顯卡GPU（圖形處理單元）是專為并行計算和圖形處理設計的芯片，廣泛應用于游戲、科學計算、人工智能和數據中心等領域。以下詳細介紹GPU的架構和工作原理，涵蓋核心組件、計算流程和關鍵技術，盡量簡潔清晰。
一、GPU架構概述
GPU架構與CPU不同，專注于高并行計算，適合處理大量簡單、重復的任務。其核心設計目標是最大化吞吐量，而非單任務的低延遲。主流GPU廠商（如NVIDIA、AMD、Intel）架構雖有差異，但基本原理一致，以下以通用架構說明。
1. 核心組件
- 計算單元（Compute Units / Streaming Multiprocessors）：
- GPU的基本計算模塊，NVIDIA稱為SM（Streaming Multiprocessor），AMD稱為CU（Compute Unit）。
- 每個計算單元包含多個處理核心（如NVIDIA的CUDA核心、AMD的Stream Processor），負責執行浮點運算、整數運算等。
- 例如，NVIDIA Ada Lovelace架構的SM包含128個CUDA核心，AMD RDNA 3架構的CU包含64個流處理器。
- 寄存器和緩存：
- 寄存器：每個計算單元有大量寄存器（如NVIDIA SM約256KB），用于快速存儲線程數據。
- L1/L2緩存：用于減少內存訪問延遲。L1緩存靠近計算單元，L2緩存共享于多個單元。
- 內存層次結構：
- 顯存（VRAM）：高帶寬顯存（如GDDR6、HBM3），容量從4GB到數百GB，存儲紋理、幀緩沖區等數據。
- 全局內存：顯存的整體地址空間，帶寬高但延遲較高。
- 共享內存：計算單元內部的快速內存，供線程組共享數據。
- 調度單元：
- 負責線程分配和任務調度。GPU采用SIMD（單指令多數據）或SIMT（單指令多線程）模型，同一計算單元內的核心執行相同指令，處理不同數據。
- 光柵化單元：
- 處理幾何數據，將3D模型轉化為2D像素（光柵化），包括頂點著色、圖元組裝等。
- 紋理單元：
- 負責紋理映射和過濾，優化圖像質量（如各向異性過濾）。
- 光線追蹤單元（NVIDIA RT Core、AMD Ray Accelerator）：
- 專為實時光線追蹤設計，處理光線與場景的交點計算，模擬真實光影效果。
- AI加速單元（NVIDIA Tensor Core）：
- 專為矩陣運算優化，加速深度學習和AI推理任務。
2. 典型架構示例
- NVIDIA Ada Lovelace（2022）：
- 每個SM包含128個CUDA核心、4個Tensor Core（第4代）、1個RT Core（第3代）。
- 支持FP8精度，優化AI性能；DLSS 3技術通過AI提升幀率。
- 高帶寬GDDR6X顯存，L2緩存增至96MB（RTX 4090）。
- AMD RDNA 3（2022）：
- 每個CU包含64個流處理器，雙指令流SIMD單元。
- 引入芯片let設計（分片式架構），降低成本；Infinity Cache作為高帶寬緩存，減少顯存依賴。
- 支持光線追蹤和AI加速，但性能稍遜于NVIDIA。
- Intel Arc Alchemist（2022）：
- 基于Xe-HPG架構，包含Xe核心（類似CU），每個核心有16個矢量引擎。
- 支持光線追蹤和XeSS（類似DLSS的超采樣技術）。
- 性能在入門至中端市場競爭力較強。
二、GPU工作原理
GPU通過并行計算處理圖形渲染和通用計算任務，其工作流程分為以下階段：
1. 輸入數據
- 來源：GPU接收來自CPU的任務，包括3D模型（頂點數據）、紋理、著色器程序等。
- API接口：通過DirectX、Vulkan或OpenGL等圖形API與應用程序通信。
2. 渲染管線（Graphics Pipeline）
GPU的圖形渲染遵循固定功能管線或可編程管線，現代GPU以可編程為主，流程如下：
- 頂點處理（Vertex Shader）：
- 處理3D模型的頂點數據，計算位置、變換（如旋轉、縮放）、光照等。
- 輸出：變換后的頂點數據。
- 圖元組裝（Primitive Assembly）：
- 將頂點連接成圖元（如三角形、線段）。
- 光柵化（Rasterization）：
- 將圖元投影到2D屏幕空間，生成像素片段（Fragment）。
- 片段處理（Fragment Shader）：
- 為每個像素片段計算顏色、紋理、陰影等。
- 涉及紋理采樣、顏色混合等操作。
- 測試與混合：
- 執行深度測試、模板測試，剔除不可見像素。
- 混合顏色，生成最終像素值，寫入幀緩沖區。
- 輸出：最終圖像顯示在屏幕上。
3. 并行計算（GPGPU）
GPU不僅限于圖形渲染，還通過CUDA（NVIDIA）、ROCm（AMD）等框架執行通用計算：
- 任務劃分：將計算任務拆分為大量線程（如數千到數百萬），分配到計算單元。
- SIMT執行：同一計算單元內的線程執行相同指令，處理不同數據。
- 應用場景：深度學習（矩陣運算）、科學模擬、加密貨幣挖礦等。
4. 光線追蹤（Ray Tracing）
- 原理：模擬光線與場景物體的交互，計算反射、折射、陰影等，生成逼真圖像。
- 流程：
- 光線生成：從相機發射光線。
- 交點計算：使用BVH（邊界體層次結構）加速光線與物體交點檢測。
- 著色：根據材質和光源計算顏色。
- 硬件加速：RT Core或Ray Accelerator專用單元大幅提升性能。
5. 內存管理
- 顯存訪問：GPU通過高帶寬顯存（如GDDR6，帶寬可達1TB/s）存儲數據，優化吞吐量。
- 緩存優化：L1/L2緩存和共享內存減少全局內存訪問，降低延遲。
- 統一內存（UMA）：部分架構（如AMD APU）支持CPU與GPU共享內存，提升數據傳輸效率。
三、關鍵技術與優化
- 多線程并行：GPU支持數千個線程同時運行，適合數據并行任務。線程束（NVIDIA Warp，32線程）或波前（AMD Wavefront，64線程）是調度單位。
- 流水線優化：GPU通過深流水線設計隱藏延遲，保持計算單元高占用率。
- AI加速：Tensor Core（NVIDIA）或矩陣核心（AMD）優化矩陣運算，加速AI訓練和推理。
- 超采樣技術：DLSS（NVIDIA）、FSR（AMD）、XeSS（Intel）通過AI或算法提升分辨率，降低性能開銷。
- 芯片let設計：AMD RDNA 3引入分片式架構，降低制造成本，類似CPU的chiplet趨勢。
四、GPU與CPU的對比
| 特性 | GPU | CPU |
|---|---|---|
| 設計目標 | 高吞吐量，并行處理 | 低延遲，通用計算 |
| 核心數量 | 數百至數千個簡單核心 | 幾個至幾十個復雜核心 |
| 線程管理 | 大量線程，SIMT模型 | 少量線程，復雜調度 |
| 緩存 | 小容量高帶寬緩存 | 大容量多級緩存 |
| 應用場景 | 圖形渲染、AI、科學計算 | 通用計算、操作系統管理 |
五、未來趨勢
- AI驅動：GPU將進一步優化AI工作負載，如NVIDIA H200 Tensor Core GPU針對大模型推理。
- 工藝進步：3nm、2nm制程提升性能和能效，臺積電和三星為主力代工廠。
- 生態競爭：NVIDIA CUDA生態領先，AMD ROCm和Intel oneAPI迎頭趕上。
- 國產GPU：中國廠商（如摩爾線程、景嘉微）基于自研架構（如MUSA）進入市場，但性能和生態仍落后。
六、總結
GPU通過高度并行的計算單元、高帶寬顯存和專用加速單元（如RT Core、Tensor Core），高效處理圖形渲染和通用計算任務。其架構圍繞SIMT模型和渲染管線設計，優化吞吐量和數據并行。NVIDIA、AMD和Intel在技術上各有側重，NVIDIA在AI和高性能計算領先，AMD注重性價比，Intel在入門市場發力。未來，AI應用、先進制程和生態競爭將推動GPU持續演進。
