流处理器

流处理器数量是：流处理器单元是统一架构GPU内通用标量着色器的称谓。流处理单元直接影响处理能力，因为流处理单元是显卡的核心。流处理单元个数越多则处理能力越强，一般成正比关系，但这仅限于NVIDIA自家的核心或者AMD自家的核心比较范畴。NVIDIA和AMD的流处理单元比较不可采取近似比较，实际上AMD的应该叫流处理器单元，它每5个单元配一个数据收发的，这才是一个完整的流处理器，这样算一个流处理器。而NVIDIA的1个流处理单元却只有1个单元。这是A卡与N卡的构造区别。形象点说，这个流处理单元相当于神经元，神经元越多大脑越发达，流处理单元越多显卡处理性能也就越强。

分类：在进入统一渲染架构时代后，提高Shader运行频率与效率是NVIDIA主导的设计思路，而AMD则维持庞大的流处理器数量。两种思路各有优劣。1、N的优势和A的劣势N卡的GPU中每个流处理器都具有完整的ALU（算术逻辑单元）功能，在发出一条操作指令时每个流处理器都能充分工作。而A卡的GPU中每个流处理器的5个流处理单元都是固定的，不能拆开重组，如果在处理纯4D指令的时候，每个流处理器只能处理一条4D指令，有一个流处理器单元闲置，但却无法加入其他组合来共同工作。简单地说，一个指令任务派发下来的时候，N卡的GPU是需要1个“人”独立工作即可完成。而A卡的GPU则需要5个“人”。结组工作才能完成ATI的人数虽然多，但这5个“人”中有可能会有4个“人”闲置，因为这4个“人”不具有独立完整的ALU功能，不能执行函数运算，浮点运算和Multipy运算。2、N的劣势和A的优势ATI的设计也有其显著的特点——浮点运算能力强大。也就是说如果单纯比拼显示核心在浮点运算上的能力的话，可能ATI则要强一些，在GPGPU（通用图形处理器）项目应用比较多的科学计算方面，理论上能适应GPU和CPU融合的趋势。

结论：

简单的说，流处理器是完成显卡渲染功能的基本单位。 对于同一代显卡来说流处理器数量直接反应了显卡的性能。 N卡和A卡的流处理器效能并不相等（同样性能下N卡的流处理器数量要少很多），不能通过简单的数量对比判断性能高低。