GPU

目錄
·GPU概念
·GPU的作用
·GPU與DSP的區(qū)別
·GPU識(shí)別軟件
·關(guān)于CPU和GPU的相關(guān)問題





GPU概念
　　GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個(gè)概念，由于在現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個(gè)專門的圖形的核心處理器。
GPU的作用
　　GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時(shí)也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別依據(jù)。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時(shí)主要依賴CPU的處理能力，稱為“軟加速”。3D顯示芯片是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示芯片內(nèi)，也即所謂的“硬件加速”功能。顯示芯片通常是顯示卡上最大的芯片（也是引腳最多的）�，F(xiàn)在市場上的顯卡大多采用NVIDIA和ATI兩家公司的圖形處理芯片。
　　于是NVIDIA公司在1999年發(fā)布GeForce 256圖形處理芯片時(shí)首先提出GPU的概念。GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進(jìn)行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時(shí)。GPU所采用的核心技術(shù)有硬體T&L、立方環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點(diǎn)混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術(shù)可以說是GPU的標(biāo)志。
　　簡單說GPU就是能夠從硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多邊形轉(zhuǎn)換與光源處理）的顯示芯片，因?yàn)門&L是3D渲染中的一個(gè)重要部分，其作用是計(jì)算多邊形的3D位置和處理動(dòng)態(tài)光線效果，也可以稱為“幾何處理”。一個(gè)好的T&L單元，可以提供細(xì)致的3D物體和高級(jí)的光線特效；只不過大多數(shù)PC中，T&L的大部分運(yùn)算是交由CPU處理的(這就也就是所謂的軟件T&L)，由于CPU的任務(wù)繁多，除了T&L之外，還要做內(nèi)存管理、輸入響應(yīng)等非3D圖形處理工作，因此在實(shí)際運(yùn)算的時(shí)候性能會(huì)大打折扣，常常出現(xiàn)顯卡等待CPU數(shù)據(jù)的情況，其運(yùn)算速度遠(yuǎn)跟不上今天復(fù)雜三維游戲的要求。即使CPU的工作頻率超過1GHz或更高，對它的幫助也不大，由于這是PC本身設(shè)計(jì)造成的問題，與CPU的速度無太大關(guān)系。
GPU與DSP的區(qū)別
　　GPU在幾個(gè)主要方面有別于DSP架構(gòu)。其所有計(jì)算均使用浮點(diǎn)算法，而且目前還沒有位或整數(shù)運(yùn)算指令。此外，由于GPU專為圖像處理設(shè)計(jì)，因此存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)二維的分段存儲(chǔ)空間，包括一個(gè)區(qū)段號(hào)（從中讀取圖像）和二維地址（圖像中的X、Y坐標(biāo)）。此外，沒有任何間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器確定，而且不能由程序改變。這對于自然分布在存儲(chǔ)器之中的算法而言是極大的挑戰(zhàn)。最后一點(diǎn)，不同碎片的處理過程間不允許通信。實(shí)際上，碎片處理器是一個(gè)SIMD數(shù)據(jù)并行執(zhí)行單元，在所有碎片中獨(dú)立執(zhí)行代碼。
　　盡管有上述約束，但是GPU還是可以有效地執(zhí)行多種運(yùn)算，從線性代數(shù)和信號(hào)處理到數(shù)值仿真。雖然概念簡單，但新用戶在使用GPU計(jì)算時(shí)還是會(huì)感到迷惑，因?yàn)镚PU需要專有的圖形知識(shí)。這種情況下，一些軟件工具可以提供幫助。兩種高級(jí)描影語言CG和HLSL能夠讓用戶編寫類似C的代碼，隨后編譯成碎片程序匯編語言。Brook是專為GPU計(jì)算設(shè)計(jì)，且不需要圖形知識(shí)的高級(jí)語言。因此對第一次使用GPU進(jìn)行開發(fā)的工作人員而言，它可以算是一個(gè)很好的起點(diǎn)。Brook是C語言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的簡單數(shù)據(jù)并行編程構(gòu)造。經(jīng) GPU存儲(chǔ)和操作的數(shù)據(jù)被形象地比喻成“流”（stream），類似于標(biāo)準(zhǔn)C中的數(shù)組。核心（Kernel）是在流上操作的函數(shù)。在一系列輸入流上調(diào)用一個(gè)核心函數(shù)意味著在流元素上實(shí)施了隱含的循環(huán)，即對每一個(gè)流元素調(diào)用核心體。Brook還提供了約簡機(jī)制，例如對一個(gè)流中所有的元素進(jìn)行和、最大值或乘積計(jì)算。Brook還完全隱藏了圖形API的所有細(xì)節(jié)，并把GPU中類似二維存儲(chǔ)器系統(tǒng)這樣許多用戶不熟悉的部分進(jìn)行了虛擬化處理。用Brook編寫的應(yīng)用程序包括線性代數(shù)子程序、快速傅立葉轉(zhuǎn)換、光線追蹤和圖像處理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速緩存、SSE匯編優(yōu)化Pentium 4執(zhí)行條件下，許多此類應(yīng)用的速度提升高達(dá)7倍之多。
　　對GPU計(jì)算感興趣的用戶努力將算法映射到圖形基本元素。類似Brook這樣的高級(jí)編程語言的問世使編程新手也能夠很容易就掌握GPU的性能優(yōu)勢。訪問GPU計(jì)算功能的便利性也使得GPU的演變將繼續(xù)下去，不僅僅作為繪制引擎，而是會(huì)成為個(gè)人電腦的主要計(jì)算引擎。
GPU識(shí)別軟件
　　說起處理器識(shí)別工具CPU-Z，其知名度和必備度無需贅言。硬件網(wǎng)站TechPowerUp.com現(xiàn)在又給我們提供了一個(gè)類似的工具，用于顯卡識(shí)別的“GPU-Z”。這是TechPowerUp GPU-Z發(fā)布的第二個(gè)版本為0.0.2，體積僅有334KB
關(guān)于CPU和GPU的相關(guān)問題
　　第一個(gè)問題：
　　GPU的競爭遠(yuǎn)比CPU的競爭來得激烈。通用PC的CPU就只有英特爾和AMD兩家大廠。而在GPU方面領(lǐng)先的是N記和A記兩家廠商，但能生產(chǎn)中低端產(chǎn)品的還有英特爾、3S等好幾家廠商。它們的產(chǎn)品雖然不如前兩家，但在很多應(yīng)用方面也能滿足用戶的需要，所以N記和A記只有拼命往前跑才不會(huì)死掉。CPU廠商沒有采用GPU的先進(jìn)工藝是因?yàn)镃PU廠商都有自己投資的生產(chǎn)線，不可能一下把原來的生產(chǎn)線都淘汰了上新的生產(chǎn)線，那樣做可能連當(dāng)初投入的資金都難以收回。而GPU廠商由于種種原因，一般都是自己設(shè)計(jì)由別人代工的，比如找臺(tái)積電代工。代工廠商為了能接到業(yè)務(wù)，只有不停升級(jí)自己的生產(chǎn)設(shè)備，這樣才能生存下來。所以造成以上原因。
　　第二個(gè)問題
　　就如你所說的一樣，CPU除了處理游戲的AI，情節(jié)等方面的數(shù)據(jù)外，對于有些圖像方面也是由它完成的。當(dāng)微軟每次發(fā)布新的DX時(shí)，并不是每款GPU都能支持DX新的特性，所以有些圖像方面的任務(wù)還得由CPU來完成。還有有些特性比如重力特性以前是由CPU來完成，現(xiàn)在有些GPU也能支持了，這些任務(wù)就由GPU來完成了。
　　第三個(gè)問題
　　GPU相當(dāng)于專用于圖像處理的CPU，正因?yàn)樗鼘�，所以它�?qiáng)，在處理圖像時(shí)它的工作效率遠(yuǎn)高于CPU，但是CPU是通用的數(shù)據(jù)處理器，在處理數(shù)值計(jì)算時(shí)是它的強(qiáng)項(xiàng)，它能完成的任務(wù)是GPU無法代替的，所以不能用GPU來代替CPU。
　　最后補(bǔ)充
　　現(xiàn)在AMD收購了A記顯卡芯片的設(shè)計(jì)廠商，AMD看到今后CPU和GPU只有走一條融合的道路才能地競爭中占得先機(jī)。CPU和GPU如何配合默契才能最大地提高工作效率是AMD現(xiàn)在考慮的問題，也是英特爾的問題。

• 通信詞典解釋