GPU：从图形处理器到通用并行计算引擎

"GPU的工作原理及其发展演变" GPU（图形处理器）自20世纪90年代初以来，从科学幻想变为现实，几乎每台新计算机都配备了专门用于提供高性能、视觉丰富的交互式3D体验的GPU。这一显著变化源于消费者对视频游戏的需求增长，制造技术的进步，以及对前向图形管道内在并行性的利用。 传统的GPU采用固定功能的3D图形管线，而现在的GPU已经转向了灵活的通用计算引擎。这种转变使得GPU能够直接在图形硬件上实现许多并行算法。对于能够充分利用底层计算能力的算法来说，它们经常能够获得巨大的速度提升。因此，GPU被誉为首款广泛应用于桌面的并行计算机。 **图形管道（The Graphics Pipeline）** 3D图形系统的任务是将复杂的三维模型转化为屏幕上二维图像的过程。这个过程通过一系列阶段的图形管道来完成，包括以下几个关键步骤： 1. **顶点处理（Vertex Processing）**：这是图形管道的起点，GPU处理3D模型的几何信息，如顶点位置、法线和纹理坐标。它执行矩阵变换，将3D坐标转换到2D屏幕空间。 2. **图元装配（Primitive Assembly）**：顶点被组合成基本的图元，如三角形或线段，这些图元是渲染的基本单元。 3. **光栅化（Rasterization）**：将图元分解为屏幕上的像素，进行遮挡测试，确定哪些像素应该被渲染。 4. **片段处理（Fragment Processing）**：对每个像素应用着色，计算颜色、深度和光照效果。这包括纹理映射和混合操作，以创建平滑的表面和阴影。 5. **屏幕空间处理（Screen-Space Operations）**：最后，通过深度测试、alpha测试等步骤，筛选出最终要在屏幕上显示的像素，然后将它们组合成最终的图像。 GPU的设计使其在这些步骤中能同时处理大量数据，从而极大地提高了渲染速度。随着技术的发展，现代GPU还支持更高级的技术，如可编程着色器，允许开发者自定义图形管道的各个阶段，以适应各种复杂的渲染需求。 GPU的并行计算能力使其在科学计算、机器学习、深度学习等领域也发挥了重要作用。例如，在深度学习中，大量的矩阵运算和卷积操作可以高效地在GPU上并行执行，大大加快了训练和推理的速度。 GPU从最初的专注于图形渲染的设备演变为一种强大的并行计算平台，其灵活性和效率使其在多个领域都发挥着至关重要的作用。随着技术的不断进步，GPU将继续在推动计算性能的边界方面扮演关键角色。