GPU历史
- GPU 历史
图形处理器 (GPU)，最初被称为图像处理器，在现代计算领域扮演着至关重要的角色。从最初的简单图形渲染加速器到如今驱动人工智能、科学计算和加密货币挖掘的强大引擎，GPU 的发展历程充满着创新和突破。这篇文章将详细回顾 GPU 的历史，从其起源到最新的发展，并探讨其对不同技术领域的影响。
早期阶段：1970年代 – 1980年代
GPU 的历史可以追溯到 1970 年代，当时计算机图形学正处于起步阶段。早期的计算机处理图形任务非常缓慢，限制了图形应用的普及。早期的显示设备，例如示波管显示器，需要大量的 CPU 资源来计算每个像素的颜色和位置。
1970 年，通用电气 (General Electric) 和 仙童半导体 (Fairchild Semiconductor) 开发了早期的光栅扫描显示系统，这些系统将图形渲染的一些任务从 CPU 中卸载出来。然而，这些系统仍然非常原始，并且无法提供真正的并行处理能力。
1976 年，Bitstream 发布了 Bitstream Graphics 系统，这是一个用于控制矢量显示器的系统。虽然并非完全意义上的 GPU，但它标志着将图形处理任务从 CPU 中分离出来的一个重要步骤。
1982 年，NEC 发布了 μPD7220，通常被认为是第一个专用的图形处理器。它主要用于矢量图形，并且具有一些基本的渲染功能。
1984 年，Locomotive Graphics 发布了 Loc-Log，这是一个用于游戏机的图形芯片。它被广泛用于街机游戏和早期的家用电脑，例如 Commodore Amiga。
1990年代：硬件加速时代的开端
1990 年代是 GPU 发展的重要时期。随着个人电脑 (PC) 的普及，对更逼真、更流畅的图形的需求日益增长。这推动了专用图形加速卡的开发。
1991 年，S3 Graphics 发布了 S3 86C911，这是一个流行的 2D 图形加速器。它通过硬件加速位图操作和线形绘图，大大提高了 2D 图形的性能。
1994 年，Silicon Graphics 发布了 RealityEngine，这是一个强大的图形子系统，用于高端工作站。它采用了并行处理架构，并支持复杂的 3D 渲染技术，例如纹理映射。
1995 年，NVIDIA 发布了 NV1，这是 NVIDIA 发布的第一个 GPU。虽然 NV1 并不是一个巨大的成功，但它为 NVIDIA 后来的成功奠定了基础。
1996 年，3dfx Interactive 发布了 Voodoo Graphics，这是一个革命性的 3D 图形加速卡。它采用了多芯片架构，并支持 Direct3D 和 OpenGL 等 3D 图形 API。Voodoo Graphics 迅速成为游戏玩家的首选，并推动了 3D 游戏的普及。
1997 年，NVIDIA 发布了 Riva 128，这是一个性能更强大的 GPU，并开始与 3dfx 在市场上展开竞争。
1999 年，NVIDIA 发布了 GeForce 256，这是第一个具有硬件变换和光照 (T&L) 功能的 GPU。T&L 功能可以将复杂的几何运算从 CPU 中卸载到 GPU 上，从而显著提高 3D 渲染的性能。
2000年代：GPU 的蓬勃发展
2000 年代，GPU 技术的进步速度加快。NVIDIA 和 ATI Technologies (后来被 AMD 收购) 展开了激烈的竞争，推动了 GPU 性能的不断提升。
2001 年，NVIDIA 发布了 GeForce 3，这是第一个基于 DirectX 8.0 的 GPU。它采用了新的像素着色器和顶点着色器技术，并支持更逼真的图形效果。
2002 年，ATI Technologies 发布了 Radeon 9700，这是一个性能强大的 GPU，并与 GeForce 3 在市场上展开竞争。
2004 年，NVIDIA 发布了 GeForce 6800，这是第一个支持 Shader Model 3.0 的 GPU。Shader Model 3.0 允许开发者编写更复杂的着色器程序，从而实现更逼真的图形效果。
2006 年，NVIDIA 发布了 GeForce 8800 GTX，这是一个具有统一架构的 GPU。统一架构将顶点着色器和像素着色器整合到同一个处理单元中，从而提高了 GPU 的效率和性能。
2007 年，AMD 发布了 Radeon HD 4870，这是一个性能强大的 GPU，并与 GeForce 8800 GTX 在市场上展开竞争。
2010年代：通用计算的兴起
2010 年代，GPU 的应用领域开始扩展到图形渲染之外。随着 GPU 性能的不断提升，开发者开始利用 GPU 的并行处理能力来进行通用计算，例如科学计算、金融建模和图像处理。
2010 年，NVIDIA 发布了 Fermi 架构，这是第一个支持 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的 GPU。CUDA 允许开发者使用 C++ 等编程语言来编写 GPU 程序，从而简化了 GPU 编程。
2011 年，AMD 发布了 Llano APU，这是一个集成了 CPU 和 GPU 的处理器。Llano APU 提高了集成图形卡的性能，并降低了功耗。
2012 年，NVIDIA 发布了 Kepler 架构，这是一个更高效、更强大的 GPU。Kepler 架构采用了新的 SMX (Streaming Multiprocessor) 架构，并支持更高的时钟频率。
2014 年，NVIDIA 发布了 Maxwell 架构，这是一个更节能的 GPU。Maxwell 架构采用了新的 SMM (Streaming Multiprocessor) 架构，并支持更高的效率。
2016 年，NVIDIA 发布了 Pascal 架构，这是一个具有高带宽内存 (HBM) 的 GPU。HBM 提供了比 GDDR5 更高的带宽，从而提高了 GPU 的性能。
2018 年，NVIDIA 发布了 Turing 架构，这是第一个支持光线追踪 (Ray Tracing) 的 GPU。光线追踪是一种更逼真的渲染技术，可以模拟光线的传播和反射。
2020年代至今：人工智能时代的 GPU
2020 年代，GPU 在人工智能领域扮演着越来越重要的角色。GPU 的并行处理能力非常适合于训练和运行深度学习模型。
2020 年，NVIDIA 发布了 Ampere 架构，这是一个专为人工智能设计的 GPU。Ampere 架构采用了新的 Tensor Core，并支持更高的性能。
2022 年，NVIDIA 发布了 Ada Lovelace 架构，进一步提升了光线追踪和人工智能性能。
目前，GPU 仍然在不断发展，新的技术和架构不断涌现。未来的 GPU 将继续提高性能、效率和功能，并将在更多领域发挥重要作用。例如，机器学习，深度学习，神经网络等。
GPU 发展历程时间线
| **年份** | **事件** | **主要厂商** |
| 1970s | 早期光栅扫描显示系统 | 通用电气, 仙童半导体 |
| 1982 | μPD7220 (第一个专用图形处理器) | NEC |
| 1984 | Loc-Log | Locomotive Graphics |
| 1991 | S3 86C911 (2D 加速器) | S3 Graphics |
| 1994 | RealityEngine | Silicon Graphics |
| 1995 | NV1 (NVIDIA 发布的第一个 GPU) | NVIDIA |
| 1996 | Voodoo Graphics | 3dfx Interactive |
| 1999 | GeForce 256 (硬件 T&L) | NVIDIA |
| 2001 | GeForce 3 | NVIDIA |
| 2004 | GeForce 6800 (Shader Model 3.0) | NVIDIA |
| 2006 | GeForce 8800 GTX (统一架构) | NVIDIA |
| 2010 | Fermi (CUDA 支持) | NVIDIA |
| 2012 | Kepler | NVIDIA |
| 2014 | Maxwell | NVIDIA |
| 2016 | Pascal (HBM) | NVIDIA |
| 2018 | Turing (光线追踪) | NVIDIA |
| 2020 | Ampere (人工智能) | NVIDIA |
| 2022 | Ada Lovelace | NVIDIA |
GPU 对其他领域的影响
GPU 的发展不仅对图形领域产生了深远的影响，也对其他领域产生了重要的推动作用。
- **科学计算:** GPU 的并行处理能力可以用于加速科学计算任务，例如分子动力学模拟、天气预报和基因组测序。蒙特卡洛模拟 等技术受益于 GPU 的加速能力。
- **金融建模:** GPU 可以用于加速金融模型的计算，例如期权定价和风险管理。 布莱克-斯科尔斯模型 可以利用 GPU 提高计算速度。
- **图像处理:** GPU 可以用于加速图像处理任务，例如图像识别、图像增强和视频编辑。
- **人工智能:** GPU 是深度学习模型的训练和运行的关键硬件。卷积神经网络 (CNN) 和 循环神经网络 (RNN) 都受益于 GPU 的加速能力。
- **加密货币挖掘:** GPU 可以用于挖掘加密货币，例如比特币和以太坊。工作量证明 (Proof-of-Work) 机制需要大量的计算能力，GPU 可以提供这种能力。
- **技术分析**: GPU 加速可以用于快速回测各种交易策略，并进行 成交量分析 和 形态识别。
- **风险管理**: GPU 强大的计算能力可以应用于复杂的风险模型计算，例如VaR (Value at Risk) 和 压力测试。
- **期权定价**: GPU 可以加速各种期权定价模型的计算，例如 二叉树模型 和 蒙特卡洛期权定价。
- **套利交易**: GPU 加速可以用于识别和执行快速的套利交易机会。
- **量化交易**: GPU 可以用于处理大量市场数据，并执行复杂的量化交易策略。
- **高频交易**: GPU 可以加速高频交易系统的运行，并提高交易速度。
图形API 是连接软件和 GPU 的桥梁，例如 DirectX 和 OpenGL。了解这些 API 对于优化 GPU 性能至关重要。
并行计算 是 GPU 能够实现高性能的关键技术。GPU 通过将任务分解成多个子任务，并在多个处理核心上并行执行这些子任务来实现高性能。
CUDA 和 OpenCL 是两种常用的 GPU 编程框架。它们允许开发者使用 GPU 进行通用计算。
GPU 架构 的发展是 GPU 性能提升的重要驱动力。新的 GPU 架构通常会采用更先进的技术和设计，从而提高 GPU 的效率和性能。
硬件加速 是 GPU 的核心功能。通过将图形渲染和通用计算任务卸载到 GPU 上，可以显著提高系统的性能。
光线追踪 是一种更逼真的渲染技术，可以模拟光线的传播和反射。光线追踪需要大量的计算资源，因此需要强大的 GPU 来实现。
人工智能 的发展对 GPU 提出了更高的要求。GPU 需要具备更高的性能和效率，才能满足人工智能应用的需求。
HBM (高带宽内存) 是一种新型的内存技术，可以提供比 GDDR5 更高的带宽。HBM 提高了 GPU 的性能，并降低了功耗。
Tensor Core 是一种专门用于加速深度学习计算的硬件单元。Tensor Core 可以显著提高深度学习模型的训练和运行速度。
图形渲染管线 是 GPU 用于渲染图形的过程。了解图形渲染管线可以帮助开发者优化 GPU 性能。
着色器 是一种用于控制 GPU 如何渲染图形的程序。着色器可以用于实现各种图形效果。
纹理映射 是一种用于给物体添加纹理的技术。纹理映射可以使物体看起来更逼真。
多重采样反锯齿 (MSAA) 是一种用于减少锯齿现象的技术。MSAA 可以使图像看起来更平滑。
阴影映射 是一种用于创建阴影的技术。阴影映射可以使场景看起来更立体。
环境光遮蔽 (Ambient Occlusion) 是一种用于模拟环境光遮蔽效果的技术。环境光遮蔽可以使场景看起来更逼真。
帧缓冲 是 GPU 用于存储渲染结果的内存区域。
延迟渲染 是一种用于渲染复杂场景的技术。延迟渲染可以提高渲染效率。
前向渲染 是一种用于渲染简单场景的技术。前向渲染比较简单，但效率较低。
计算着色器 是一种用于执行通用计算的着色器。计算着色器可以用于实现各种非图形应用。
光栅化 是将矢量图形转换为像素图形的过程。
三角形网格 是用于表示 3D 物体的常用方法。
顶点缓冲对象 (VBO) 是用于存储顶点数据的内存区域。
立即开始交易
注册 IQ Option （最低存款 $10） 开设 Pocket Option 账户 （最低存款 $5）
加入我们的社区
订阅我们的 Telegram 频道 @strategybin 获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教育资源
