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一、GPU的由来
GPU简称Unit，通常称为视觉处理单元。GPU广泛应用于嵌入式系统、移动电话、个人笔记本电脑、工作站和视频游戏解决方案。现代GPU对于图像和图形处理非常高效。这是由于GPU被设计为高度并行架构，这使得它们在大数据块的并行处理算法方面比通用处理器和CPU具有优势。
ATi公司成立于年8月20日，同年10月，ATi开发出第一块采用ASIC技术的图形芯片和显卡。年4月，ATi发布了集成图形加速的显卡。年4月，ATi发布，IDC将其选为图形芯片行业的市场领导者，但当时这些芯片还没有GPU的称号。使用GPU的名称。
该公司在年发布图形处理芯片时首次提出了GPU的概念，从此主板芯片就被冠以GPU这个新名字。GPU减少了主板对CPU的依赖，并执行一些原来CPU的工作，特别是在3D图形处理方面。GPU采用的核心技术包括钢体TL、立方环境纹理贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸贴图、双纹理四像素位渲染引擎等，硬件TL技术可以说是GPU的符号。
2、工作原理
2.1.GPU工作流程简介
GPU的图形（处理）管线完成以下任务：（不一定按以下顺序）：
在GPU出现之前，CPU一直负责计算机中的主要计算工作，包括多媒体处理。CPU的架构是串行架构，有利于X86指令集，CPU的设计适合尽快完成一项任务。
但这样设计的CPU在多媒体处理方面的缺陷也很明显：多媒体估计一般需要较高的计算密度、多个并发线程、频繁的内存访问，而且由于X86的CISC(Set)架构中的临时寄存器数量较多平台有限，CPU不太适合处理此类工作。
以英特尔为代表的厂商此前也曾多次尝试改进。从年开始，他们陆续推出了针对X86平台的一到四代多媒体扩展指令集SSE（SIMD）。由于对效率的要求很高，CPU本身从硬件本身无法满足其巨大的处理需求，仅靠软件层面的改变无法达到根本效果。
对于GPU来说，它的任务是在屏幕上合成并显示数百万像素的图像，即有数百万个任务需要同时并行处理，因此GPU被设计成可以同时处理很多任务。并行，而不是像CPU那样完成单个任务。
因此，CPU和GPU的架构有很大不同。CPU功能模块众多，能适应复杂的计算环境；而GPU的结构相对简单。目前，流处理器和内存控制器占据了大部分晶体管。
CPU中的晶体管大部分主要用来构建控制电路（如分支预测等）和Cache，只有少部分晶体管用来完成实际的计算工作。GPU的控制比较简单，对Cache的需求较小，因此大部分晶体管可以由各种专用电路和多条流水线组成，从而导致GPU的计算速率实现突破性飞跃，并具有更强大的计算能力。处理浮点。计算能力。
图2-1CPU和GPU架构
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