GPU编程技术:从历史到现代的图形加速革命
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计算机图形学是现代信息技术领域的重要组成部分,它涉及到了计算机如何生成、处理和显示图像以模拟真实世界的视觉效果。武汉大学电子信息学院的王泉德教授的研究方向之一就是这门学科,其邮箱地址为qdwang@sohu.com。在计算机图形学的学习过程中,GPU编程技术起着至关重要的作用。
GPU(Graphics Processing Unit),即图形处理器,原本是为了加速图形渲染而设计的专用硬件,但随着技术的发展,GPU逐渐演变成可编程的计算单元。它的核心特点是并行处理能力强大,能够执行大量的浮点运算,特别适合于需要大量数据并行处理的应用场景,如图形渲染、物理模拟和机器学习等。
GPU编程技术的发展历程可以追溯到20世纪70年代末和80年代初,当时GPU的概念开始萌芽,主要应用于基于数字信号处理芯片的图形加速。然而,真正的转折点发生在1998年,NVIDIA公司宣布了现代GPU的成功研发,这一突破性进展标志着GPU从专注于图形渲染转变为具备编程能力的通用计算平台,预示着GPU时代的到来,也被称为pre-GPU时期的终结。
在现代GPU中,晶体管技术的进步使得GPU的计算能力显著提升。例如,Intel的Pentium IV处理器在2.4GHz时仅使用约5千万个晶体管,而NVIDIA的GeForce FX GPU则配备了超过1亿2千5百万个晶体管,这体现了GPU在处理能力上的巨大飞跃。这种高密度的晶体管布局使得GPU能够同时处理多个任务,极大地提高了图形和计算性能。
GPU编程语言,如CUDA(NVIDIA的并行计算平台)、OpenGL和DirectX,为开发者提供了编写能在GPU上运行的程序的工具。《GPU Programming and Cg Language Primer》第一版是一本深入浅出的入门教材,适合不同程度的读者,从阳春白雪的专业人士到对GPU编程感兴趣的技术爱好者都能从中获益。
学习GPU编程技术不仅需要掌握基础的图形学原理,还需要理解并能灵活运用编程语言和工具,因为这涉及到硬件与软件的紧密交互。随着云计算和人工智能的发展,GPU编程技术的应用越来越广泛,对计算机图形学专业人士来说,这是一项必备的技能,也是未来职业发展的关键领域。
2024-01-22 上传
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码侬
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