• 深入浅出计算机组成原理学习笔记:第三十讲


    一、引子

    讲完了CPU,我带你一起来看一看计算机里的另外一个处理器,也就是被称之为GPU的图形处理器。过去几年里,因为深度学习的大发展,GPU一下子火起来了,
    似乎GPU成了一个专为深度学习而设计的处理器。那GPU的架构究竟是怎么回事儿呢?它最早是用来做什么而被设计出来的呢?

    想要理解GPU的设计,我们就要从GPU的老本行图形处理说起。因为图形处理才是GPU设计用来做的事情。只有了解了图形处理的流程,我们才能搞明白,
    为什么GPU要设计成现在这样;为什么在深度学习上,GPU比起CPU有那么大的优势。

    二、GPU的历史进程

    GPU是随着我们开始在计算机里面需要渲染三维图形的出现,而发展起来的设备。图形渲染和设备的先驱,第一个要算是SGI(Silicon Graphics Inc.)这家公司。
    SGI的名字翻译成中文就是“硅谷图形公司”。这家公司从80年代起就开发了很多基于Unix操作系统的工作站。它的创始人Jim Clark是斯坦福的教授,也是图形学的专家。

    后来,他也是网景公司(Netscape)的创始人之一。而Netscape,就是那个曾经和IE大战300回合的浏览器公司,虽然最终败在微软的Windows免费捆绑IE的策略下,
    但是也留下了Firefox这个完全由开源基金会管理的浏览器。不过这个都是后话了。

    到了90年代中期,随着个人电脑的性能越来越好,PC游戏玩家们开始有了“3D显卡”的需求。那个时代之前的3D游戏,其实都是伪3D。比如,
    大神卡马克开发的著名Wolfenstein 3D(德军总部3D),从不同视角看到的是8幅不同的贴图,实际上并不是通过图形学绘制渲染出来的多边形。

    这样的情况下,游戏玩家的视角旋转个10度,看到的画面并没有变化。但是如果转了45度,看到的画面就变成了另外一幅图片。而如果我们能实时渲染基于多边形的3D画面的话,

    那么任何一点点的视角变化,都会实时在画面里面体现出来,就好像你在真实世界里面看到的一样。

    而在90年代中期,随着硬件和技术的进步,我们终于可以在PC上用硬件直接实时渲染多边形了。“真3D”游戏开始登上历史舞台了。“古墓丽影”“最终幻想7”,这些游戏都是在那个时代诞生的。
    当时,很多国内的计算机爱好者梦寐以求的,是一块Voodoo FX的显卡。那为什么CPU的性能已经大幅度提升了,但是我们还需要单独的GPU呢?想要了解这个问题,我们先来看一

    看三维图像实际通过计算机渲染出来的流程。

    三、图形渲染的流程

    现在我们电脑里面显示出来的3D的画面,其实是通过多边形组合出来的。你可以看看下面这张图,你在玩的各种游戏,里面的人物的脸,并不是那个相机或者摄像头拍出来的,
    而是通过多边形建模(PolygonModeling)创建出来的。

    而实际这些人物在画面里面的移动、动作,乃至根据光线发生的变化,都是通过计算机根据图形学的各种计算,实时渲染出来的。这个对于图像进行实时渲染的过程,可以被分解成下面这样5个步骤:

    1. 顶点处理(Vertex Processing)
    2. 图元处理(Primitive Processing)
    3. 栅格化(Rasterization)
    4. 片段处理(Fragment Processing)
    5. 像素操作(Pixel Operations)

    1. 顶点处理(Vertex Processing)

    图形渲染的第一步是顶点处理。构成多边形建模的每一个多边形呢,都有多个顶点(Vertex)。这些顶点都有一个在三维空间里的坐标。但是我们的屏幕是二维的,
    所以在确定当前视角的时候,我们需要把这些顶点在三维空间里面的位置,转化到屏幕这个二维空间里面。这个转换的操作,就被叫作顶点处理。

    如果你稍微学过一点图形学的话,应该知道,这样的转化都是通过线性代数的计算来进行的。可以想见,我们的建模约精细,需要转换的顶点数量就越多,
    计算量就越大。 而且,这里面每一个顶点位置的转换,互相之间没有依赖,是可以并行独立计算的。

    2. 图元处理(Primitive Processing)

    在顶点处理完成之后呢,我们需要开始进行第二步,也就是图元处理。图元处理,其实就是要把顶点处理完成之后的各个顶点连起来,变成多边形。其实转化后的顶点,
    仍然是在一个三维空间里,只是第三维的Z轴,是正对屏幕的“深度”。所以我们针对这些多边形,需要做一个操作,叫剔除和裁剪(Cull andClip),也就是把不在屏幕里面,
    或者一部分不在屏幕里面的内容给去掉,减少接下来流程的工作量。

    3. 栅格化(Rasterization)

    在图元处理完成之后呢,渲染还远远没有完成。我们的屏幕分辨率是有限的。它一般是通过一个个“像素(Pixel)”来显示出内容的。所以,对于做完图元处理的多边形,
    我们要开始进行第三步操作。这个操作就是把它们转换成屏幕里面的一个个像素点。这个操作呢,就叫作栅格化。 这个栅格化操作,有一个特点和
    上面的顶点处理是一样的,就是每一个图元都可以并行独立地栅格化。

    4. 片段处理(Fragment Processing)

    在栅格化变成了像素点之后,我们的图还是“黑白”的。我们还需要计算每一个像素的颜色、透明度等信息,给像素点上色。这步操作,就是片段处理。 这步操作,
    同样也可以每个片段并行、独立进行,和上面的顶点处理和栅格化一样。

    5. 像素操作(Pixel Operations)

    在栅格化变成了像素点之后,我们的图还是“黑白”的。我们还需要计算每一个像素的颜色、透明度等信息,给像素点上色。这步操作,就是片段处理。
     这步操作,同样也可以每个片段并行、独立进行,和上面的顶点处理和栅格化一样。

    经过这完整的5个步骤之后,我们就完成了从三维空间里的数据的渲染,变成屏幕上你可以看到的3D动画了。这样5个步骤的渲染流程呢,

    一般也被称之为 图形流水线(Graphic Pipeline)。这个名字和我们讲解CPU里面的流水线非常相似,都叫 Pipeline。

    四、解放图形渲染的GPU

    我们可以想一想,如果用CPU来进行这个渲染过程,需要花上多少资源呢?我们可以通过一些数据来做个粗略的估算。

    在上世纪90年代的时候,屏幕的分辨率还没有现在那么高。一般的CRT显示器也就是640×480的分辨率。这意味着屏幕上有30万个像素需要渲染。
    为了让我们的眼睛看到画面不晕眩,我们希望画面能有60帧。于是,每秒我们就要重新渲染60次这个画面。也就是说,每秒我们需要完成1800万次单个像素的渲染。
    从栅格化开始,每个像素有3个流水线步骤,即使每次步骤只有1个指令,那我们也需要5400万条指令,也就是54M条指令。

    90年代的CPU的性能是多少呢?93年出货的第一代Pentium处理器,主频是60MHz,后续逐步推出了66MHz、75MHz、100MHz的处理器。以这个性能来看,
    用CPU来渲染3D图形,基本上就要把CPU的性能用完了。因为实际的每一个渲染步骤可能不止一个指令,我们的CPU可能根本就跑不动这样的三维图形渲染。

    也就是在这个时候,Voodoo FX这样的图形加速卡登上了历史舞台。既然图形渲染的流程是固定的,那我们直接用硬件来处理这部分过程,不用CPU来计算是不是就好了?
    很显然,这样的硬件会比制造有同样计算性能的CPU要便宜得多。因为整个计算流程是完全固定的,不需要流水线停顿、乱序执行等等的各类导致CPU计算变得复杂的问题。
    我们也不需要有什么可编程能力,只要让硬件按照写好的逻辑进行运算就好了。

    那个时候,整个顶点处理的过程还是都由CPU进行的,不过后续所有到图元和像素级别的处理都是通过Voodoo FX或者TNT这样的显卡去处理的。
    也就是从这个时代开始,我们能玩上“真3D”的游戏了。

    不过,无论是Voodoo FX还是NVidia TNT。整个显卡的架构还不同于我们现代的显卡,也没有现代显卡去进Voodoo FX或者TNT这样的显卡去处理的。行各种加速深度学习的能力。这个能力,要到NVidia提出Unified Shader Archicture才开始具备。这也是我们下一讲要讲的内容。

    五、总结延伸

    这一讲里,我带你了解了一个基于多边形建模的三维图形的渲染过程。这个渲染过程需要经过顶点处理、图元处理、栅格化、片段处理以及像素操作这5个步骤。
    这5个步骤把存储在内存里面的多边形数据变成了渲染在屏幕上的画面。因为里面的很多步骤,都需要渲染整个画面里面的每一个像素,所以其实计算量是很大
    的。我们的CPU这个时候,就有点跑不动了。

    于是,像3dfx和NVidia这样的厂商就推出了3D加速卡,用硬件来完成图元处理开始的渲染流程。这些加速卡和现代的显卡还不太一样,
    它们是用固定的处理流程来完成整个3D图形渲染的过程。不过,因为不用像CPU那样考虑计算和处理能力的通用性。我们就可以用比起CPU芯片更低的成本,
    更好地完成3D图形的渲染工作。而3D游戏的时代也是从这个时候开始的。

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