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# 30 | GPU（上）：为什么玩游戏需要使用GPU？
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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？
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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。
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## GPU的历史进程
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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。
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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。
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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](https://en.wikipedia.org/wiki/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。
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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。
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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。
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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。
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## 图形渲染的流程
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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](https://en.wikipedia.org/wiki/Polygonal_modeling)（Polygon Modeling）创建出来的。
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[图片来源](https://www.ebalstudios.com/blog/polygon-modeling-basics)
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3D游戏里的人脸，其实是用多边形建模创建出来的
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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。
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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：
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1. 顶点处理（Vertex Processing）
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2. 图元处理（Primitive Processing）
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3. 栅格化（Rasterization）
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4. 片段处理（Fragment Processing）
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5. 像素操作（Pixel Operations）
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我们现在来一步一步看这5个步骤。
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### 顶点处理
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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。
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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，我们的建模越精细，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。**
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顶点处理就是在进行线性变换
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### 图元处理
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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 and Clip），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。
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### 栅格化
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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。**
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### 片段处理
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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。**
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### 像素操作
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最后一步呢，我们就要把不同的多边形的像素点“混合（Blending）”到一起。可能前面的多边形可能是半透明的，那么前后的颜色就要混合在一起变成一个新的颜色；或者前面的多边形遮挡住了后面的多边形，那么我们只要显示前面多边形的颜色就好了。最终，输出到显示设备。
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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**。
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## 解放图形渲染的GPU
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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## 总结延伸
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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。
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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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## 推荐阅读
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想要了解GPU的设计构造，一个有效的办法就是回头去看看GPU的历史。我建议你好好读一读Wikipedia里面，关于GPU的条目。另外，也可以看看Techspot上的[The History of the Mordern Graphics Processor](https://www.techspot.com/article/650-history-of-the-gpu/)的系列文章。
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## 课后思考
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我们上面说的图形加速卡，可以加速3D图形的渲染。那么，这些显卡对于传统的2D图形，也能够进行加速，让CPU摆脱这些负担吗？
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欢迎留言和我分享你的疑惑和见解。你也可以把今天的内容，分享给你的朋友，和他一起学习和进步。
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