GPU几何阶段详解：T&L硬件与高性能三维坐标变换

"CUDA, GPU编程技术, GPU图形绘制管线, Shade Language, GPU与CPU对比, CG编程, 流处理器, 科学运算, 数据分析, 线性代数, 流体模拟, GPGPU" GPU简介： GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）自诞生以来，其性能提升速度远超CPU，遵循摩尔定律的扩展版。以1993年为基准，GPU的性能每年增长约2.8倍，远超PC其他组件。与Pentium4相比，GPU如NV40在浮点运算能力上具有显著优势，同时拥有更高的显存带宽，如GeForce6800的显存带宽可达到20GB/S以上。GPU的并行处理能力和高带宽使其在科学计算、数据分析等领域展现出比CPU更强的计算能力，AMD和NVIDIA都推出了各自的通用GPU（GPGPU）解决方案。 GPU图形绘制管线： 在图形渲染过程中，GPU通过一系列步骤将三维模型转化为二维图像。这一过程称为几何阶段，主要涉及顶点坐标变换和光照计算。GPU内部的“T&L”（Transform & Lighting）硬件专门负责这些任务。顶点从模型坐标空间（Object space）转换到世界坐标空间（World space），接着是观察坐标空间（Eye space），最后是屏幕坐标空间（Clip and Project space）。这一系列变换是为了让三维物体在二维屏幕上呈现出立体感和真实感。 Shade Language（着色语言）： 在GPU编程中，Shade Language（例如OpenGL的GLSL或DirectX的HLSL）允许开发者编写着色器程序，实现对像素颜色、光照等视觉效果的精确控制。这些着色器在GPU上运行，提高了渲染质量和效率。 GPU与CPU的比较： GPU与CPU的设计目标不同。GPU是为处理大量并行数据而优化的，适合执行重复和密集型计算任务，而CPU则侧重于复杂的控制逻辑和低延迟处理。GPU拥有更多的计算单元和更高的内存带宽，使其在流处理计算中表现出色。 CG编程： CG编程是指利用像CUDA这样的编程接口，直接利用GPU的强大计算能力进行编程。CUDA是NVIDIA开发的一种编程模型，允许开发者直接对GPU进行编程，实现并行计算，广泛应用于科学计算、图像处理、机器学习等领域。 CUDA和GPU技术提供了高效能计算的途径，通过优化的并行处理和高带宽内存，使得原本需要CPU长时间计算的任务得以快速解决，特别是在图形渲染、物理模拟和大数据分析等方面。随着技术的进步，GPU的角色正从单纯的图形处理器转变为高性能计算的重要工具。