GPU编程与现代流计算：从历史到未来

本文探讨了流计算机的基本概念，特别关注GPU操作系统移植的相关知识，包括图形硬件的历史、早期GPGPU通用计算、现代GPU体系结构以及基于现代GPU的编程模型。 流计算最初源于数字信号处理（DSP）领域，常见应用如视频编解码、数字图像处理、模式识别、计算机图形处理和软件无线电。这些应用通常涉及大量数据的并行处理，适合于硬件或软件流水线的实现。 GPU（图形处理器）在流计算中的角色至关重要。从早期的图形硬件发展来看，如SGI InfiniteReality和HP Visualize FX6，GPU经历了从分离式元件到单芯片解决方案的转变。例如，Intel 740是Intel的第一块图形卡，而S3 GS Savage2000是首款集成TnL（几何顶点变换和光照）的消费级图形卡。随着DirectX版本的升级，GPU逐渐增加了可编程性，如DirectX 7引入TnL，DirectX 8添加顶点着色器，DirectX 9引入像素着色器，并最终在DirectX 9.0c中支持动态分支操作，这标志着GPU开始被用于通用计算。 传统GPU的体系结构采用Split-Shader Architecture (SSA)，具有后顶点缓存、分层Z缓冲、快速Z清除、Z/颜色压缩和预取纹理缓存等特性。然而，早期GPU在进行通用计算时，由于静态分支架构的限制，如NV30 (NVIDIA GeForce 5)，在执行如MPEG2运动估算这样的算法时，效率较低。 为了改善通用计算支持，GPU的Shader Unit进行了优化，例如High-Level Shader Language (HLSL)程序可以映射到像素着色单元（PSU）、纹理映射单元（TMU）和其他模块。这种映射使得GPU能更好地处理非图形计算任务，从而扩展了其应用范围。 现代GPU的编程模型，如CUDA或OpenCL，允许开发者直接利用GPU的并行计算能力，执行大规模数据处理任务。这些框架提供了对GPU内存管理、并行执行和数据传输的控制，使得GPU成为科学计算、机器学习、深度学习等领域的强大工具。 GPU从早期的图形加速卡演变为支持复杂计算任务的平台，其在流计算中的作用日益显著。通过理解GPU的历史、架构和编程模型，开发者能够有效地利用GPU的并行计算能力，解决各种计算密集型问题。