檢視 Gpu 的原始碼

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|<center><img src=https://img1.mydrivers.com/img/20250526/s_8768c5ddaf424d55bb3689f596e55c1d.jpg width="320"></center>
<small>[https://news.mydrivers.com/1/1050/1050039.htm 来自 快科技 的图片]</small>
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'''Gpu'''（图形处理器），全称Graphics Processing Unit，又称显示核心、视觉处理器、显示[[芯片]]<ref>[https://it.sohu.com/a/716735634_99901597 悟空问世，量子芯片绝地反击 ]，搜狐，2023-09-01</ref>或绘图芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、[[智能手机]]<ref>[https://www.sohu.com/a/819127884_121924584 2024年必体验的智能手机：超强AI摄影与无与伦比电池续航 ]，搜狐，2024-10-22 </ref>等）上运行绘图运算工作的微处理器。

GPU根据图形图像计算的特点设计。一块GPU设备上通常集成了数百至上千的轻量级[[计算]]核心，针对相互独立的SIMD，MIMD计算，具有极高的计算能力。其用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接[[显示器]]和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。

==发展历程==

===计算能力和计算模式方面的问题===

当前GPU的基础———传统Z-buffer算法不能满足新的应用需求。在实时图形和视频应用中，需要更强大的通用计算能力，比如支持碰撞检测、近似物理模拟；在游戏中需要图形处理算法与[[人工智能]]和场景管理等非图形算法相结合。当前的GPU的体系结构不能很好地解决电影级图像质量需要解决的透明性、高质量反走样、运动模糊、景深和微多边形染色等问题，不能很好的支持实时光线跟踪、Reyes(Renders everything you ever saw)等更加复杂的图形算法，也难以应对高质量的实时3D图形需要的全局光照、动态和实时显示以及阴影和反射等问题。需要研究新一代的GPU体系结构突破这些限制。随着VLSI技术的飞速发展，新一代GPU芯片应当具有更强大的计算能力，可以大幅度提高图形[[分辨率]]、场景细节(更多的三角形和纹理细节)和全局近似度。图形处理系统发展的趋势是图形和非图形算法的融合以及现有的不同染色算法的融合。新一代的图形系统芯片需要统一灵活的数据结构、新的程序设计模型、多种并行计算模式。我们认为[[发展]]的趋势是在统一的、规则并行处理元阵列结构上，用数据级并行、操作级并行和任务级并行的统一计算模式来解决当前图形处理系统芯片面临的问题。

===制造工艺方面的问题===

集成电路发展到纳米级[[工艺]]，不断逼近物理极限，出现了所谓红墙问题：一是线的延迟比门的延迟越来越重要。长线不仅有传输延迟问题，而且还有能耗问题。二是特征尺寸已小到使芯片制造缺陷不可避免，要从缺陷容忍、故障容忍与差错容忍等三个方面研究容错与避错技术。三是漏电流和功耗变得非常重要，要采用功耗的自主管理技术。现代的图形处理器芯片在克服红墙问题的几个方面有了显著的进步：利用了大量的规则的SIMD阵列结构；它的分布存储器接近了[[运算]]单元，减少了长线影响；它的硬件多线程掩盖了部分存储延迟的影响。但是随着工艺进一步发展，当前GPU的体系结构难以适应未来工艺发展，没有在体系结构上应对长线问题、工艺偏差和工艺缺陷问题的措施，特别是没有考虑如何适应三维工艺。当前最先进工艺的晶体管的栅极厚度已经大约是五个原子，在制造时，少了一个原子就造成20%的工艺偏差。因此工艺的偏差成为SoC[[设计]]不能不考虑的问题。特别是到2018年后的纳电子集成电路，可以通过随机自组装产生规则的纳米器件。因此，新一代系统芯片的体系结构必须利用规则的结构并且容忍工艺偏差，具有容错、避错和重组的能力。我们认为采用大量同构处理器元之间的邻接技术，适应纳米级工艺和未来的三维工艺，采用新型体系结构和相关的低功耗、容错和避错的设计策略，对于未来的图形处理系统芯片具有重要的科学意义。

==主要用途==

主机总线接口模块收到来自PCI总线的读写操作，包括对寄存器的读写操作和对显示存储的读写操作，完成对寄存器的初始化后，基本图形[[模式]]能够正常输出显示。打开[[视频]]采集寄存器后能够实时采集显示视屏图像窗口。

==参考文献==
[[Category:330 物理學總論]]