GPU

目錄
·GPU概念
·GPU的作用
·GPU與DSP的區(qū)別
·GPU識別軟件
·關于CPU和GPU的相關問題





GPU概念
　　GPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為“圖形處理器”。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現(xiàn)代的計算機中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。
GPU的作用
　　GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別依據(jù)。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力，稱為“軟加速”。3D顯示芯片是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示芯片內(nèi)，也即所謂的“硬件加速”功能。顯示芯片通常是顯示卡上最大的芯片（也是引腳最多的）。現(xiàn)在市場上的顯卡大多采用NVIDIA和ATI兩家公司的圖形處理芯片。
　　于是NVIDIA公司在1999年發(fā)布GeForce 256圖形處理芯片時首先提出GPU的概念。GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。GPU所采用的核心技術有硬體T&L、立方環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。
　　簡單說GPU就是能夠從硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多邊形轉(zhuǎn)換與光源處理）的顯示芯片，因為T&L是3D渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3D位置和處理動態(tài)光線效果，也可以稱為“幾何處理”。一個好的T&L單元，可以提供細致的3D物體和高級的光線特效；只不過大多數(shù)PC中，T&L的大部分運算是交由CPU處理的(這就也就是所謂的軟件T&L)，由于CPU的任務繁多，除了T&L之外，還要做內(nèi)存管理、輸入響應等非3D圖形處理工作，因此在實際運算的時候性能會大打折扣，常常出現(xiàn)顯卡等待CPU數(shù)據(jù)的情況，其運算速度遠跟不上今天復雜三維游戲的要求。即使CPU的工作頻率超過1GHz或更高，對它的幫助也不大，由于這是PC本身設計造成的問題，與CPU的速度無太大關系。
GPU與DSP的區(qū)別
　　GPU在幾個主要方面有別于DSP架構。其所有計算均使用浮點算法，而且目前還沒有位或整數(shù)運算指令。此外，由于GPU專為圖像處理設計，因此存儲系統(tǒng)實際上是一個二維的分段存儲空間，包括一個區(qū)段號（從中讀取圖像）和二維地址（圖像中的X、Y坐標）。此外，沒有任何間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器確定，而且不能由程序改變。這對于自然分布在存儲器之中的算法而言是極大的挑戰(zhàn)。最后一點，不同碎片的處理過程間不允許通信。實際上，碎片處理器是一個SIMD數(shù)據(jù)并行執(zhí)行單元，在所有碎片中獨立執(zhí)行代碼。
　　盡管有上述約束，但是GPU還是可以有效地執(zhí)行多種運算，從線性代數(shù)和信號處理到數(shù)值仿真。雖然概念簡單，但新用戶在使用GPU計算時還是會感到迷惑，因為GPU需要專有的圖形知識。這種情況下，一些軟件工具可以提供幫助。兩種高級描影語言CG和HLSL能夠讓用戶編寫類似C的代碼，隨后編譯成碎片程序匯編語言。Brook是專為GPU計算設計，且不需要圖形知識的高級語言。因此對第一次使用GPU進行開發(fā)的工作人員而言，它可以算是一個很好的起點。Brook是C語言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的簡單數(shù)據(jù)并行編程構造。經(jīng) GPU存儲和操作的數(shù)據(jù)被形象地比喻成“流”（stream），類似于標準C中的數(shù)組。核心（Kernel）是在流上操作的函數(shù)。在一系列輸入流上調(diào)用一個核心函數(shù)意味著在流元素上實施了隱含的循環(huán)，即對每一個流元素調(diào)用核心體。Brook還提供了約簡機制，例如對一個流中所有的元素進行和、最大值或乘積計算。Brook還完全隱藏了圖形API的所有細節(jié)，并把GPU中類似二維存儲器系統(tǒng)這樣許多用戶不熟悉的部分進行了虛擬化處理。用Brook編寫的應用程序包括線性代數(shù)子程序、快速傅立葉轉(zhuǎn)換、光線追蹤和圖像處理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速緩存、SSE匯編優(yōu)化Pentium 4執(zhí)行條件下，許多此類應用的速度提升高達7倍之多。
　　對GPU計算感興趣的用戶努力將算法映射到圖形基本元素。類似Brook這樣的高級編程語言的問世使編程新手也能夠很容易就掌握GPU的性能優(yōu)勢。訪問GPU計算功能的便利性也使得GPU的演變將繼續(xù)下去，不僅僅作為繪制引擎，而是會成為個人電腦的主要計算引擎。
GPU識別軟件
　　說起處理器識別工具CPU-Z，其知名度和必備度無需贅言。硬件網(wǎng)站TechPowerUp.com現(xiàn)在又給我們提供了一個類似的工具，用于顯卡識別的“GPU-Z”。這是TechPowerUp GPU-Z發(fā)布的第二個版本為0.0.2，體積僅有334KB
關于CPU和GPU的相關問題
　　第一個問題：
　　GPU的競爭遠比CPU的競爭來得激烈。通用PC的CPU就只有英特爾和AMD兩家大廠。而在GPU方面領先的是N記和A記兩家廠商，但能生產(chǎn)中低端產(chǎn)品的還有英特爾、3S等好幾家廠商。它們的產(chǎn)品雖然不如前兩家，但在很多應用方面也能滿足用戶的需要，所以N記和A記只有拼命往前跑才不會死掉。CPU廠商沒有采用GPU的先進工藝是因為CPU廠商都有自己投資的生產(chǎn)線，不可能一下把原來的生產(chǎn)線都淘汰了上新的生產(chǎn)線，那樣做可能連當初投入的資金都難以收回。而GPU廠商由于種種原因，一般都是自己設計由別人代工的，比如找臺積電代工。代工廠商為了能接到業(yè)務，只有不停升級自己的生產(chǎn)設備，這樣才能生存下來。所以造成以上原因。
　　第二個問題
　　就如你所說的一樣，CPU除了處理游戲的AI，情節(jié)等方面的數(shù)據(jù)外，對于有些圖像方面也是由它完成的。當微軟每次發(fā)布新的DX時，并不是每款GPU都能支持DX新的特性，所以有些圖像方面的任務還得由CPU來完成。還有有些特性比如重力特性以前是由CPU來完成，現(xiàn)在有些GPU也能支持了，這些任務就由GPU來完成了。
　　第三個問題
　　GPU相當于專用于圖像處理的CPU，正因為它專，所以它強，在處理圖像時它的工作效率遠高于CPU，但是CPU是通用的數(shù)據(jù)處理器，在處理數(shù)值計算時是它的強項，它能完成的任務是GPU無法代替的，所以不能用GPU來代替CPU。
　　最后補充
　　現(xiàn)在AMD收購了A記顯卡芯片的設計廠商，AMD看到今后CPU和GPU只有走一條融合的道路才能地競爭中占得先機。CPU和GPU如何配合默契才能最大地提高工作效率是AMD現(xiàn)在考慮的問題，也是英特爾的問題。

• 通信詞典解釋