El procesador de transmisión es un componente relativamente importante en la tarjeta gráfica. El procesador de transmisión es el principal responsable de generar el mapeo de datos en la tarjeta gráfica. Una vez que la GPU procesa los datos, se convierten en datos agrupados en paralelo. Luego, el procesador de flujo mapea los datos y luego el simulador los convierte en una señal de video y los envía al monitor para su visualización. La frecuencia de trabajo, la eficiencia de uso y la cantidad de procesadores de flujo determinan las capacidades de mapeo de datos de la tarjeta gráfica. En teoría, cuantos más procesadores de flujo, mejor, pero ahora parece que la eficiencia y la frecuencia también son datos muy críticos, superando incluso el número y convirtiéndose en datos absolutamente importantes. Podemos ver que existe una gran brecha en la cantidad de procesadores de flujo entre las tarjetas gráficas ATi y las tarjetas gráficas nVIDIA del mismo nivel. Por ejemplo, nVIDIA GeForce GTS250 tiene 128 procesadores de flujo; la ATi Radeon HD4850 correspondiente tiene 800 procesadores de flujo; En teoría, 800 procesadores de flujo deberían ser mucho mejores que 128 procesadores de flujo, pero estas dos tarjetas gráficas están al mismo nivel. La clave es que nVIDIA está muy por delante en términos de optimización del procesador de flujo y frecuencia operativa del procesador de flujo. A través de la comparación de parámetros, encontramos que la frecuencia del procesador de flujo del GTS250 es de 1836 MHz (datos de la versión pública), mientras que el HD4850 no tiene una frecuencia de procesador de flujo. La frecuencia de trabajo de su procesador de flujo y su núcleo es la misma, 650 MHz. Como resultado, la brecha se hizo evidente de repente. La frecuencia de trabajo del procesador de flujo del GTS250 estaba casi 3 veces por delante. Además, GTS250 tiene las ventajas inherentes de las tarjetas gráficas nVIDIA, que son la tecnología PhysX y CUDA. PhysX a menudo se denomina tecnología de aceleración física. Cuando la tarjeta gráfica está funcionando, hay dos pasos, uno es el color de la imagen y la representación de gráficos 3D, y el otro es la aceleración de imágenes dinámicas. Ambos procesos de renderizado y aceleración dependen del procesador de flujo en el núcleo de la GPU. En la tarjeta N, el núcleo de la GPU solo necesita ser responsable de la representación 3D y la reproducción del color, y toda la aceleración de gráficos se entrega al chip PhysX. El uso del procesador de flujo es extremadamente eficiente. En la tarjeta A, no hay chip PhysX, lo que hace que el procesador de flujo central de la GPU complete demasiadas tareas. La carga de trabajo es demasiado alta y abrumada, lo que en última instancia conduce a una disminución de la eficiencia. Además, existe la tecnología CUDA de nVIDIA. Esta tecnología puede extraer todos los datos que la tarjeta gráfica puede calcular por sí misma mediante el filtrado de datos, lo que reduce la carga de la CPU y permite que la CPU ejecute datos de modelado 3D más rápido, mejorando así el trabajo de sincronización. El papel de la eficiencia. En resumen, cuantos más procesadores de flujo, mejor, pero más no significa mejor. La eficiencia y la frecuencia de trabajo del procesador de flujo, así como la cooperación de software y hardware externos, también juegan un papel vital.