GPU发展历程与现代GPU编程

本文主要探讨了处理器的融合，特别是GPU的发展历史、现代GPU体系结构以及基于现代GPU的编程模型。内容涵盖了从早期的图形硬件到现代GPU的转变，包括OpenGL三维图形流水线、传统GPU图形流水线的演进，以及DirectX在推动GPU可编程化方面的作用。 1. 图形硬件的历史：自1996年的SGI InfiniteReality开始，图形硬件经历了从分离式元件到单芯片图形卡的整合。例如，HP Visualize FX6展示了分离式图形卡的概念，而Intel 740是Intel的第一款单芯片图形卡。随后，S3 GS Savage2000引入了TnL（几何定点变换和光照）功能，标志着消费级图形卡的进步。 2. 现代GPU体系结构：传统的GPU架构如Split-Shader Architecture (SSA)、Post-vertex Cache、Hierarchical-Z、Fast-ZClear、Z/Color Compression和Prefetch Texture Cache等，在Matrox Parhelia512、3Dlabs P10和NV30（NVIDIA GeForce 5）等产品中得以实现。这些技术提升了图形处理效率和性能。 3. DX9与GPU通用计算：随着DirectX 9的发布，GPU开始支持更多的通用计算功能。NV4X（对应DX9.0c）引入了动态分支操作，这使得GPU可以用于更复杂的计算任务，如通过ZBuffer+Render to Texture+Clip模拟动态分支操作。 4. GPU编程模型：HLSL（High-Level Shader Language）被用于将程序映射到Pixel Shader Unit (PSU)、Texture Mapping Unit (TMU)等模块，从而实现GPU上的通用计算。例如，基于GPU的MPEG2运动估计算法就是GPGPU计算的一个应用实例。 5. 早期GPGPU通用计算：在传统静态分支架构下，GPU被用于执行非图形相关的计算任务，如MPEG2运动估算算法。随着硬件和编程语言的改进，GPU在科学计算、机器学习、物理模拟等领域逐渐发挥出重要作用。 总结：处理器的融合体现在GPU的发展上，从最初的图形加速卡到具备可编程能力的现代GPU，它们不仅在图形处理方面表现出色，还在通用计算领域展现了巨大潜力。DirectX等API的推出，进一步推动了GPU的可编程化进程，使得GPU能够承担更多复杂计算任务，从而促进了整个计算机行业的进步。