡则是一群农民工（核心数量/流处理器比较多）。
你们现在有一项工作（搬砖），技术含量不高，但是比较耗费人力，还有一定的工期限制。
请问作为老板的你，是再去招一群博士呢，还是用招一个博士的钱去招十个农民工？
【知乎用户的回答(0票)】:
die面积大了，成本高了；成本高了，价格贵了；价格贵了，买的人少了；买的人少了........
Power8 600mm2+ GTX780Ti 500mm2+貌似CPU比显卡还大点。
【张金戈的回答(0票)】:
问题本身就是错误的；顶级显卡的300W包括了所有芯片的功耗，而且有些显卡是有两颗GPU；
单个CPU限于散热不可能做大。服务器主板可以装多个CPU，比如华硕 Z9NA-D6C，要470W以上的电源。
【陆旭佳的回答(0票)】:
MIC 卡就显卡那么大呀。。如果他也能作为CPU的话。。
【徐小远的回答(0票)】:
cpu的速度和频率有关，频率和一个反相器(构成各种逻辑电路的基本单元)的开关时间有关，这个时间和晶体管的沟道长度有关，也就是平时所说的多少多少纳米。显卡用GPU来计算，这样的任务可以使用并行计算来加速，所以GPU会使用多核技术。CPU则不行，CPU，GPU的大小是指芯片的大小(打开cpu盖子中间那个黑色大拇指甲盖大小的东西)。
【姜恒的回答(0票)】:
因为CPU是为单线程速度优化的，GPU是为上万个线程的总吞吐量优化的。所以CPU核数不会太多，而显卡核数可以说在架构上没限制。
【王天祺的回答(0票)】:
显卡砖头一样大的那个是带板卡的尺寸，cpu不过火柴盒那么大你说的却只是芯片的尺寸。。。
anyway，芯片做大了以后，良率会大幅下跌，价格上涨，而且面积越大布线延迟越大，设计难度也大大增加了，现在芯片虽说封装大了，但是里面也是多个die封在一起的
【十二波十儿卜的回答(0票)】:
其实显卡大主要是因为风扇和散热铜片那一系列的东西，CPU看着小是因为没把风扇那一套设备加上去，而且有些电脑这套设备是共用的没法单独给CPU封装起来
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