一、前言

不小心算是邂逅了龚大的视频，看了一遍视频之后，仿佛记得，但是很多的东西又仿佛记不住。于是乎想着写一篇笔记记录一下，我自身最近也在学习做媒体相关的东西，那必须学习一下GPU啊。

图形和视频 ~~~ 某种程度上图形连续起来视频。

嗯，又牛又拽太爱了。

二、前言-显示器

显示器是如何显示画面的？

基本单元像素如下！！！

每个像素都包含红绿蓝，也就是RGB三个分量，通过组合形成各种各样的颜色。

每个分量可以用数字表示，最常见的是用8个进制位来表示，数字越大亮度越高。这样的话三个分量组合之后，就能表示256256256=16777216种颜色。

随着内容和显示技术的发展，这几年也出现了。每个分量用10位、12位、16位等更高的位数来表示。他们可以表达更多的细节，或者更大的范围。它们的原理其实没有多少区别，简化起见，我们在这里主要讲8位的情况。

那么作为一台电脑如果要把内容输出到显示器，要做什么呢？在这里之前看看一些基本概念。

三、图形基本概念

这里的一个概念叫帧缓存，frame buffer，这是内存的一块区域。

这块区域里的内容和显示器上显示的每个像素是一一对应的。

8位是一个字节，所以帧缓存里每一个字节。（每个分量可以用数字表示，最常见的是用8个进制位来表示）

表示一个像素的一个分量，连续排列下去，当然现代的电脑更适合32位对齐的处理方式。所以在帧缓存里，每32位，也就是4个字节来表示一个像素。除了RGB占用的24位，后面还跟了一个表示透明度的Alpha。虽然输出到显示器的时候，这个信息会被忽略。

有了帧缓存之后，我们需要有一个设备，把帧缓存的内容输出到显示器上。这个就得看显卡了。显卡上有个显示输出端口，通过显示器。

还有个显示电路，把帧缓存转成显示输出的信号，

注意，这只是个显卡，上面没有计算能力，只是图像的搬运工。

现在需求增加了，我们想把显示的图像亮度翻倍，也就是RGB每个分量都乘2。我们可以在CPU上做这个事情，在每个数字在写入帧缓存之前，先乘个2。这样必然要占用大量的CPU资源。

一个更好的方法，是加入一个处理器（PU），能在大量数据上执行同样的操作。比如这里就是把每个像素的都*2，但有大量像素要处理。如果操作的算法固定，那就只需要设置不同的参数就能达到目的。

但如果操作需要灵活多变，就得挂上一个程序才行。我们把这样的程序叫做shader，又因为它处理的对象是像素。所以这里的shader是pixel shader，这种可以绑上shader的单元叫做可编程流水线单元（Programmable Pipeline Uint），每个pixel shader仅仅处理一个像素，单入单出。

在这里，pixel shader的输入是一个坐标。

（纹理坐标：它根据坐标从图像上采到颜色，执行操作后返回结果。）

我们管输入的图像叫做纹理，texture。而如何从坐标到纹理里面采集数据，以及如何写入帧缓存。

并不需要shader来管，有专门的硬件负责。

到这里我们已经能看到了一个最初级的针对图像的处理器，它只能运行pixel shader，只能把一张图像的每个像素处理之后输出。

（我以前也有一个，后来被放不见了。）

在任天堂红白机上有这么一个处理器，称为PPU。负责图块移动等操作。

光处理图片不够，更进一步。

1-图元—Primitive

如果输入不是简单的一张图，而是一个几何网格，该怎么办呢？

这样的几何由一系列简单形状组成。比如点、线三角形、四边形等。这些简单形状称为图元—Primitive。

简化来说，我们这里只看三角形，这一堆三角形怎么和像素搭上关系呢？

2-光栅化—rasterize

在到达pixel shader之前，需要一个环节，把三角形所覆盖区域的像素填上。这个环节叫做光栅化—rasterize

这个是一个算法固定的操作，为了效率一般用硬件直接构成，不可编程。我们称其为固定流水线的单元。

3-output merger（深度判断）

除此之外，几何存在前后遮挡关系，如何确定哪个像素显示，哪个不显示呢？这就需要在pixel shader之后加一个环节，

叫做output merger，里面会做深度判断。

根据规则来决定哪个像素最后能存活下来，这也是固定流水线的单元。

4-图元组装单元（Primitive Assembler）

还没完，几何是怎么存储的呢？

首先是有一堆的点，分布于空间里，这些点叫做顶点vertex。

每个顶点一般有表示位置的<x, y, z>坐标。以及方向、颜色、纹理坐标等信息。

存放顶点的buffer叫做vertex buffer。

然后有一堆线，把它们连起来。所以我们需要一个buffer。

里面的每一个单元是一个整数，表示vertex的索引。这样的buffer称为index buffer。有了这两个，就可以表示出一个几何形状。

在开始光栅化处理之前，需要把vertex们组装成一个个三角形。把屏幕之外的裁剪掉，计算三条边的方程等。然后才送入rasterize。

这里的图元组装单元，这也是固定流水线单元。

5-硬件变换和光照（T&L）

新的需求又来了。同一个几何体。我可以把它摆放在不同位置、从不同角度看它、或者调整摄像机的焦距。它在屏幕上就该看起来不一样。

这时候，index buffer是一样的。因为几何本身拓扑关系不变。

但vertex buffer里的每个顶点，都需要做一个变换。把它从几何自己的空间变换到屏幕的空间。

这里需要三个不同的变换，每个变换用一个4x4的矩阵来表示。

顶点的坐标<x, y, z>，加上第四个维度1，乘上这三个矩阵，能得到一个在屏幕空间的坐标<x', y', z', w'>。

这三个变换里，

• • 第一个用来决定这个物体在空间中的：位置、朝向、放缩等，叫做world matrix。经过这个矩阵，物体就摆放到一个全局的世界里。

• • 第二个用来决定摄像机的位置，叫做view matrix。经过这个矩阵，物体就在以摄像机为原点的坐标系里。表示从摄像机能看到的一个空间。

  

• • 第三个用来调整摄像机的参数，比如视野宽窄，视域远近范围，叫做projection matrix。经过过个矩阵，物体就在屏幕范围这个空间里了，并带有近大远小的效果。

  

同样，如果只要固定不变的算法操作，那确实可以用固定的硬件和可设置的参数来完成。

早起的GPU确实也是这么做的，比如2000年的GeForce 256。

这一步被称为硬件变换和光照（T&L），但为了灵活性的需求，很快就进化到可编程的方式，但为了灵活性的需求，很快就进化到可编程的方式。用一个shader对每个顶点过一遍，这个就是vertex shader。

（T&L 进化为vertex shader）

而顶点的信息，可以根据需要不同格式来保存。

6-input assembler

vertex shader并不需要知道顶点存储的格式。

所以这里需要调用者提供一个顶点格式的描述，由一个固定流水线单元input assembler，从vertex buffer里组装出一个顶点，送给vertex shader处理。

同样，每个vertex shader仅仅处理一个vertex，单入单出。

四、小结

这个时候我们已经得到了一条完整的图形流水线（Graphics Pipeline）

调用者提供输入的信息之后，就能渲染出图像，送去显示。

这条流水线里，有可编程的单元，也有不可编程的单元。取长补短以保证效率和灵活性的平衡。这样的流水线，就是2000年代主流GPU的构成。

它把CPU从图形渲染过程中，简单但大数据量的操作中解放解放出来， 由专用的GPU来高效地做这些事情。也正是因为有图形渲染的能力，GPU才能叫做Graphics Processing Unit。

没有图形渲染能力却说自己是GPU的，都是在诈骗。

总结起来，不管是vertex shader还是pixel shader，

它们的程序功能集中，只处理一个硬件塞过来的数据单元，返回处理后的结果。

不需要考虑具体如何从内存读取这些数据，以及处理完怎么写出去，前后都有别的单元来处理。换句话说就像个回调函数，GPU在需要的时候在大量数据上。对每个单元调用一下这个回调函数。

同时，我们也可以看到CPU和GPU的第一个不同之处。

CPU擅长在小数据上做相对复杂的串行计算和逻辑控制。

GPU擅长在大量数据上做相对简单的并行计算，这个特点使得它们有了分工和协作。

那么，随着需求的进一步发展，GPU还有什么变化呢？下一篇顺着这个思路，继续扩充GPU的功能。