● Shader计算能力快速发展,灵活度不断提升
在图形渲染中,GPU中的可编程计算单元被称为着色器(Shader),着色器的性能由DirectX中规定的Shader Model来区分。GPU中最主要的可编程单元式顶点着色器和像素着色器。
为了实现更细腻逼真的画质,GPU的体系架构从最早的固定单元流水线到可编程流水线,到DirectX 8初步具备可编程性,再到DirectX 10时代的以通用的可编程计算单元为主、图形固定单元为辅的形式,最新的DirectX 11更是明确提出通用计算API Direct Compute概念,鼓励开发人员和用户更好地将GPU作为并行处理器使用。
图形流水线中可编程单元的行为由Shader单元定义,并可以由高级的Shading语言(例如NV的Cg,OpenGL的GLSL,Microsoft的HLSL)编写。Shader源码被译为字节码,然后在运行时由驱动程序将其转化为基于特定GPU的二进制程序,具备可移植性好等优势。传统的图形渲染流线中有两种不同的可编程着色器,分别是顶点着色单元(Vertex Shader,VS)和像素着色单元(Pixel Shader,PS)。表一和表二比较详细地罗列出从Shader 2.0到Shader 4.0像素着色单元和顶点着色单元的演进过程。
表二 Vertex Shader顶点着色器单元的演进
表中:PS 2.0 = DirectX 9.0 original Shader Model 2 specification。
PS
PS 2.0b = ATI Radeon X700 X800 X850 shader model,DirectX 9.0b。
PS 3.0 = Shader Model 3。
PS 4.0 = Shader Model 4。
N = NO,Y = YES。
“32+64”指32个纹理指令和64个算术指令。
- 第1页:全文导读与内容简介
- 第2页:前言:通过GPU见证行业变革
- 第3页:第一章:GPU工作原理与并行计算
- 第4页:21世纪视觉需求与GPU变化
- 第5页:从山峰渲染了解GPU图形流水线
- 第6页:CPU与GPU的设计方向决定运算能力
- 第7页:GPU并行编程为何加速发展
- 第8页:GPU并行计算已成未来趋势
- 第9页:初识高性能并行计算
- 第10页:高性能并行计算发展历程
- 第11页:高性能并行计算单元分类
- 第12页:初识基于GPU系统的云计算
- 第13页:第二章:GPU结构与ATI产品发展
- 第14页:统一着色器架构释放GPU运算能力
- 第15页:传统GPU发展与着色器管线
- 第16页:传统SIMD结构流处理器指令细节
- 第17页:MIMD结构流处理器指令细节
- 第18页:R600时代对SIMD架构补充与优化
- 第19页:两种结构流处理器优劣对比
- 第20页:R300以来的芯片架构及其影响
- 第21页:ATI第一代统一渲染架构Xenos
- 第22页:统一渲染GPU R600临危受命
- 第23页:AMD对GPU架构的不断改进和优化
- 第24页:未来ATI图形芯片架构预测
- 第25页:第三章:GPU通用计算发展与细节
- 第26页:多核并行计算困惑与发展
- 第27页:基于AMD CPU+GPU异构计算平台
- 第28页:着色器模型变化历程与总结
- 第29页:Shader计算能力快速发展
- 第30页:揭秘GPU高性能计算关键
- 第31页:CPU与GPU的区别和发展方向
- 第32页:如何将GPU功能单元映射为通用单元
- 第33页:分支对GPU结构体系的挑战
- 第34页:GPU与CPU将如何演绎融合与吞并
- 第35页:第四章:GPU内部计算实现细节
- 第36页:GPU主要计算单元分布和职能
- 第37页:GPU内部通用计算代码运算过程
- 第38页:认识GPU浮点计算精度
- 第39页:整数运算能力与未来融合架构
- 第40页:GPU存储体系特点与变化
- 第41页:ATI GPU吞吐特性对比与分析
- 第42页:ATI GPU OPEN CL综合性能分析
- 第43页:先进混合架构之Larrabee展望
- 第44页:概念型融合架构之Fusion APU展望
- 第45页:GPU进化架构之Fermi分析
- 第46页:第五章:ATI GPU通用计算实例
- 第47页:ATI Stream技术发展与现状
- 第48页:OPEN CL接口技术与异构运算
- 第49页:Havok引擎与CPU+GPU异构运算
- 第50页:BOINC平台充沛的ATI GPU加速项目
- 第51页:最具影响力的Folding@home项目
- 第52页:GPU架构对于其他实例的适应性
- 第53页:全文总结与未来架构展望