在AMD和NVIDIA之间，并行计算的对应技术是不同的。需要注意的是，NVIDIA的CUDA和AMD的Stream Processors是不同的架构和技术，它们之间并没有直接的对应关系。因此，无法简单地将CUDA核心数量与AMD显卡的Stream Processor数量进行对比或转换。
1、NVIDIA CUDA是一种用于并行计算的技术和编程模型，它让开发者能够充分利用NVIDIA显卡的计算能力进行高性能的计算任务。
想象一下，NVIDIA显卡内部有很多小工人，它们被称为CUDA核心。这些小工人可以同时做很多工作，就像是同时处理多个任务一样。CUDA核心是专门设计用于计算的，它们具有强大的计算能力。
使用NVIDIA CUDA，开发者可以使用通用的C/C++编程语言编写并行计算任务。这意味着开发者可以使用熟悉的编程语言来描述计算过程，并利用CUDA核心的并行计算能力来加速任务的执行。
通过CUDA，开发者可以同时在多个CUDA核心上执行大量的计算任务，从而在短时间内完成大量复杂的计算工作。CUDA还提供了丰富的编程功能和优化技术，帮助开发者充分利用显卡的计算资源，提高程序的性能和效率。
CUDA并不仅仅适用于图形处理，它在科学计算、数据分析、机器学习等领域都有广泛的应用。通过利用CUDA，开发者可以将计算任务分解为多个小任务，交给CUDA核心并行处理，从而加速计算过程。
总之，NVIDIA CUDA是一种并行计算技术和编程模型，它利用NVIDIA显卡内部的CUDA核心来加速计算任务的执行，提供了高性能和灵活性，适用于各种计算密集型应用。
2、AMD Stream Processors是AMD显卡中的并行计算单元，它们负责执行并行计算任务。Stream Processors通常是以SIMD（Single Instruction, Multiple Data）的方式组织，可以同时执行多个线程或数据元素的计算操作。
AMD Stream Processors类似于NVIDIA的CUDA核心，它们都是用于并行计算的处理单元。然而，它们的架构和实现方式有所不同。
AMD的显卡架构中，每个Stream Processor通常包含多个SIMD单元，每个SIMD单元又包含多个处理单元（Compute Unit）。每个处理单元可以执行独立的指令，并且可以同时处理多个数据元素。Stream Processors之间可以并行地执行不同的计算任务，从而提高整体的计算性能。
想象一下AMD显卡就像是一个大工厂，里面有很多工人。在这个工厂里，有一群特别擅长计算的工人，他们被称为Stream Processors。
AMD的Stream Processors可以同时处理很多计算任务，就像是同时处理多个工作一样。它们是显卡中的小计算单元，专门用于执行并行计算任务。
这些Stream Processors被组织成一些小组，每个小组中有一些计算单元。每个计算单元可以独立地执行指令，并且可以同时处理多个数据。这就像是在工厂里有一群工人，每个工人可以独立地做一些工作，并且可以同时处理多个任务。
AMD显卡的不同型号和系列会有不同数量的Stream Processors。如果一个显卡有更多的Stream Processors，那么它可以同时处理更多的计算任务，具有更强大的计算能力。
对于开发者来说，可以使用AMD的GPU计算技术和编程框架，如OpenCL和ROCm（Radeon Open Compute），来利用这些Stream Processors进行并行计算任务的开发。这些技术和框架提供了编程接口和工具，使开发者可以利用AMD显卡的计算能力，加速各种计算密集型应用程序。
总之，AMD的Stream Processors是显卡中的计算单元，它们能够同时处理多个计算任务，用于执行并行计算任务。它们是AMD显卡中的重要组成部分，用于提供高性能的计算能力。
用户选择显卡可以关注这些参数
Stream Processor数量：你可以查询显卡规格或技术文档来获取显卡的Stream Processor数量。较高数量的Stream Processors通常意味着显卡具有更强大的并行计算能力。
计算能力等级：NVIDIA的显卡通常使用"Compute Capability"来表示其计算能力等级，而AMD的显卡通常使用"Compute Units"来表示。这些参数提供了关于显卡在并行计算方面的性能指标，包括支持的指令集、并行处理能力等。
浮点运算性能：显卡的浮点运算性能是一个重要的指标，它能够告诉你显卡在执行浮点数计算时的效率。你可以查找显卡规格中的浮点运算性能参数，如TFLOPs（每秒浮点运算次数）或GFLOPs（每秒十亿次浮点运算次数）。
内存带宽：显卡的内存带宽指的是显卡内存与GPU核心之间的数据传输速度。较高的内存带宽可以提供更快的数据读写速度，对于并行计算任务的性能很重要。
