费米首次引入游戏计算架构

首次引入游戏计算架构

    过去的GPU在处理游戏中的图形运算时，几乎不能做其他操作。唯一可以做的就是在支持PhysX物理效果的游戏中提供一定的物理运算支持。游戏中的AI（人工智能）、景深、光线追踪等等效果，都是依赖CPU运行的。GPU无法对其进行加速。

    Fermi架构引入的游戏计算架构（Compute Architecture for Graphic），打破了这一传统。随着通用计算的盛行，专业领域和民用领域都前途无量，NVIDIA CUDA并行计算架构就会在GF100Fermi架构中继续发扬光大，而且用途更加广泛，单就游戏而言受益也是多方面的。

    可编程着色器的运算性能近年来有了很大的进步。展望未来，可编程仍然在GPU中将继续充当压倒一切的重要性，它可以让开发人员能够创建新一代的视觉效果。光栅化（Pasteurization），光线跟踪（ray tracing）和雷耶斯法（Reyes）是众所周知的一般渲染算法。截至Fermi出现之前，GPU的设计仍然纯粹为光栅化。开发人员继续寻找新的方式来改善他们的图形引擎，GPU则需要善于多样化和不断增长的图形算法集。由于这些算法是通过一般通用计算API，所以GPU的运算能力对一个强大的计算架构的执行效率是至关重要的。从本质上讲，可以认为游戏计算架构是一种新的可编程着色应用。

    GF100的计算架构是设计之初就考虑到射线追踪。GF100是第一款GPU硬件支持递归，可以高效的实现光线追踪算法和其他图形算法的GPU。GF100的L1和L2缓存大大提高光线追踪性能，改善就细粒内存访问的效率。L1缓存提高了邻近的光存储效率，而二级缓存，进一步放大了整个处理系统的存储带宽。

    CUDA架构的实现途径多种多样，CUDA C、CUDA C++、OpenCL、DirectCompute、PhysX、OptiX Ray-Tracing等等。这其中既有NVIDIA自己似有的开发方式，也有开放的业界标准规范，开发商可以自由选择。

GPU游戏计算架构实例

    在游戏中，NVIDIA CUDA计算架构可以执行画质处理、模拟、混合渲染等等，实现景深、模糊、物理、动画、人工智能、顺序无关透明（OIT）、柔和阴影贴图、光线追踪、立体像素渲染等大量画面效果。

    NVIDIA还宣称，GF100的游戏计算性能相比GT200有了大幅提高，比如PhysX流体DEMO演示程序3.0倍、《Dark Void》游戏物理2.1倍、光线追踪3.5倍、人工智能3.4倍。

    下面简要介绍几个GPU游戏计算的实例：《地下铁2033》是近期推出的一款FPS游戏，其景深效果的计算就采用了DirectCompute。采用以往传统的后处理方式效果并不能让人满意，而采用皮克斯的技术则系统资源消耗则会太大，而采用CUDA则能很好的协调技术研发者和游戏开发者之间的工作。

GPU游戏计算架构模拟出非常真实的景深效果

    Capcom发售的Dark Void就利用了NVIDIA APEX Turbulence模块技术，用来表现机械和武器的开火和粒子效果。

    CUDA还可以用于游戏的AI寻路计算，可以高效的计算最短路径，并可以做冲突预测，GF100在寻路方面以提供三倍于GT200的性能。

    流体模拟基于粒子层次，模拟超过128000个粒子互动，甚至包括液体表面张力计算，GF100可以提供两倍于GT200的性能，这样的技术可以广泛应用于游戏的水流、泥浆和血液等流体的物理特性模拟。PhysX 3.0得益于并行核心程序执行，相比之前性能可以有20-40%的提升，而在实际游戏应用中性能提升会更为明显。

    GF100的光线追踪采用光栅化和光线追踪组合的方式，主要光源依然采用光栅化，而阴影和反射采用光线追踪的方式，GF100得益于新的缓存架构在这一应用中可以提供四倍于GT200的性能。