GPU的数据是存放在显存内的，显存是用来存储等待处理的图形数据信息的。显存容量决定了GPU支持的分辨率、色深。分辨率越高，显示的像素点越多，所需显存容量越大。对目前的三维GPU来说，需要很大的显存来存储Z-Buffer数据或材质数据。显存有两大类：和显存。
大数据跟云计算资源整合，能提高个人和企业的工作效率，记录生活的点滴，整合成一种学习习惯，为企业找到发展的方向提高经济效益，我们的未来离不开大数据。
高性能计算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群组织中几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。
内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。 存储器（硬盘/固态硬盘）：使用高速硬盘或固态硬盘（SSD）可以提供更快的数据读写速度，确保大量数据的快速访问。
1、众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动， 越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理的技术 ，在将来不久的时间内，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据数据处理框架的标准。
2、Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。
3、高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。 流处理和批处理：Flink 框架支持流处理和批处理两种模式。
4、Flink其实就是Apache Flink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
1、一开始大数据的大超市威廉处理用的好，就模特大概需要啊，几分钟就搞定了。
2、用英特尔的会比较好一点，英特尔的处理器在处理CPU的过程中，它的性能会更好一点。
3、AMD处理器在某些方面表现更出色。例如，AMD的处理器在多核性能上通常表现更优秀，这意味着它们在处理大量数据和运行需要高计算能力的应用方面可能更具优势。对于那些需要执行一些计算密集型任务，比如视频编辑、3D建模或大数据分析的用户来说，AMD的处理器可能是一个更好的选择。
4、学大数据用的电脑CPU：建议直接上Intel，尽量避免AMD的，推荐11代i5或10代i7起步。大数据专业简介：大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
5、amd k7以前，cpu访问内存要通过主板芯片组带的内存控制器，前端总线才400MHz（intel是800MHz），双通道ddr400提升不明显；现在的amd的cpu已经集成内存控制器，cpu可以直接访问内存，所以性能得到大大提升。intel还没有这种技术，虽然前端总线已经超过1066，但是比起amd还是差得远。
6、对于二级缓存大小的理解，一般来说L2缓存越大性能越好。netburst架构流水线为31级，这样的设计对付大数据的任务非常有效，但是对付小数据量的简单任务时，超长流水线的设计会存在很大的延迟，单周期处理的指令数有限，效率不高。所以PD双核因为架构缺陷，没等全面普及就被后推出的酷睿2双核处理器所取代。
