GPU Turbo革新升级，效果到底有多惊艳？

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Hey，小伙伴们，你们有没有发现，最近玩游戏的时候，画面流畅度好像提高了不少？哈哈，这得归功于GpuTrobo这个神秘的优化神器呢！今天，就让我来给你们揭秘一下，这个游戏优化器的核心优化效果到底如何吧！🤩

🌟 我要说的是，我之前也怀疑过GpuTrobo的威力。试过之后，我才发现，这玩意儿真的不是盖的！🎉

🔍 实际上，GpuTrobo的核心优化，主要在于CPU、GPU、RAM这三者之间的协同处理能力。简单来说，它不仅仅是优化了GPU的使用，还对整个麒麟SoC的异构计算进行了深度优化。🚀

📈 在荣耀Play上，我看到了明显的性能提升。CPU的频率实时调整，虽然GPU的变化曲线看不太清，但可以肯定的是，CPU在辅助处理方面起到了重要作用。🤔

💡 而对于GpuTurbo官方的说法，我只能说，它真的做到了“加速”二字。😎

🎯 那么，优化的方向就是缩短CPU计算环节的耗时，减少对GPU的阻塞。要么迁移数据，要么更换计算资源，确保存储及计算是同城的。🌈

👩‍💻 在V100 GPU的CUDA加速优化中，核心策略需要围绕硬件架构特性展开。这篇文章会系统性地拆解其硬件架构特性，并围绕实际应用场景展开性能优化分析，包括CUDA线程调度优化、混合精度训练参数配置，到多GPU通信瓶颈消解等关键技术细节。🔍

📊 作为NVIDIA Volta架构的旗舰产品，V100 GPU凭借Tensor Core与NVLink技术的突破性设计，已成为深度学习与高性能计算领域的核心算力载体。🚀

🔧 CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心组成的大规模并行计算架构。🤯

🌟 理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。其他指标：除了显卡通用指标外，NVIDIA还有一些针对特定场景优化的指标，例如TsnsoCore、RTCoreRT等能力。🔍

💡 因为模型如果做得不好，没有做优化，可能需要二三百毫秒才能做完一次推断，再加上来回的网络传输，用户可能一秒后才能得到结果。NVIDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标，推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。🚀

🔧 性能测试时，手机会根据当前负载、手机温度等信息进行CPU核心调度、CPU频率调整，导致性能测试结果误差较大。使用echo freq gpu时，是通过kgsl_pwrctrl_pwrlevel_change设置频率，它会判断KGSL_PWRFLAGS_CLK_ON这个power_flags，如果没有这个flag，可能就不会真正设置频率。🤔

🌟 另外，新增设置对话框，可点击主界面右上角的三明治按钮打开，设置启动信息、传感器、核心质量等。TechPowerUp.com提供的这款工具，绿色免安装，界面直观，运行后即可显示GPU核心，以及运行频率、带宽等，就像这样，这也是款必备工具。🤩

🔍 是一款非常权威的，绿色免安装，界面直观，运行后即可显示核心，以及运行频率、带宽等，绿色中文版，使用起来更方便。🤩

🌈 对于gpu-z显卡检测工具给出的显卡的各项参数如果不懂也不要紧，我们可以将鼠标放在参数上，然后就会显示出说明，一目了然，特别的方便。🤩

🔧 在gpu-z显卡检测工具的传感器功能中我们可以看到GPU核心时钟、GPU显示时钟、GPU温度、GPU Power以及GPU负载等等信息。🤩

🎯 在TechPowerUp上，我们可以看到更多的信息，比如GPU Turbo技术到底有多“吓人”。🤩

🔨 是硬件抽象层，LINUX KERNEL遵循的是GPL开源协议，该协议有传染性，对商业化很不友好，如果把内容放入KERNEL中就必须开源。对于显卡厂商而言，驱动是很核心的内容，不信你问问NV，它宁可不卖给你显卡也不会开源显卡驱动的。基于这样的考虑就诞生了HAL层，HAL层采用的是对商业友好的Apache Licence，厂商不希望开源的驱动内容。🤔

好了，今天关于GpuTrobo核心优化的分享就到这里了。如果你还有其他问题，欢迎在评论区留言哦！我们下期再见！👋