圖形處理器（計算機術語）

圖形處理器（計算機術語）

圖形處理器 （計算機術語） 次瀏覽 | 2022.08.09 15:51:31 更新 來源 ：互聯網 精選百科 本文由作者推薦 圖形處理器計算機術語

當前圖形處理器的通用計算取得長足發展，為適應通用計算圖形處理器在硬件體系結構和軟件支持方面完成相應調整和改變，面對各種應用領域中數據規模增大的趨勢，多GPU系統和GPU集群的研究應用日趨增多.以流處理器及圖形處理器硬件體系為依據，介紹學術和工業領域中流處理器及圖形處理器體系變化趨勢.從軟件編程環境、硬件計算與通信等方面展開討論，闡述通用計算中圖形處理器的關鍵問題，包括編程模型及語言的發展和方向，存儲模型的量化研究、訪存模式和行為的優化以及分布式存儲管理的熱點問題，典型通信原型系統的對比及通信難點的分析，GPU片內和片間的負載均衡，可靠性和容錯計算，GPU功耗評測及低功耗優化的研究進展.綜述在海量數據處理、智能計算、復雜網絡、集群應用領域中圖形處理器的研究進展及成果.總結在通用計算發展中存在的技術問題和未來挑戰。

中文名

圖形處理器

外文名

graphics?processing?unit

英語縮寫

GPU

又 稱

顯示核心、顯示芯片

簡介

一個光柵顯示系統離不開圖形處理器，圖形處理器是圖形系統結構的重要元件，是連接計算機和顯示終端的紐帶。

應該說有顯示系統就有圖形處理器(俗稱顯卡)，但是早期的顯卡只包含簡單的存儲器和幀緩沖區，它們實際上只起了一個圖形的存儲和傳遞作用，一切操作都必須由CPU來控制。這對于文本和一些簡單的圖形來說是足夠的，但是當要處理復雜場景特別是一些真實感的三維場景，單靠這種系統是無法完成任務的。所以后來發展的顯卡都有圖形處理的功能。它不單單存儲圖形，而且能完成大部分圖形功能，這樣就大大減輕了CPU的負擔，提高了顯示能力和顯示速度。隨著電子技術的發展，顯卡技術含量越來越高，功能越來越強，許多專業的圖形卡已經具有很強的3D處理能力，而且這些3D圖形卡也漸漸地走向個人計算機。一些專業顯卡具有的晶體管數甚至比同時代的CPU的晶體管數還多。比如2000年加拿大ATI公司推出的RADEON顯卡芯片含有3千萬顆晶體管，達到每秒15億個象素填寫率。

組成

圖形處理器由以下器件組成：

(1)顯示主芯片顯卡的核心，俗稱GPU，它的主要任務是對系統輸入的視頻信息進行構建和渲染。

(2)顯示緩沖存儲器用來存儲將要顯示的圖形信息以及保存圖形運算的中間數據;顯示緩存的大小和速度直接影響著主芯片性能的發揮。

(3)RAMD/A轉換器把二進制的數字轉換成為和顯示器相適應的模擬信號。

主要問題

計算能力和計算模式方面的問題

當前GPU的基礎———傳統Z-buffer算法不能滿足新的應用需求。在實時圖形和視頻應用中，需要更強大的通用計算能力，比如支持碰撞檢測、近似物理模擬；在游戲中需要圖形處理算法與人工智能和場景管理等非圖形算法相結合。當前的GPU的體系結構不能很好地解決電影級圖像質量需要解決的透明性、高質量反走樣、運動模糊、景深和微多邊形染色等問題，不能很好的支持實時光線跟蹤、Reyes(Renderverythingyoueversaw)等更加復雜的圖形算法，也難以應對高質量的實時3D圖形需要的全局光照、動態和實時顯示以及陰影和反射等問題。需要研究新一代的GPU體系結構突破這些限制。隨著VLSI技術的飛速發展，新一代GPU芯片應當具有更強大的計算能力，可以大幅度提高圖形分辨率、場景細節(更多的三角形和紋理細節)和全局近似度。圖形處理系統發展的趨勢是圖形和非圖形算法的融合以及現有的不同染色算法的融合。新一代的圖形系統芯片需要統一靈活的數據結構、新的程序設計模型、多種并行計算模式。我們認為發展的趨勢是在統一的、規則并行處理元陣列結構上，用數據級并行、操作級并行和任務級并行的統一計算模式來解決當前圖形處理系統芯片面臨的問題。

制造工藝方面的問題

集成電路發展到納米級工藝，不斷逼近物理極限，出現了所謂紅墻問題：一是線的延遲比門的延遲越來越重要。長線不僅有傳輸延遲問題，而且還有能耗問題。二是特征尺寸已小到使芯片制造缺陷不可避免，要從缺陷容忍、故障容忍與差錯容忍等三個方面研究容錯與避錯技術。三是漏電流和功耗變得非常重要，要采用功耗的自主管理技術。現代的圖形處理器芯片在克服紅墻問題的幾個方面有了顯著的進步：利用了大量的規則的SIMD陣列結構；它的分布存儲器接近了運算單元，減少了長線影響；它的硬件多線程掩蓋了部分存儲延遲的影響。但是隨著工藝進一步發展，當前GPU的體系結構難以適應未來工藝發展，沒有在體系結構上應對長線問題、工藝偏差和工藝缺陷問題的措施，特別是沒有考慮如何適應三維工藝。當前最先進工藝的晶體管的柵極厚度已經大約是五個原子，在制造時，少了一個原子就造成20%的工藝偏差。因此工藝的偏差成為SoC設計不能不考慮的問題。特別是到2018年后的納電子集成電路，可以通過隨機自組裝產生規則的納米器件。因此，新一代系統芯片的體系結構必須利用規則的結構并且容忍工藝偏差，具有容錯、避錯和重組的能力。我們認為采用大量同構處理器元之間的鄰接技術，適應納米級工藝和未來的三維工藝，采用新型體系結構和相關的低功耗、容錯和避錯的設計策略，對于未來的圖形處理系統芯片具有重要的科學意義。

供應商ATI

1985年8月20日ATI公司成立，同年10月ATI使用ASIC技術開發出了第一款圖形芯片和圖形卡，1992年4月ATI發布了Mach32圖形卡集成了圖形加速功能，1998年4月ATI被IDC評選為圖形芯片工業的市場領導者，但那時這種芯片還沒有GPU的稱號，很長的一段時間ATI都是把圖形處理器稱為VPU，直到AMD收購ATI之后其圖形芯片才正式采用GPU的名字。

NVIDIA

NVIDIA公司在1999年發布Geforce256圖形處理芯片時首先提出GPU的概念。從此NVIDIA顯卡的芯就用GPU來稱呼。GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，并進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。GPU所采用的核心技術有硬體T&L、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。

型號舉例AMD

AMD筆記本電腦顯卡產品主要是MobilityRadeon系列，該系列產品具備一定的3D性能，其產品主要有R9（高端）、R7（中端）、R5（低端）三個系列：

MobilityRadeonR9M200系列的MobilityRadeonR9M295X/M280/M275X//M265X；

MobilityRadeonR9M300系列的MobilityRadeonR9M395X/M385X/M375X//M365X；

MobilityRadeonR7M200系列的MobilityRadeonR7M270/M265fM260X/M260;

MobilityRadeonR7M300系列的MobilityRadeonR7M380/M370/M365/M360X/M340；

MobilityRadeonR5M200系列的MobilityRadeonR5M255/M230；

MobilityRadeonR5M300系列的MobilityRadeonR5M335/M330/M320/M315等。

nVIDIA

nVIDIA筆記本電腦顯卡產品主要包括GeForce900M系列移動顯卡、GeForce800M系列移動顯卡、GeForce700M系列移動顯卡等。

其中GeForce9800M系列移動顯卡主要包括GeForceGTX980M/GTX970M/GTX960M/GTX950M/940M/930M/920M/910M等。

GeForce800M系列移動顯卡主要包括GeForceGTX880M/GTX870M/GTX860M/GTX850M/840M/830M/820M等。

GeForce700M系列移動顯卡主要包括GeForceGTX780M/GTX770M/GTX765M/GTX760M/GT755M/750M/GT745M/GT740M/GT730M/GT720M/等。

參考資料