GPU的作用
GPU是顯卡的“心臟”，相當於電腦中CPU的作用。它決定了顯卡的檔次和大部分性能，也是2D顯卡和3D顯卡區別的基礎。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時主要依靠CPU的處理能力，也就是所謂的“軟加速”。3D顯示芯片將3D圖像和特效處理功能集成到顯示芯片中，也稱為“硬件加速”功能。顯示芯片通常是顯卡上最大的芯片(引腳最多)。現在市面上大部分的顯卡都是使用英偉達和ATI的圖形處理芯片。
所以NVIDIA在1999年發布GeForce 256圖形處理芯片的時候第壹次提出了GPU的概念。GPU降低了顯卡對CPU的依賴，做了原有CPU的壹些工作，尤其是在3D圖形處理方面。GPU采用的核心技術是硬件T & amp；立方體環境材質映射和頂點混合，紋理壓縮和T&映射，雙紋理四像素256位渲染引擎等。，而硬件T &；l技術可以說是GPU的標誌。
簡單來說，GPU可以支持T & ampl(變換和照明)顯示芯片，因為T & amp；l是3D渲染的重要組成部分，它的作用是計算多邊形的3D位置，處理動態光效，也可以稱為“幾何處理”。壹個好的t &；l單元，可以提供細節豐富的3D物體和高級燈光效果；只有在大多數PC中，T & amp；L的大部分運算都是由CPU處理的(這就是所謂的軟件T & amp；l)，由於CPU的各種任務，T&除外；除了L還要做內存管理、輸入響應等非3D圖形處理，所以實際運行時性能會大打折扣，而且顯卡經常等待CPU數據，運行速度跟不上當今復雜3D遊戲的要求。即使CPU的工作頻率超過1GHz或者更高，也沒有太大幫助，因為這是PC本身設計造成的問題，和CPU的速度關系不大。
GPU和DSP的區別
GPU在幾個主要方面不同於DSP架構。它的所有計算都使用浮點算法，目前沒有位或整數運算指令。另外，由於GPU是專門為圖像處理設計的，所以存儲系統實際上是壹個二維分段存儲空間，包括壹個段號(從中讀取圖像)和壹個二維地址(圖像中的X和Y坐標)。此外，沒有間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器決定，不能由程序改變。這對於自然分布在內存中的算法來說是壹個很大的挑戰。最後，不同片段的處理之間不允許通信。實際上，片段處理器是壹個SIMD數據並行執行單元，在所有片段中獨立執行代碼。
盡管有上述限制，但GPU可以有效地執行各種操作，從線性代數和信號處理到數值模擬。雖然概念簡單，但是新用戶在使用GPU進行計算時還是會感到困惑，因為GPU需要專有的圖形知識。在這種情況下，壹些軟件工具可以提供幫助。CG和HLSL這兩種高級著色語言允許用戶編寫類似C的代碼，然後編譯成片段匯編語言。Brook是壹種為GPU計算設計的高級語言，不需要圖形知識。所以對於第壹次使用GPU進行開發的工作人員來說，也算是壹個不錯的起點。Brook是C語言的擴展，集成了可以直接映射到GPU的簡單數據並行編程結構。GPU存儲和操作的數據被形象地比喻為“流”，類似於標準c中的數組。內核是對流進行操作的函數。在壹系列輸入流上調用核心函數意味著在流元素上實現隱式循環，即在每個流元素上調用核心體。Brook還提供了歸約機制，比如計算壹個流中所有元素的和、最大或積。布魯克還完全隱藏了圖形API的所有細節，將GPU不熟悉的部分虛擬化，比如二維內存系統。用Brook編寫的應用程序包括線性代數子程序、快速傅裏葉變換、射線追蹤和圖像處理。使用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra GPU，在相同的緩存和SSE匯編優化奔騰4執行條件下，許多此類應用的速度可以提高7倍之多。
對GPU計算感興趣的用戶嘗試將算法映射到圖形的基本元素。像Brook這樣的高級編程語言的出現，讓程序員新手很容易掌握GPU的性能優勢。訪問GPU的計算功能的便利性也使得GPU的進化在繼續，不僅僅是作為繪圖引擎，而是作為個人電腦的主要計算引擎。