GPU编程入门：历史、发展与现代应用

GPU编程技术是一门关键的计算机科学领域，它涉及利用图形处理器（GPU）的强大并行计算能力来加速各种计算密集型任务。本文旨在为初学者提供一个易于理解的入门指南，通过讲述GPU的发展历程以及相关的编程语言和技术。 20世纪70年代末和80年代初，GPU的概念首次提出，作为基于数字信号处理芯片的设计，主要用于图像和视频处理。然而，真正的变革发生在1998年，NVIDIA公司宣布其现代GPU（也称为post-GPU时期）的成功研发，这标志着GPU从单纯的图形渲染器转变为通用计算平台，能够执行复杂的数学运算和图形处理任务。 现代GPU的特点在于其大量的晶体管，如Intel Pentium IV的5500万个晶体管与NVIDIA GeForce FX GPU的超过1亿2500万个晶体管相比，显示了GPU在计算能力上的显著提升。NVIDIA 7800GXT甚至拥有高达3亿2000万个晶体管，这使得GPU能执行高度定制化的指令，从而实现更高的性能。 自1998年起，现代GPU的发展经历了几个关键阶段： 1. 第一代（1998年）：主要局限于纹理组合和像素颜色计算，功能相对基础。 2. 第二代（1999-2000年）：增加了三维坐标变换和光照计算的能力，支持立方体贴图（cubemap）。 3. 第三代（2001年）：引入了顶点操作控制，允许应用程序自定义处理图形的每个顶点，这是GPU编程的核心特性。 4. 第四代（2002-2003年）：引入了顶点程序和片段程序的可编程性，即用户可以直接编写代码来控制图形渲染过程，这极大地扩展了GPU的应用范围，同时推动了DirectX和OpenGL等图形API的更新，以适应新的编程模型。 学习GPU编程技术时，推荐参考《GPU Programming and Cg Language Primer》第一版，这本书结合理论和实践，使读者能够理解和掌握GPU编程的基础知识。此外，NVIDIA的官方文档《Cg Users Manual》也是重要的参考资料，提供了详细的API和工具指导。 GPU编程技术不仅改变了游戏开发和图形渲染领域，还在科学计算、机器学习等领域发挥着重要作用。随着技术的不断进步，学习和掌握GPU编程对于优化计算密集型工作负载，提高整体系统性能具有重要意义。