上網也要顯卡：淺談未來GPU之Web應用

2025-01-16 09:08:09

    泡泡網顯卡頻道12月6日 隨著進入DX10時代以來統一渲染技術的引入，顯卡在整個計算機中的重要性已經逐漸超越了CPU。並行架構上的優勢讓GPU可以完成大規模的計算需求，而NVIDIA CUDA與AMD的Stream技術更是給GPU完成大規模計算賦予了靈魂，之前本來只用CPU來計算的應用現在可以使用GPU進行計算，大幅度減輕了CPU的負擔，也正是如此GPU就顯得越來越重要了。

    其實CPU與GPU莫非都是電晶體製成的產物，但是架構上確有很大的區別。GPU採用的是並行計算架構，可以在同一單位時間內處理多條任務。比如一個擁有240個流處理器的GPU，理論上同一時間內可以處理240個任務，而單核心的CPU同一時間內只能處理一條任務。近幾年，CPU也在朝著並行計算方向發展，比如超線程技術、雙核甚至多核心處理技術等等。但是由於架構的限制，CPU想要發展成較多核的可能性並不大。

    現在各行各業都已經開始逐漸採用GPU作為計算核心，與CPU相比，GPU的計算能力可以達到CPU的數倍甚至數十倍，在一些特殊的場合下甚至可以達到數百倍。而成本上GPU卻和CPU差不多，甚至比CPU成本更低。這也是為什麼國產超級計算機「天河一號」採用了5120顆GPU作為加速處理器的原因。

    除了在大規模計算應用環境下需要GPU之外，對於普通的個人電腦來說，GPU也非常重要。現在NVIDIA和AMD的GPU中都支持並行計算，都擁有專門的視頻解碼模塊。比如在看高清視頻的時候，使用GPU進行「硬解碼」可以讓CPU的佔用率非常低，甚至可以忽略不計。而在日常的一些應用比如Photoshop圖像處理、視頻轉碼中，使用GPU進行加速也可以讓效率得到很大程度上的提高，這些內容我們之前都有過很多的測試，這裡就不再贅述。