将GPU功能单元映射为通用单元

    ● 将GPU功能单元映射为通用单元

　　基于GPU的计算从概念上讲很容易理解，并且现有多种高级语言和软件工具可以简化GPU的编程工作。但是开发人员必须首先了解GPU在图像绘制过程中是如何工作的，然后才能确定可用于计算的各个组件。为了着手把一般性的计算映射到GPU的专用硬件中，必须先确定GPU提供的各种计算资源，下面我们将简单了解GPU通用计算中各硬件系统的作用。以下资料由英国NVIDIA公司的开发工程师Mark Harris提供。

NVIDIA和ATI的GPU流处理器设计

　　可编程并行处理器：GPU有两类可编程处理器，即三角顶处理器和像素处理器。顶点处理器负责处理顶点数据流（由位置、颜色、标准向量和其它属性），它们是组成三维几何模型的元素。依据每个顶点相对于其视点的位置，顶点处理器用顶点渐变程序对其转换。

    像素处理器将像素渐变程序用于处理每个输出像素以确定其最后的颜色。顶点处理器和像素处理器是完全可编程的，可以对四个不同的数值同时执行一条指令。这是因为图形的基本要素或者是位置（X、Y、Z、W）或者是颜色（红、绿、蓝、alpha）。

ATI最为喜欢的SIMD结构流处理器

　　光栅处理器：在顶点处理器转换完顶点之后，每三个一组的顶点就用来计算一个三角形。从这个三角形出发，光栅处理器生成一个像素流。该光栅处理器的功能非常专一，就是表现这些三角形，因而不是用户可编程的，但可将它看成是一个地址内插器和一个数据放大器（因为它根据几个三角顶就可生成许多像素）。

纹理单元：顶点处理器和像素处理器能以纹理（图像）的形式访问存储器。该纹理单元可被看成是一个只读存储器接口。当前的GPU可以将一个输出图像写到纹理结构存储器，而不是写到帧缓存器。这个纹理渲染功能是基本的，因为它是将GPU输出直接反馈到输入的唯一现有机制，这个过程无须返回到宿主处理器。纹理渲染可被看成是一个只写存储器接口。

本次Fermi架构显卡所使用的CUDA运算核心

　　数据类型：当涉及数据类型时，现有的GPU比CPU更受限制。它们只支持定点或浮点形式的实数。如果没有一些图形编程方面的知识，初涉GPU编程可能会感觉麻烦。在CPU和GPU之间做某些非常简单的类比是有益的。

　　GPU纹理 = CPU矩阵：GPU上的基本矩阵数据结构是纹理（图像）和顶点矩阵。在CPU上用到一个数据矩阵的地方，也就是在GPU上用到一个纹理的地方。

　　GPU渐变程序 = CPU内循环：在CPU中，一个循环可重复用于一个数据流（存在一个矩阵内）内的各个元素，用该循环体内的各条指令处理这些元素。在GPU中，类似的指令可写在一个渐变程序之内，并自动应用到相应数据流的所有元素上。在这个计算中并行处理的数量取决于该GPU中处理器的数量。

　　纹理渲染 = 反馈：为了在GPU中实现反馈，纹理渲染功能必须用来将一个碎片程序的结果写到存储器中，该存储器随后可用做未来其它程序的输入。

　　几何光栅 = 计算启动：为了启动GPU中的计算，只需画个简单的几何图形。顶点处理器将转换它，而光栅单元将决定它所涉及的输出缓存器中的像素值，并为每个元素产生一个碎片。由于表示一个矩阵的方形碎片流中的每个元素一般都要经过处理，因此在GPU编程中启动通用计算最常见的手段就是用一个方块。