流处理器不是越多越好。流处理器是一种专门用于处理数据流的硬件设备或软件组件，它能够并行处理大量的数据流，适用于处理大规模数据集和高吞吐量场景。在图形处理单元（GPU）中，流处理器通常被称为流多处理器（Streaming Multiprocessors，SMs），它们是GPU中执行图形渲染和通用计算任务的核心组件。
流处理器的个数在电脑配置中，多通常比少更好。流处理器是图形处理器（GPU）中的一个重要部分，主要负责处理图像和视频数据。在图形渲染、游戏运行以及高清视频播放等任务中，流处理器的数量越多，处理速度就越快，性能也就越好。
流处理器的工作频率、使用效率和数量，决定了显卡的数据映射能力。理论上，流处理器是越多越好了，但是现在看来，效率和频率也是非常关键的数据，甚至压过了数量，成了绝对重要的数据。 我们可以看到，同等级的ATi显卡和nVIDIA显卡的流处理器数量差距甚远。
批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是在大数据集上执行任务的常用方法。这种技术适用于处理存储在数据库中的历史数据。它的主要优势在于效率高，能够高效地处理大量数据，节省时间和计算资源。
大数据处理的四种常见方法包括： 批量处理：这种方法在数据集累积到一定量后集中处理，适合对存储的数据进行大规模操作，如数据挖掘和分析。 流处理：流处理涉及对实时数据流的即时分析，适用于需要快速响应的场景，如实时监控系统和金融市场分析。
大数据常用的数据处理方式主要包括以下几种： 批量处理（Bulk Processing）： 批量处理是一种在大量数据上执行某项操作的策略，通常在数据被收集到一个特定的时间点后进行。这种方式的特点是效率高，但响应时间较长。它适用于需要大量计算资源的大型数据处理任务，如数据挖掘和机器学习。
流处理器是直接将多媒体的图形数据流映射到流处理器上进行处理的，有可编程和不可编程两种。
流处理器是一种专门用于处理数据流的硬件设备或软件组件，它能够并行处理大量的数据流，适用于处理大规模数据集和高吞吐量场景。在图形处理单元（GPU）中，流处理器通常被称为流多处理器（Streaming Multiprocessors，SMs），它们是GPU中执行图形渲染和通用计算任务的核心组件。
在计算机图形处理器的进化史上，2006年12月4日是一个重要的节点，这一天，NVIDIA推出了里程碑式的DX10显卡8800GTX，革新性地引入了“流处理器”这一概念。它替代了传统像素和顶点流水线，被赋予了strong处理复杂图形数据的强大能力，即流处理器（SP unit），这一术语从此成为GPU性能的关键指标。
流处理器是显卡中一个比较重要的部件，流处理器主要负责在显卡中产生数据的映射。数据经过GPU运算后，变成并行的各个分组数据，之后由流处理器映射数据，再有模拟器转化为视频信号，传送给显示器显示出来。流处理器的工作频率、使用效率和数量，决定了显卡的数据映射能力。
流处理器（也有叫SP单元的，一个意思）它的作用就是处理由CPU传输过来的数据，处理后转化为显示器可以辨识的数字信号。流处理单元是组成渲染管线的一部分，一条完整的渲染管线包括流处理器和纹理贴图处理器。
