GPU,全称为Graphics Processing Unit,即图形处理器,是显卡中的关键芯片,专门负责处理屏幕显示相关的计算任务以及实现图形流水线。自1992年SGI发布OpenGL 1.0以来,图形流水线逐渐成为业界标准。早期,图形流水线主要在CPU中实现,但随着1994年PC显卡的出现和1999年GPU的引入,这些功能被转移到了专门设计的图形硬件上,使得处理效率显著提升。
GPU与CPU在发展速度上有明显的差异。相较于通用计算设计的CPU,GPU专注于图形处理,采用高度并行的架构,例如NVIDIA的Geforce 7800拥有24条像素渲染管线,而Geforce 8800则拥有128条流计算单元,这使得GPU在特定任务上远超CPU。然而,这种优化也导致GPU在灵活性和通用性上不及CPU。
随着时间推移,GPU的功能不断演进。从2002年开始,GPU在顶点操作和片段操作这两个阶段具备了可编程能力。首先引入的是Vertex Shader,它允许程序员直接控制顶点的各种属性。随后,Fragment Shader(像素着色器)的出现使我们能够在片段级别上编程控制像素属性。到了2006年,Geometry Shader的加入进一步扩展了GPU的功能,允许在几何阶段进行处理。
随着DirectX 11等技术的升级,GPU的应用范围不断拓宽,开始支持更复杂的图形效果,如全局光照(Global Illumination)。例如,NVIDIA在2014年发布的GTX 970/980显卡就展示了使用GPU进行全局光照处理的能力,通过演示阿波罗11号登月的场景来体现其强大的图形处理能力。
对于GPU编程,开发者可以使用特定的编程语言,如NVIDIA的Cg,Microsoft的HLSL(适用于Direct3D),或者GLSL(适用于OpenGL)。这些语言,尤其是Shader编程,为开发者提供了直接控制GPU硬件的能力,以实现更高效、更精细的图形渲染效果。
总结来说,GPU的概念和发展是计算机图形学领域的重要里程碑。从最初的图形流水线到现在的可编程GPU,它们在游戏、影视特效、科学可视化等领域发挥着关键作用,推动了3D图像技术的飞速进步。同时,GPU的并行计算能力也被广泛应用于机器学习、深度学习等高性能计算场景,成为现代计算体系中的重要组成部分。