GPU架构与着色语言：CS195V Week 9 演讲概述

"本周的CS195V课程聚焦于GPU架构和其它着色语言，提供了对GPU硬件和架构的简短概述，并探讨了过去几年GPU架构的发展历程。建议查看两个链接以获取更深入的信息：CMU大学的课程资料和UC戴维斯大学的讲座PDF。课程还对比了不同年代的渲染管线，展示了从固定功能架构到现代可编程GPU的演变，强调了在早期设计中就已经存在的并行处理概念。" 在GPU架构的讨论中，我们首先了解到GPU（图形处理器）是一个专门设计用于高效处理图形和计算密集型任务的硬件。在GPU的早期，其架构以固定功能为主，这意味着每个阶段如顶点处理和片段处理都有特定的硬件单元来执行。这种设计在早期的图形处理器中很常见，因为它们不具备可编程性。例如，顶点处理器和片段处理器是独立的、专用的硬件组件，这些单元通常有多个实例以实现并行处理，增加吞吐量，这也是GPU能够快速处理大量像素的基础。 随着时间的推移，GPU的架构经历了显著的演进。从固定功能架构转向了可编程的GPU架构，这允许开发者通过着色语言（如OpenGL, DirectX, 或者现代的HLSL, GLSL）自定义图形处理的算法。这样的转变极大地扩展了GPU的应用范围，不仅限于图形渲染，还包括了科学计算、机器学习等多个领域。 早期GPU中的并行性概念体现在多个固定功能单元的存在上，例如多个像素管道，这是厂商宣传其性能的一个关键指标。随着技术的进步，GPU的并行处理能力不断增强，现在的GPU拥有成千上万的流处理器核心，可以同时处理大量数据，实现了高度并行的计算。 对比不同年代的渲染管线，可以看到从早期的Larrabee项目（尽管并未真正推出市场）到现代GPU的转变。Larrabee试图结合CPU和GPU的优点，但最终未果。而现代GPU的渲染管线则更加灵活，支持复杂的着色器模型，允许开发者实现更精细的图像效果和复杂的计算任务。 在深入学习这两个推荐的链接，你可以获得关于GPU核心工作原理的更多细节，以及NVIDIA GPU的具体架构信息。这些资料将帮助你理解GPU如何在硬件层面实现并行计算，以及如何优化代码来充分利用这些硬件特性。 CS195V课程的这一部分介绍了GPU从固定功能到高度可编程的发展过程，强调了并行处理在GPU设计中的核心地位，同时也提供了一些深入了解GPU硬件和架构的资源。对于希望深入理解和利用GPU性能的人来说，这是一个宝贵的起点。