GPU工作原理与理解

快来打我* 2021-09-10 09:06 394阅读 0赞

本周看GPU看得有点儿乱，

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“[图形处理器][Link 1]”。

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。图1 GPU VS CPU展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于  
数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理多个数据。

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GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据进行独立的并行计算，所谓“对数据进行独立计算”，即，流内任意元素的计算不依赖于其它同类型数据，例如，计算一个顶点的世界位置坐标，不依赖于其他顶点的位置。而所谓“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”。

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图2  GPU上的矩阵加法

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图3 GPU渲染管线

上图3是一张典型的可编程GPU的流水线示意图，其中可编程的顶点处理器(Vertex Shader)负责处理顶点数据流(包括位置、颜色，光照等)。因为顶点处理操作都是在空间的几何点上进行，因此Vertex Shader对于通用计算而言非常适合于几何操作类的计算。可编程片段着色器(Fragment Processor)在几何处理和转换完成后，负责为每个象素“画”上正确的色彩，它的ISA(系统体系结构)类似于DSP或SSE指令集，由Folat4的SIMD执行单元和寄存器组成，处理的时候接受先从存储器中取出2个待加元素，根据片段的位置进行向量相加，向量和以颜色的形式被保存到存储器中，可以当作结果输出或在下一步运算中直接被使用。处理的一般为4个单元的向量，因为RGB三种色彩加上Alpha通道数据正好是4。片段着色器包含的TMU(Texture Mapping Unit)单元能以贴图的形式存取显存，因此可以被看作一个只读存取界面。

补充：下面为我看到的文章中写的。。先记录下

像素着色器负责纹理采样和其它高级逐像素处理，在NVIDIA SDK 9.5 的示例 VideoFilter 中， 运用像素着色器的并行计算能力对视频进行多种高级图像处理技术。 诸如： 模糊、锐化、 视频混合等.  
      相关实现步骤如下：  
     (1) 创建视频纹理管理对象；  
     (2) 载入视频文件， DirectShow 负责管理调度视频数据；  
     (3) 关联 DirectShow 视频数据与 Direct3D 纹理对象；  
     (4) GPU 初始化， 关联 CPU 顶点数据与 GPU 外部变量， 特别是 DirectShow 处理完的帧数据与 GPU 中的纹理数据关联；

(5)顶点着色器进行纹理坐标转换和其它基于顶点的并行算法；  
      (6) 像素着色器进行纹理采样以及其它象素级并行算法。

[Link 1]: http://baike.baidu.com/view/5395837.htm
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