GPU 成为电脑核心组件的演进历程与技术驱动
一、GPU 的技术迭代与需求推动
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从图形加速到通用计算的进化
- 早期图形加速(2000 年前):GPU 最初仅负责二维图形渲染(如 Windows 桌面图形),CPU 承担 3D 计算(如游戏物理引擎)。随着 3D 游戏(如《Quake》)兴起,GPU 开始集成三角形渲染、纹理映射等固定功能管线,减轻 CPU 负担。
- 可编程管线革命(2000 年后):NVIDIA GeForce 3(2001 年)首次引入可编程顶点着色器,AMD Radeon 9700(2002 年)跟进,GPU 从 “固定功能硬件” 转向 “可编程处理器”,开发者可通过 OpenGL/DirectX 自定义渲染逻辑,推动 3D 图形复杂度爆发(如《孤岛危机》的实时光影效果)。
- 通用计算(GPGPU)崛起:2006 年 NVIDIA 推出 CUDA,GPU 通过并行线程处理科学计算、机器学习等非图形任务。例如,深度学习训练中 GPU 的矩阵运算速度比 CPU 快 10-100 倍,推动 AI 领域突破(如 AlphaGo 的训练依赖数千块 GPU)。
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并行计算架构的天然优势
- GPU 由数百至数千个流处理器(如 NVIDIA 的 CUDA 核心、AMD 的流处理器)组成,适合同时处理大量独立数据(如像素、顶点),而 CPU 核心数较少但单线程性能强。这种架构差异使 GPU 在图形渲染(像素并行)和科学计算(数据并行)中表现突出。
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行业需求的持续驱动
- 游戏与内容创作:4K/8K 分辨率、实时光追(如《赛博朋克 2077》)要求 GPU 每秒处理数十亿次渲染操作;视频剪辑软件(如 Premi