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1、CPU和GPU GPU？CPU？ 装机配电脑，谁全部期望拥有一个强劲的处理器和一块给力的显卡，这两个部件决定了电脑的图形运算能力和配置水平的高低。当他人高谈阔论CPU和GPU，你有没有傻傻分不清?算术逻辑单元：关键完成数据的算术运算、逻辑运算、地址运算和移位操作。控制单元：不具有运算功效，只负责对指令进行翻译，并发出实施每条指令的控制信号。存放单元：用于保留运算过程中的中间数据。浮点数：计算机中用于近似表示某个实数，用二进制的科学计数法实现。浮点数比整数能表示的数值范围大很多，但没有整数准确。通常见于表示小数或很大的数。CPU，为通用计算而生CPU，你不但知道，而且很可能见过，电脑机箱内顶一把
2、巨型散热风扇的就是。作为计算机的运算关键和控制关键，其基础结构由算术逻辑单元、控制单元和存放单元组成。这三部分相互配合，便可进行分析、判定、运算，并控制计算机各部分协调工作。自CPU诞生起，它就担负着电脑中全部类型任务的计算。最初，CPU只能进行整数运算，对于浮点数的运算则是经过软件模拟，因此早期的CPU计算浮点数效率很低。伴随时代的发展，CPU中就新增了浮点数运算单元，采取硬件计算替代缓慢的软件模拟。再往后，为了适应多媒体技术的发展，CPU厂商又向CPU中加入了优化多媒体浮点运算的扩展指令计算单元。真正让CPU瓦解的是3D图像的绘制。上世纪90年代初，3D游戏开始普及，其庞大的图形运算量让当
3、初的CPU力不从心。绘制一帧复杂的三维场景动辄需要运算上万个三角形顶点和上亿的像素。绘制过程中几乎全部的运算全部是浮点数运算，假如全部让CPU内部那块小小的浮点运算单元来独揽，就只有把游戏当幻灯片了。没措施，该给CPU找个帮手了。图形运算，让专业的来!面对3D图像绘制那令人暴走的运算量，最终有些人忍不住了。1995年，PC领域第一款用于帮助CPU处理3D图像的显卡3dfx Voodoo诞生了。“巫毒”不但革命性地推进了电脑图形显示，还启发了很多其它的显卡生产企业，NVIDIA便是其中之一。1999年8月，NVIDIA开发了3代“TNT”显卡以后，发表了含有跨世纪意义的产品GeForce256，
4、正式提出了GPU的概念，成功将CPU从繁重的3D图形运算中解放出来。当然，因为时代和技术的限制，这时的GPU均采取固定的硬件算法来完成计算，所以画面效果比较单一，束缚了开发人员的发明性。2021年，NVIDIA企业的GeForce3首先引入了可编程的顶点着色器单元，从而将3D绘制中的“几何坐标变换”步骤变成了能够灵活定制的部分。紧接着在2021年，可编程的像素着色器单元也加入了GPU，从而将3D绘制中的“像素着色&光照”步骤也变成了能够灵活定制的部分。这两个单元的加入使得丰富的变换和光照效果得以实现，原本呆板的画面也变得生动逼真起来。时光荏苒，N系列显卡成为今日显示芯片世界的王者，以总快一步的
5、方法引领着显卡发展。NVIDIA今天取得的成绩，能够说是基础于多年积累的GPU开发实力。早期的GPU采取的是专用的硬件替代CPU的软件计算，比CPU跑得快是轻易了解的。但最新的GPU内部已经采取了类似CPU的可编程软件运算，那为何CPU不能完成的任务，它却能轻松胜任呢?原因在于CPU和GPU是为了不一样的计算任务而设计的。跑在CPU上的指令通常是部分前后有依靠关系的指令，因此CPU在设计上关键为实施串行指令而优化。而3D图形计算是一个比较特殊的运算，每个需要计算的像素之间没有依靠关系，先计算哪一个，后计算哪一个完全不会影响结果，所以GPU在设计上全部是针对大规模并行运算而优化的。即使现在的CP
6、U有双核、四核，但假如把GPU的一个流处理器也看作一个“核”，GPU的“核”数量就已经不再停留在个位数，而是几百甚至上千个。其次，在一样面积的芯片上，为了更加快地实施串行指令，CPU更多地放置了多级缓存和复杂的控制单元。而GPU为了实现更多数据的并行，则更多的是放置运算单元。正因为设计上的偏重不一样，才造就了GPU在处理并行数据时的高效表现。相正确，当要处理分支跳转很多的串行指令时，GPU就完全比不过CPU了。走向融合GPU诞生至今，已经进化为可编程的通用并行处理器，不安心于3D图像绘制，能很好地完成视频编解码、物理运算等大规模的数据处理，CPU的处境似乎岌岌可危。在未来的发展中，GPU会变得更并行，更通用；而CPU也会在增强串行和整数运算的同时增加更多的关键。二者的能力正变得越来越靠近，或许它们会合二为一，到那时也就分不出谁是GPU谁是CPU了吧!3D图像绘制法让CPU瓦解的3D图像的大致步骤以下所表示。需要强调的是：这个绘制单幅画面的过程每秒钟得反复24次以上，我们才能看到连续流畅的画面。
