目前可以认为显卡就是图形处理器
什么叫用图形处理器运行？
由于你的电脑有两个显卡，因此你可以选择用哪张显卡来运行这个程序。
第一个高性能开头的意思就是"用独立显卡运行这个程序"，第二就是用核心显卡运行，
前者性能强，但费电，后者省电，但性能弱，性能弱时，播放电影，玩游戏时就会觉得卡了。就是这样。
请问苹果电脑的图形处理器是什么意思？万分感谢！
显卡类型独立显卡
显卡芯片AMD Radeon R9 M290X显存容量2GB
DirectX11.2
集成图形和高性能NVIDIA处理器分别是什么意思。
集成图形就是集成显卡，集成在CPU里的，一般用于视频解码等对图形性能要求不高的活动，也可以用于游戏，但玩大型游戏不推荐。而高性能NVIDIA处理器是独立显卡，是区别于CPU的GPU，高性能NVIDIA处理器的图形性能一般比集成图形强。玩游戏更好，兼容性更强。
什么是 GPU（图形处理器）计算?
其发起者和主导者是NVIDIA（英伟达）公司。
1999年，NVIDIA推出GPU，2002年就开始大力推广GPU计算技术，推出第一个可编程的GPU，提出了GPGPU概念。2003年，NVIDIA开始全新尝试，举三年之力，于2006年成功推出CUDA架构（pute Unified Device Architecture），于2007年正式发布。CUDA是一个更适合于并行计算的架构，提供了硬件的直接访问接口，并率先提供了针对GPU编程的C语言开发环境。
GPU（图形处理器）计算模型在一个异构计算模型中同时使用了 CPU 和 GPU（图形处理器）。应用程序的顺序部分在 CPU 上运行，计算密集型部分在 GPU（图形处理器）上运行。虽然应用程序使用了 GPU（图形处理器）的卓越性能来提升运行性能，但对用户而言，他们所能感知到的将仅仅是运行速度更快的应用程序。
应用程序开发人员将需要修改其应用程序中的计算密集型内核，并将其关联到 GPU（图形处理器）。应用程序的其它部分将仍然依赖于 CPU 进行处理。将一项功能关联到 GPU（图形处理器）需要重写功能，以在其中支持并行处理，同时添加“C”关键字以在应用程序和 GPU（图形处理器）之间往返传输数据。
尽管人们都习惯了“Intel Inside”，但一场计算革命正在到来，采用GPU计算的新模式将会成为中国超级计算发展的重要方向。相对于CPU，GPU的优势在于超级计算能力、价格大幅下降、比高性能计算机占地面积少等特点，它将改变现有IT业版图。当年一场场CPU革命把人类推上了IT列车，如今GPU正把火车换成飞机。
GPU是特定于计算密集的、高并行的计算，它设计了更多的晶体管专用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制。
说我的电脑显示的是两个图形处理器是什么意思 5分
可能你的主板内置显卡,你又装了个独立显卡上去吧
这个用图形处理器运行是什么意思?是不是玩游戏用高性能的比较好？
图形处理器就是显卡的GPU
集成图形处理器就是目前新一代CPU中带的GPU功能
你有独显的话自然要选上面的
图形处理器就是显卡吗
通常是指显卡的主芯片。
3D图形处理器是什么
就是显卡啊
3D图形处理器
显示适配器
都是显卡的学名
什么是数字图像处理 ？数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理的主要目的
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面
（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理的常用方法
数字图像处理常用方法有以下几个方面：
1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像处理的应用工具
数字图像处理的工具可分为三大类：
第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。
第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。
第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。
由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。
