【专辑】国产GPU多点开花——IC新设计系列报道之图形处理器

当自动驾驶、VR/AR、计算机科学（AI）、数据集中所心、新游戏等领域对算力的消费与日俱增，数据集算出自始成为大数据集时代的一个中心，二维图妥善CPU（Graphic Processing Unit；GPU）作为关键的算出动力之一，近几年地位水涨船高。从以往交为电脑的系统、高效能、新游戏机和一些移动电子设备透过图像和二维图关的运算的妥善处理，到广泛应用于大众化云算出领域，GPU显然已是AI潮流中所的“明星”。

遥相呼应强大的并行算出灵活性和良好的可编程官能，GPU也自始成为CPU界又一火热赛道。尽管GPU的的系统庞大且外观设计复杂，技术关乎面广，全球GPU产品值得注意展现实质上垄断格局，然自主化紧迫的“引力”催化着国际上GPU企业如各大冒出。

GPU：二维图数据集妥善处理“功臣”

GPU亦称标示出一个中心、视觉妥善CPU、标示出CPU，是一种交门在个人电脑的系统、高效能、新游戏机和一些移动电子设备（如平板电脑的系统、智能手机等）上透过图像和二维图关的运算工作（包括顶点设置、光影、像素的系统设计等）的DRAM。其中所，注重算力的IP和注重便携官能的移动端分别换用单独和集成GPU，而汽车、新游戏PSP、PC等主要换用单独+集成的GPU接入方式。

GPU有则有的系统，一是二维图纹理标示出，主要是借助图像妥善处理CPU的耐用官能将新游戏、标示出画面纹理输出给标示出器。体现二维图纹理的系统的显卡较为少见，比如英伟达（NVIDIA）的GeForce系列显卡、摩托罗拉锐炬iRIS显卡等。无论是单独显卡还是集成显卡，都可以称为GPU标示出CPU。

二是通用算出GPU（GPGPU），主要是利用二维图妥善CPU透过非二维图纹理的高耐用官能算出。算出非二维图数据集时需要将流水线算出用线性伪装成二维图算出，从而借助于妥善处理非二维图数据集的用以。事实上，后摩尔时代，随着GPU的可编程官能大幅度增强，适用于大批量妥善处理特定类型信息，这也导致其在妥善处理二维图图像以外的的系统越来越被强调。

GPU以外，中所央妥善CPU（CPU）也常常被同时提及，宛若一对“孪生兄弟”。值得注意是基于CPU的DRAM，也值得注意是为算出而生的关键官能动力，CPU关乎通用算出，确定性较高，外观设计原理是概述成少量的复杂算出，而GPU则是概述为大量的简单运算。

GPU的出现使算出机提高了对CPU的相反，并解放了部分原本CPU的工作。在3D二维图妥善处理时，GPU换用的一个中心技术有硬件T&L（几何匹配和光照妥善处理）、立方环境材质绘图和顶点混合、纹理填充和凹凸映射绘图、双重纹理四像素256位纹理动力等，而硬件T&L可以说是GPU的标志。

此外，在深度学习的耐用官能、通用官能方面，GPU要良好，并行算出灵活性和能效不算少于CPU。一款电子设备能争得怎样的标示出效果，二维图数据集妥善处理灵活性需靠GPU加持。此外，AI、数据集分析线性的流行离不开GPU的功劳……（点击左下阅读原文，查看概要）

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