我想知道為什麼 nVidia 提供這種類型的顯示卡配置，在本例中是 > GT730。
我知道這一點，bandwidth = Memory clock x Memory interface width
但是記憶體配置或 CUDA 核心呢？他們來哪裡玩？
- 我想知道為什麼64位元版本是2GB而不是1GB？ （128 位元版本有 1GB）。
- 我想知道為什麼GDDR5版本是1GB而不是2GB？ （而DDR3版本有2GB）。
- 我想知道為什麼GDDR5版本是64位元而不是128位元？ （而DDR3版本有128個）。
另外我想知道64位元4GB卡的效能是否與128位元2GB卡相同？還是64位元2GB版本的效能與128位元1GB卡相同？
答案1
我想知道為什麼64位元版本是2GB而不是1GB？ >而128位元版本有1GB。
這幾乎可以肯定是因為 GPU 有兩個記憶體控制器。
您可以獲得兩個能夠使用 1GB 記憶體的 64 位元通道，或一個能夠使用單一 1GB 記憶體區域的 128 位元通道。
我想知道為什麼GDDR5版本是1GB而不是2GB？ >而DDR3版本有2GB。
可能是因為 GDDR5 提供的額外頻寬需要 GPU 中進行一些內部復用，這將其限制為一個記憶體通道。真正的原因只有 GPU 設計師和 Nvidia 自己知道。
另外我想知道64位元4GB卡的效能是否與128位元2GB卡相同？或 64 位元 2GB 的效能與 128 位元 1GB 卡相同？
不會。看一下記憶體介面寬度正下方的圖。
圖形任務往往會受到令人難以置信的記憶體限制，更多的記憶體頻寬通常意味著它會表現得更好。即使如此，在某些任務中，具有較多記憶體的較低頻寬卡可能比具有較少記憶體但較高頻寬的卡表現更好。
您正在比較幾張（坦率地說）非常差的卡之間的雜草，我嚴重懷疑您是否會看到它們之間存在巨大的性能差異。
至於原因：產品差異化以及因為它們可以。
答案2
CUDA 核心是根據 GPU 中存在的多處理器數量以及 ALU 通道數量和 ALU 通道寬度來計算的。
對於我的 GeForce GT 730（DDR3，64 位元版本）：
(2 multiprocessors * 192 64-bit ALU lanes) = 384 CUDA cores
記憶體頻寬也是根據 GPU 上的多處理器數量計算的：
(2 multiprocessors * 800 MHz) = 1600 MHz effective
在此設備上，單精度浮點運算比雙精度快 24 倍。這可能會根據總線寬度和多處理器數量的不同而有所不同，但我目前沒有其他可以比較的東西。