nvidia芯片显卡有CUDA和PhysX，ATI芯片显卡有哪些？

有CrossFire，DirectX仅在ATI显卡上可用），动态对比度，统一解码器2（UVD 2）等。

事实上，每个品牌的显卡都有自己的特点。

是一款可以跻身世界前10名的物理计算引擎！ physx的另一个含义，是physx物理引擎的演示程序，指的是专门计算physx引擎的物理加速卡。

简单来说，就是一个物理加速图形引擎Physx，发音与physics相同，是Ageia公司开发的一套物理计算引擎（音译为“Agia”或“Og”）。

物理引擎的作用是使虚拟世界中物体的运动符合现实世界中的物理定律，从而使游戏更加逼真。 物理模拟计算需要非常强大的整数和浮点计算能力。 更重要的是，物理处理是高度并行的，需要多线程计算，微积分非常复杂，消耗大量资源。

到目前为止，使用这项技术的游戏并不多，《虚幻竞技场 3》和《蝙蝠侠：阿卡姆疯人院》就是其中之一。

为了实现PhysX功能，显卡的性能要求极高，NVIDIA要求显卡必须达到GTX 470级别（这仍然是最低要求），才能在游戏中流畅运行PhysX功能。 因此，对于经济状况不佳的玩家来说，这是致命的。

由于 PhysX 物理引擎不是为 CPU 计算而设计的，因此 Ageia 还为 PhysX 引擎设计了一种特殊的计算硬件，即 PhysX 物理加速卡。 PhysX 物理加速卡的核心称为 PPU，代表物理处理单元。

只要你能运行这个物理引擎，你就可以毫不犹豫地告诉你，你会得到一个非常逼真的游戏体验

NVIDIA PhysX 对显卡的要求非常高，所以要小心不要损坏它！

NVIDIA Quadro 系列显卡是专业级显卡，不支持 PhysX 技术，但支持 CUDA 技术。

专业显卡是指应用于图形工作站的图形卡，是图形工作站的核心，主要用于3D动画软件（如3ds Max、Maya、Softimage|）。3D等）、渲染软件（如Lightscape、3DS Viz等）、CAD软件（如AutoCAD、Pro Engineer、Unigraphics、SolidWorks等）、模型设计（如Rhino）、以及一些科学应用和其他专业应用市场。

PhysX是NVIDIA的物理加速技术，一般以游戏加速为目标，家用显卡支持。

CUDA 是 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包括 CUDA 指令集架构 （ISA） 以及 GPU 内部的并行计算引擎，现在主要专业显卡都支持该引擎。

楼上不懂得废话，Quadro系列显卡都是专业显卡，主要用于商业或高性能绘图领域，一般的Quadro显卡核心是从游戏显卡的核心改进而来的，增加了对OpenGL功能的完整支持，所以可以比游戏显卡更好的运行各种图形软件。CUDA通用计算单元从NVIDIA的G80核心开始就已经可用了，所以只要基于G80核心开发的Quadro显卡有CUDA，但由于显卡一般不用于运行游戏，所以没有PhyX物理加速。

不，你需要的是更好的显卡机型，现在3D效果功能非常重要。

N卡有物理加速度，这是PhysX的物理加速度，但A卡没有（HD5770等高端卡和N卡一样）。

N卡的高端有SLI A卡，各有各的长处，有的游戏针对A卡进行了优化，但没有针对N卡进行优化，反之亦然，有的游戏针对N卡进行了优化，A卡没有优化，但目前大部分都是针对两者一起优化的（不管A卡好还是N卡好， 这是一样的）。

不过，我个人喜欢一张卡，一张卡的**更好，性价比更高，而且有超级强牌的迪兰和蓝宝石都非常强大。

区别尚不清楚，但总的来说，nvidia的中上部更多。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡制造商NVIDIA推出的计算平台。 CUDA 6 4 是 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含 CUDA 指令集架构 （ISA） 以及 GPU 内部的并行计算引擎。

开发人员现在可以使用 C 语言（使用最广泛的高级编程语言）为 CUDA 6 4 架构编写程序。 然后，可以编写该程序以在支持 CUDA 6 4 的处理器上以超高性能运行。 未来将支持其他语言，包括 Fortran 和 C++。

随着显卡的发展，GPU 变得更加强大，并且 GPU 针对显示图像进行了优化。 它在计算方面已经超越了通用CPU。 如此强大的芯片如果仅用作显卡会很浪费，因此NVIDIA引入了CUDA，以便显卡可以用于图像计算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94、G96、GT200、GF100、GF110、GK100平台（即GeForce 8 Gecorce GTX690）上的NVIDIA显卡可以使用CUDA，工具集的核心是C语言编译器。 G80 中有 128 个独立的 ALU，是并行计算的理想选择，数值计算比 CPU 快得多。

计算行业正在从仅使用 CPU 的“一流处理”转向使用 CPU 和 GPU 的“协同处理”。 为了创造这种新的计算范式，NVIDIA 0 3 （NVIDIA 6 4） 发明了 CUDA（计算统一设备架构）编程模型，旨在充分利用 CPU 和 GPU 在应用程序中的优势。 现在可在 GeForce 0 3、Ion 6 4、QuadRo 和 Tesla GPU 上使用，这对应用程序开发人员来说是一个巨大的市场。