浅谈GPU

Programmable Graphics Processing Unit(GPU)，可编程图形处理单元，可编程图形硬件。

98年NVIDIA的modern GPU研发成功，使用晶体管(transistors)进行计算。

自03年起，可编程图形硬件正式诞生，GPU编程也宣告诞生。

目前最新的可编程图形硬件已经具备了如下功能：
1. 支持 vertex programmability 和 fragment programmability；
2. 支持 IEEE32 位浮点运算；
3. 支持 4 元向量， 4 阶矩阵计算；
4. 提供分支指令，支持循环控制语句；
5. 具有高带宽的内存传输能力（ >27.1GB/s）；
6. 支持 1D、 2D、 3D 纹理像素查询和使用，且速度极快；
7. 支持绘制到纹理功能（ Render to Texture， RTT）。

由于 GPU 具有高并行结构（ highly parallel structure），所以GPU 在处理图形数据和复杂算法方面拥有比 CPU 更高的效率。

所谓“并行计算”是指“多个数据可以同时被使用，多个数据并行运算的时间和1个数据单独执行的时间是一样的”。

虽然 GPU 采用数据并行处理方式极大加快了运算速度，但正是由于“任意一个元素的计算不依赖于其它同类型数据”，导致“需要知道数据之间相关性的”算法，在 GPU 上难以得到实现（但在 CPU 上则可以方便的实现），一个典型的例子是射线与不规则物体的求交运算。

此外， GPU 在控制流方面弱于CPU，在图中可以看到， GPU 中的控制器少于 CPU，而控制器的主要功能是取指令，并指出下一条指令在内存中的位置，控制和协调计算机的各个部件有条不紊地工作。

——摘自《GPU 编程与CG 语言之阳春白雪下里巴人》

总结：

- 由于GPU的高并行性，对像素的处理无需像C++等高级语言一样进行遍历操作

- GPU不仅在处理图形数据方面效率更高，在处理“不依赖其他同类型数据”的复杂算法方面也有更高的表现

- GPU提供顶点编程和像素编程能力

巴特西

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