gpu的工作流程

GPU的图形（处理）流水线完成如下的工作：(并不一定是按照如下顺序)：

• 顶点处理：这阶段GPU读取描述3D图形外观的顶点数据并根据顶点数据确定3D图形的形状及位置关系，建立起3D图形的骨架。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的VertexShader（定点着色器）完成。
• 光栅化计算：显示器实际显示的图像是由像素组成的，我们需要将上面生成的图形上的点和线通过一定的算法转换到相应的像素点。把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化。例如，一条数学表示的斜线段，最终被转化成阶梯状的连续像素点。
• 纹理帖图：顶点单元生成的多边形只构成了3D物体的轮廓，而纹理映射（texturemapping）工作完成对多变形表面的帖图，通俗的说，就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成“真实”的图形。TMU（Texturemapping unit）即是用来完成此项工作。
• 像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Pixel Shader（像素着色器）完成最终输出，由ROP（光栅化引擎）最终完成像素的输出，1帧渲染完毕后，被送到显存帧缓冲区。

在GPU出现之前，CPU一直负责着计算机中主要的运算工作，包括多媒体的处理工作。CPU的架构是有利于X86指令集的串行架构，CPU从设计思路上适合尽可能快的完成一个任务。

但是如此设计的CPU在多媒体处理中的缺陷也显而易见：多媒体计算通常要求较高的运算密度、多并发线程和频繁地存储器访问，而由于X86平台中CISC（Complex Instruction Set Computer）架构中暂存器数量有限，CPU并不适合处理这种类型的工作。

以Intel为代表的厂商曾经做过许多改进的尝试，从1999年开始为X86平台连续推出了多媒体扩展指令集SSE（Streaming SIMD Extensions）的一代到四代版本，但由于多媒体计算对于浮点运算和并行计算效率的高要求，CPU从硬件本身上就难以满足其巨大的处理需求，仅仅在软件层面的改并不能起到根本效果。

对于GPU来说，它的任务是在屏幕上合成显示数百万个像素的图像，也就是同时拥有几百万个任务需要并行处理，因此GPU被设计成可并行处理很多任务，而不是像CPU那样完成单任务。

因此CPU和GPU架构差异很大，CPU功能模块很多，能适应复杂运算环境；GPU构成则相对简单，目前流处理器和显存控制器占据了绝大部分晶体管。

CPU中大部分晶体管主要用于构建控制电路（比如分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。而GPU的控制相对简单，且对Cache的需求小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路、多条流水线，使得GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有了更强大的处理浮点运算的能力。