← 全部标签
# GPU 硬件
6 篇页面
页面
图形学GPU 内存、缓冲压缩与多重缓冲GPU Memory, Buffer Compression & Multiple Buffering带宽是稀缺资源。GPU 通过独立显存或统一内存架构 (UMA)、多级缓存与按瓦片存储提高局部性，并用基于瓦片表的无损压缩和快速清除减少渲染目标的带宽（注意：无损压缩只省带宽，不省内存）。颜色缓冲有高彩、真彩、深色三种模式；显示控制器以固定刷新率或 FreeSync/G-sync 自适应同步把颜色缓冲送到显示器；单/双/三缓冲在撕裂、等待与延迟之间取舍。图形学GPU 架构案例GPU Architecture Case StudiesRTR4 第 23.10 节剖析三种架构：面向移动设备、以能效为先的 sort-middle 分块架构 ARM Mali G71 Bifrost；NVIDIA Pascal（GTX 1080）的 SM/TPC/GPC 层级与介于 sort-middle 和 sort-last fragment 之间的 tiled caching；AMD GCN Vega 的计算单元、异步计算引擎、DSBR 与 HBCC。硬件厂商通过对尚未制造的 GPU 做大量参数化仿真来决定 MP 数量、缓存、光栅引擎、ROP 数等——各种单元数量的原因归根结底是"这样效果最好"。图形学GPU 计算调度与占用率GPU Compute Scheduling & OccupancyGPU 用大量统一的 ALU 以 SIMD/SIMT 方式锁步执行着色程序，ALU 与寄存器文件、L1、本地数据存储、纹理单元等组成多处理器 (MP)，由硬件 warp 调度器零开销地切换 warp 以隐藏纹理和内存访问的长延迟。能同时驻留的 warp 数受寄存器等资源限制，用占用率衡量；占用率低会妨碍延迟隐藏，但过高也可能抖动缓存。本页还讨论像素按 quad 调度和 GPU→CPU 回读延迟。图形学并行图形架构与排序分类Parallel Graphics Architectures & Sort Taxonomy提升图形速度的最佳方式是并行：多个几何单元、光栅化单元和像素处理单元同时工作再合并结果。Amdahl 定律指出串行部分限制总加速比。由于 API 要求按提交顺序处理图元，并行单元之间必须在某处做"模型空间到屏幕空间"的排序，按排序位置分为 sort-first、sort-middle、sort-last fragment、sort-last image 四类，各有负载均衡与带宽取舍。本页还简述光线追踪硬件的共同特征。图形学硬件光栅化与透视校正插值Hardware Rasterization & Perspective-Correct InterpolationGPU 光栅化由三角形设置与三角形遍历组成。硬件用每条边一个边函数判断采样点是否在三角形内，利用其增量性质按瓦片分层遍历，用左上规则决定恰好落在边上的像素归属，用保护带避免大多数裁剪。边函数的值恰好是子三角形面积的两倍，因此遍历顺带得到重心坐标；透视投影下需要线性插值 a/w 与 1/w 再逐像素相除，得到透视校正插值。本页还介绍 2×2 quad 与辅助像素、保守光栅化。图形学硬件深度剔除与纹理单元Hardware Depth Culling & Texture UnitsGPU 的深度管线先在瓦片级用 HiZ 单元做 zmax/zmin 粗剔除，再逐采样做 early-z 深度测试以免执行被遮挡片元的像素着色器，必要时退回到着色后的 late depth test；深度缓冲同样有瓦片压缩与快速清除。纹理单元以固定功能硬件完成寻址、过滤、钳位与解压（比软件快可达 40 倍），按 quad 有限差分求导数以选择 LOD，并依靠瓦片化/Morton 交织存储和纹理缓存提高局部性。