电脑图形配置是什么？
计算机的图形处理能力（GPU）是衡量电脑性能的一个重要指标，其计算速度、精度、带宽等因素直接影响着图形处理的效率。 由于CPU的主要工作是将软件代码转换为数字信号，因此其本身并不具备进行图形处理的单元；而GPU虽然可以执行一些简单的算术和逻辑运算，但其擅长的是以并行、流式传输的方式处理大量的像素。正因为如此，当需要进行大量复杂、可并行计算的图形处理时，例如3D建模或渲染，GPU往往能发挥更为重要的作用。 许多基于图形界面（Graphical User Interface，GUI）的应用程序都需要依赖GPU来显示数据和结果。随着人工智能、机器学习和数据挖掘等行业的兴起，这些领域也需要GPU来协助运算，并且需要越来越强大的GPU。
为了满足这种需求，新一代GPU不仅需要具备强大的图形处理能力，还需要具备良好的AI计算能力以及大数据处理功能。为此，AMD推出了Raphael GPU，NVIDIA则发布了Turing架构的显卡芯片。这两大巨头所发布的下一代显卡都集成了新的技术，旨在为未来的应用提供强力的支撑。
AMD新发布的Raphael GPU采用了7nm制程工艺，内置了14nm FinFET晶体管，相比上一代GPU功耗降低的同时，性能却得到了提升。
该GPU还内置了AMD的SSE4.2和AVX2指令集，并支持英特尔最新的Thread Director技术，通过优化多线程任务，进一步提升了整体的工作效率。 NVIDIA发布的新一代图灵架构，实现了GPU与CPU的新一代同步，这意味着在相同的时钟频率下，图灵架构的CPU可以比目前最强的英特尔酷睿处理器多出近50%的吞吐量，并且功耗还更低。图灵架构的GPU还能跟CPUM进行数据同步，当需要在GPU上进行大规模数据处理时，可以快速把数据从本地硬盘或者网络传输至CUDA缓存，从而做到实时处理。
除了升级硬件外，为了顺应时代的发展，AMD和NVIDIA也都在积极布局云计算市场。其中，AMD以“Zen”为核心的EPYC服务器芯片一推出就受到了市场的追捧，并被用于亚马逊、微软和谷歌等云平台的计算中心。