显卡pnp是什么意思？
PnP全称Plug-and-Play，译文为即插即用。PnP的作用是自动配置低层计算机中的板卡和其他设备，然后告诉对应设备都做了什么。PnP的任务是把物理设备和软件设备驱动程序相配合，并操作设备，在每个设备和它的驱动程序之间建立通信信道。
PNP是由Microsoft提出的，意思是系统自动侦测周边设备和板卡并自动安装设备驱动程序，做到插上就能用，无须人工干预，是Windows自带的一项技术。所谓即插即用是指将符合PNP标准的PC插卡等外围设备安装到电脑时，操作系统自动设定系统结构的技术。当用户安装新的硬件时，不必再设置任何跳线器开关，也不必用软件配置中断请求(IRQ)、内存地址或直接存储器存取(DMA)通道，Windows会向应用程序通知硬件设备的新变化，并会自动协调IRQ、内存地址和DMA通道之间的冲突。
r5 m230显卡相当于什么核显？
性能相当于台式机的gt620独显，或者相当于笔记本gt710m
r5m230,可以说是amd近三年内移动显卡里，最低端性能的独显，堪比普通低端cpu带的核心显卡性能，甚至还不如较新cpu带的核心显卡的性能，属于聊胜于无的，这个r5系列的显卡，都是最底层普通性能独显，能力有限，r7系列高一些。独显。
R5230m相当于什么显卡？
相当于英伟达显卡gt720m的性能，可能还稍微低点。
这个r5系列的显卡,都是最底层普通性能独显,能力有限,r7系列高一些。 NVIDIA(全称为NVIDIA Corporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名称英伟达),创立于1993年1月,是一家以设计显示芯片和主板芯片组为主的科技公司。
R5 M230相当于HD7690M的独立显卡，比HD7470M要强的多，和N卡的GT630M相当，是一款入门级笔记本独立显卡，下面是R5 M230的显卡参数：
显存容量：2048MB。
显存位宽：64bit。
流处理量：320个。
核心频率：855MHz。
怎样用显卡进行程序计算？
gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。
所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.
使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在Nvidia的GPU。
OpenCL跟DirectCompute是不分显卡的。只要显卡硬件支持通用计算，实现了该驱动。CL的kernel是一种类C的语言。最终会被编译成GPU指令。至于C++ Java也可以做的，也只是调用编译好的Kernel。往里面拷贝数据，穿参数。让GPU计算完后，CPU再取回数据。
GPU计算一般是面向大型的统一的数据，所谓统一就是数据类型都是一样的。就是固定类型，大小的数组。因为是SIMD/SIMT，适合做简单的计算。对每个数据单元的处理是一样的，不适合有复杂条件跳转的逻辑。所以GPU加速使用场景比较有限。
另外的SIMD指令加速，对于小型的数据，可以优先考虑。因为GPU加速，可能需要内存拷贝，使用开销相对较大。用SIMD的话，直接就是用CPU的特殊指令MMX SSE AVX加速。Java应该会有对应的包，C++用Intrinsic头文件。
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