GPGPU计算与GPU OS移植：传统静态分支架构解析

"本文主要探讨了传统静态分支架构下的GPGPU计算，特别是关于GPU上的MPEG2运动估计算法，以及GPU操作系统移植的相关知识。文章涵盖了图形硬件历史、早期GPGPU通用计算、现代GPU架构、编程模型，并对未来的展望进行了简述。" 在图形处理领域，GPU（Graphics Processing Unit）的发展经历了从早期的专门用于图形渲染的硬件到通用计算平台的转变。早期的GPU，如SGI InfiniteReality和HP Visualize FX6，采用了分离式的元件设计，分别负责几何处理、光栅化和纹理处理。随着技术的进步，单芯片图形硬件成为主流，例如Intel 740，它整合了所有功能，标志着图形硬件集成化的开始。 进入21世纪，GPU的可编程性逐渐增强，DirectX API的迭代推动了这一进程。DirectX 7引入了Transform and Lighting (TnL)单元，DirectX 8增加了顶点着色器，而DirectX 9则进一步引入像素着色器，直至DirectX 9.0c引入动态分支操作，使得GPU开始具备通用计算能力。 在传统GPU的静态分支架构下，如DX9时代的NV4X（NVIDIA GeForce 5系列），GPU的体系结构包括Split-Shader Architecture (SSA)、后顶点缓存、分层Z缓冲、快速Z清除、颜色/Z压缩和预取纹理缓存等特性。这些设计为执行像MPEG2运动估计这样的复杂算法提供了基础。MPEG2运动估计算法在GPU上运行，可以通过Shader Units进行优化，Shader Units可以映射到像素着色器单元（PSU）、纹理映射单元（TMU）和顶点着色器单元（VSU）等不同模块，利用GPU的并行处理能力提升计算效率。 现代GPU进一步发展，如CUDA、OpenCL等编程框架的出现，使得GPU能够执行更为复杂的计算任务，广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理等领域。未来，随着GPU架构的持续演进，其在通用计算中的角色将更加显著，为各种高性能计算应用提供强大的硬件支持。 传统静态分支架构下的GPGPU计算通过优化的硬件设计和编程模型，实现了高效的并行计算，尤其在图形处理和特定领域的计算任务中表现出色。随着GPU技术的发展，这种计算方式将继续影响和推动计算机科学的诸多领域。