不同电脑GPU的配置执行着色器代码的情况分析

GPU配置对着色器执行的影响
原创 已于 2025-12-13 21:48:28 修改 · 211 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#着色器 #图形渲染 #gpu算力

于 2025-12-13 21:43:46 首次发布

2025博客之星年度评选已开启 10w+人浏览 708人参与

目录

查看电脑的GPU配置

GPU基本存在形式

各GPU配置执行Shader的情况

没有专用GPU

有集成显卡（最常见）

完全没有图形硬件

CPU软件渲染

具体表现

前端图形API的应对策略 WebGPU / WebGL

本地调试无GPU情况

总结

查看电脑的GPU配置

1. Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器

2. 点击“性能”选项卡

3. 查看是否有“GPU 0”、“GPU 1”等

  • GPU 0通常是核显
  • GPU 1通常是独显

4. 点击每个GPU查看详细信息

  • 制造商：NVIDIA/AMD/Intel
  • 专用GPU内存 > 0 → 独显
  • 共享GPU内存 → 核显

GPU基本存在形式

在现代计算机中，基本都会有任意形式GPU的电脑

渲染方式着色器相对性能典型用途
高端独立GPU100x游戏、专业渲染
集成GPU5-15x日常办公、轻度游戏
CPU软件渲染1x（基准）兼容性测试、无GPU环境

各GPU配置执行Shader的情况

没有专用GPU

有集成显卡（最常见）

着色器由集成GPU处理，只是性能较弱；能运行大多数着色器，但复杂效果会卡顿

完全没有图形硬件

系统会采用以下方式：

CPU软件渲染

完全由CPU模拟GPU流水线；支持HLSL着色器，但执行效率极低

具体表现

  • 帧率极低：可能只有1-10 FPS

  • 功能受限：许多高级着色器功能不支持

  • 高CPU占用：CPU需要同时处理逻辑和渲染

前端图形API的应对策略 WebGPU / WebGL

  • WebGL：浏览器可能提供软件实现（如SwiftShader）

  • WebGPU：规范要求硬件支持，无硬件时无法使用

本地调试无GPU情况

如下图

总结

  1. 有集成显卡时：着色器正常执行，只是性能差

  2. 真正无硬件时：通过WARP等软件渲染器，CPU模拟GPU执行着色器

GPU 基本运行原理
烟云的计算
08-12 2万+
目录 文章目录目录显卡GPUCPU 与 GPU 的区别GPU 的架构CUDA 编程模式CUDA 的架构利用 CUDA 进行多并发编程的原理虚拟机显卡的实现方式虚拟显卡显卡直通物理显卡虚拟化KVM 虚拟机通过 PCI Pass-through 使用 NVIDIA 显卡 显卡 显卡（Video card、Display card、Graphics card、Video adapter）是 PC（Per...
C++和OpenGL实现3D游戏编程【连载15】——着色器初步（附源码）
zhooyu的博客
10-14 1054
OpenGL着色器（Shader）是用着色器语言(OpenGL Shading Language, GLSL)写的，是一种在图形渲染管线中用于执行特定渲染计算的小程序。当今大多数显卡都有成千上万的小处理核心，我们可以简单的把这些小处理核心在进行图形渲染过程中运行的各阶段统称为一个个管线。着色器是为每一个渲染管线的各个阶段运行的独立的小程序，能在图形渲染管线中快速处理数据。那我们来深入了解一下图形渲染的基本过程和可编程渲染管线的概念。
1.GPU简介及英伟达开发环境配置
suy123的博客
01-01 1029
英伟达开发环境配置
VTK 学习----3D基础知识-着色器和图形管道
charce_you的专栏
06-08 3017
2.5 着色器和图形管道 2.5.1 图形管道 在三维绘图引擎中，一切物体都在三维空间，但屏幕和窗口是2D像素阵列，因此三维引擎的大部分工作是将所有3D坐标转换为合适屏幕的2D像素。将3D坐标转换为2D像素的过程由图形管道完成。图形管管分为两部分：第一部分将3D坐标转换为2D坐标，第二部分将2D坐标转换为实际的彩色像素。 图形管道将一组3D坐标作为输入，并将这些坐标转换为屏幕上的彩色2D像素...
Android GPU 检查器 (AGI)
蛰伏--当你不够强大时，就不要放弃努力
05-27 5347
////////////////////////////////////////////////////////// 使用这款强大的图形分析器分析您的游戏对 Android 设备的影响，以便您识别性能问题和需要优化的区域。 https://developer.android.com/agi AGI 下载 AGI 可在下方或 GitHub 上下载。有关要求和设置信息，请参阅快速入门。发行说明和开发者版本也可以在 GitHub 上找到。 平台 包 SHA-256 校验和 尺...
深入GPU硬件架构及运行机制
master-计算机科学专栏
01-11 2528
一、导言 对于大多数图形渲染开发者，GPU是既熟悉又陌生的部件，熟悉的是每天都需要跟它打交道，陌生的是GPU就如一个黑盒，不知道其内部硬件架构，更无从谈及其运行机制。 本文以NVIDIA作为主线，将试图全面且深入地剖析GPU的硬件架构及运行机制，主要涉及PC桌面级的GPU，不会覆盖移动端、专业计算、图形工作站级别的GPU。 若要通读本文，要求读者有一定图形学的基础，了解GPU渲染管线，最好写过HLSL、GLSL等shader代码。 1.1 为何要了解GPU？ 了解GPU硬件架构和理解运行机制，笔者
GPU深度分析
finovycloud的博客
04-15 3953
从去年开始，芯片问题就一直牵动着我们的神经，因为我们在这么重要的一个东西上被“卡脖子”了。但是可能还有人不太了解，其实不只是咱们中国，现在，全世界其他国家的很多重要产业，像汽车、电脑、手机等都在被同一个问题困扰着，那就是：芯片短缺。 其实，芯片缺货的现象在传统的电脑配件行业也出现了。比如显卡部分，英伟达早在2020年9月就发布了新一代的 RTX 3000 系列显卡，如今四个多月过去了，依然很难买到。在黄牛那里，原价5500块钱的显卡现在至少要卖8000块钱。 CPU部分，AMD在20年10月初还发布了锐
GPU-CUDA-图形渲染分析
吴建明wujianming_110117
08-05 2624
GPU-CUDA-图形渲染分析
DirectX11 With Windows SDK--30 计算着色器：高斯模糊、索贝尔算子
X_Jun的博客
02-15 1194
前言 到这里计算着色器的主线学习基本结束，剩下的就是再补充两个有关图像处理方面的应用。这里面包含了龙书11的图像模糊，以及龙书12额外提到的Sobel算子进行边缘检测。主要内容源自于龙书12，项目源码也基于此进行调整。 学习目标： 熟悉图像处理常用的卷积 熟悉高斯模糊、Sobel算子 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 7276...
构建GPU着色器实时编辑器Futureproof
- **shaderc**: 是一个编译器，用于将GLSL和HLSL着色器代码编译成SPIR-V中间表示，Futureproof可能用它来实时编译着色器代码。 - **webgpu**: 用于GPU加速图形和计算的API。 - **ziglang**: Zig编程语言的缩写，是...
如何在Snapdragon Profiler中设置和启动Vulkan着色器的性能分析？请提供详细步骤。
11-01
针对如何在Snapdragon Profiler中设置和启动Vulkan着色器的性能分析，这份资料《骁龙Profiler用户指南2020版：GPU着色器调试》将是你不可多得的指南。这份文档详尽介绍了高通公司为骁龙平台的开发者提供的调试工具的...
如何在Snapdragon Profiler中捕获和分析Vulkan着色器的性能？请详细描述操作步骤。
11-01
对于发现的性能问题，你可以深入查看着色器代码，并使用Snapdragon Profiler提供的调试工具进行调试和优化。 10. 一旦对Vulkan着色器进行了优化，你可以重复上述步骤，重新进行性能分析，验证优化效果。 为了...
【SketchUp硬件加速终极指南】：利用GPU提升性能的配置与优化，让你的电脑火力全开！
[【SketchUp硬件加速终极指南】：利用GPU提升性能的配置与优化，让你的电脑火力全开！](https://www.sketchupvray.com/wp-content/uploads/2016/08/sketchupprovrayyingjianjiasu02.jpg) # 摘要 本文深入探讨了...
Unity3D Shader 顶点和片段着色器
2301_76984003的博客
12-07 712
Unity3D Shader 顶点和片段着色器
SDF在实时图形渲染中的核心原理与架构创新
llsansun的博客
12-04 699
有向距离场(SDF)作为现代图形引擎的核心技术，通过连续标量场表示几何信息，为实时渲染提供高效基础。其核心优势包括平滑插值特性、高效几何查询和分辨率无关性。GPU并行架构通过跳跃泛洪算法(JFA)等优化实现动态SDF高效计算。SDF在全局光照、软阴影、动态漫反射全局光照(DDGI)等高级渲染中发挥关键作用，并与可微分渲染结合实现3D形状优化。尽管面临内存消耗、计算效率等挑战，通过体素哈希、增量更新等技术优化，SDF正发展为未来"SDF-First"渲染架构的核心数据源，有望统一各类图形效
大厂算力调研：CPU/GPU算力使用及迁移情况
leafff123的博客
12-03 564
在明年预计支持三四十万亿token需求时，总体需要约二十六七万张卡，其中50%-60%为训练卡，40%-50%为推理卡，包括L20和580系列。在未来，为优化成本及提升效率，将逐步将部分CPU任务迁移至GPU，但整体增加量预计仅为10%-20%，不会出现大规模扩容。而豆包平台作为一个AI对话系统，其日均query量达到4.2亿次，对应DAU约6,000多万，每天消耗5.5万亿至6万亿token，因此需要更多硬件资源支持。此外，由于原有系统表现良好，通过新技术优化后的提升空间有限，因此切换速度较慢。
蓝耘元生代GPU算力调度云平台深度解析：高性价比算力云与GPU算力租赁首选方案
qq_39811991的博客
12-02 644
在AI大模型训练、大数据处理、工业仿真等场景的算力需求爆发式增长背景下，算力云已成为连接算力供给与需求的核心桥梁，而GPU算力租赁则凭借灵活、低成本的优势，成为科研机构、企业及开发者的主流选择。平台核心亮点在于“高性能+高性价比+全功能闭环”，不仅搭载RTX 3090、RTX 4090等主流高性能GPU，支持最高12.2版本CUDA，配备Intel Xeon系列高性能CPU与充足内存/存储资源，更通过灵活的计费模式、完善的功能工具链与稳定的运行保障，成为GPU算力租赁领域的高性价比之选。
GPU算力租赁与算力云平台选型指南：从需求匹配到成本优化的实战思路
qq_39811991的博客
12-02 947
以蓝耘元生代GPU算力调度云平台为例，其提供的RTX 3090/4090实例（搭配10-12核CPU、30-64GB内存）、按量/包年包月互转、无卡模式（0.1元/小时）、20GB免费存储等特性，正是基于上述选型维度的实践落地，可适配科研、企业、个人开发者的主流需求。：某计算机视觉团队需训练YOLOv8模型（数据集50GB），选择配备RTX 3090（24GB）、10核CPU、30GB内存的实例，GPU利用率稳定在85%以上，较搭配8核CPU的实例训练效率提升30%。
STM32H7 HAF库USB驱动广和通L716模块（USB接口）接上篇
最新发布
12-12
STM32H7 HAF库USB驱动广和通L716模块（USB接口 cdc）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

山楂树の

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值