GPGPU代表general purpose computing on graphics procesing unit,就是“圖形處理器通用計(jì)算技術(shù)”。這種新型的加速技術(shù)試圖把個(gè)人計(jì)算機(jī)上的顯卡當(dāng)作CPU這樣的通用處理器來用，使顯卡的強(qiáng)勁動(dòng)力不僅僅發(fā)揮在圖形處理上。從2009年開始，利用顯卡進(jìn)行計(jì)算已經(jīng)漸成主流。

GPU的工作過程，它從CPU處獲得三維模型，這些模型是用頂點(diǎn)坐標(biāo)和色彩信息組成的，GPU對(duì)這些頂點(diǎn)的位置進(jìn)行一系列的變換，然后投影到幀緩存上。投影的同時(shí)，GPU根據(jù)顯示其的大小和分辨率對(duì)投影結(jié)果進(jìn)行裁減，光柵化，每個(gè)幀緩存里的像素或者像素多邊形的色彩經(jīng)過GPU的一系列變換，最后的結(jié)果被GPU輸出到顯示器上。

GPU在計(jì)算機(jī)中的位置：

這一系列的工作是先后有序，不可顛倒的，前面步驟的輸出是后面步驟的輸入，這一連串的圖形處理任務(wù)被成為圖形流水線，圖形流水線的入口是頂點(diǎn)坐標(biāo)和顏色信息，輸出是一幀適合當(dāng)前顯示器顯示的圖像，流水線以較高的頻率工作（高于顯示器的刷新頻率），期間不斷有數(shù)據(jù)從中流過，同時(shí)連續(xù)的一幀幀圖像被輸出到顯示器上。

應(yīng)用程序輸入GPU的是三維的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從流水線輸入端直到頂點(diǎn)著色器，流水線計(jì)算的對(duì)象都是三維幾何模型，從光柵化器開始，所有操作都幀度二維像素了。

1.在計(jì)算機(jī)科學(xué)史上，某個(gè)算法一旦被設(shè)計(jì)出來就會(huì)被持續(xù)不斷的改進(jìn)，來達(dá)到更高的直行效率，一般來說，某個(gè)算法若在改進(jìn)后比原來快了20%或者50%，就會(huì)被認(rèn)為是個(gè)顯著的貢獻(xiàn)，并有機(jī)會(huì)發(fā)表在學(xué)術(shù)論文中。但顯著改進(jìn)某個(gè)算法的性能絕非易事，除了要深入了解算法的內(nèi)涵，還要求算法設(shè)計(jì)者有較身后的理論基礎(chǔ)和很強(qiáng)的創(chuàng)新能力。

2.2004年之后，CPU發(fā)展已經(jīng)告別了主頻時(shí)代，單核CPU的性能自此之后很難靠提高主頻來提高性能。然而依靠重新設(shè)計(jì)算法來顯著提高程序的運(yùn)行效率是一項(xiàng)艱巨的腦力勞動(dòng)，且成效較為有限。所以，為了充分利用CPU的計(jì)算資源，越來越多的算法被重新設(shè)計(jì)成并行結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)多核CPU架構(gòu)，但是，和主頻一樣，多核CPU的核心數(shù)目也受到各種因素的限制，比如成本，散熱燈技術(shù)難題。

3.要使用GPU做并行計(jì)算，就要保證并行計(jì)算算法滿足幾個(gè)條件，首先每個(gè)線程的任務(wù)互不相關(guān)，其次，每個(gè)線程執(zhí)行相同的指令。與之相應(yīng)，具有以下特點(diǎn)的算法能夠在GPU上達(dá)到最高的直行效率，首先每個(gè)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)包）都需要經(jīng)過相同的流程來處理，其次數(shù)據(jù)之間沒有相干性，即某些數(shù)據(jù)的計(jì)算不依賴于另一些數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果，最后，數(shù)據(jù)量龐大。需要注意的事，以上的要求都是針對(duì)局部算法而言的，比如，算法中的一步操作，一個(gè)循環(huán)語句等等，并不要求整個(gè)程序都滿足線程的不相干性和指令一致性，一個(gè)完整的程序可以是由多個(gè)滿足以上條件的部分接合起來的，而對(duì)程序全劇的控制和個(gè)部分的協(xié)調(diào)可以放在CPU上完成，這也就是所謂的異構(gòu)并行計(jì)算。也就是說，計(jì)算資源含有多個(gè)不同的處理器，比如由GPU，CPU，甚至還有其他的處理器比如NPU，組成的處理器陣列，而GPGPU的計(jì)算過程是由CPU和GPU等共同完成的，開發(fā)人員可以將算法復(fù)雜的，要求精度高的數(shù)據(jù)量小的部分交給CPU，而將算法枯燥的，對(duì)精度要求不是很高的，數(shù)據(jù)量龐大的部分交給GPU來完成。

---

結(jié)束

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的GPGPU渲染GPU的认知总结的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。