GPU大百科全书第二章：凝固生命的光栅化
一文详解GPU结构及工作原理
一文详解GPU结构及工作原理
GPU全称是GraphicProcessing Unit－－图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。
GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数有硬件实现，只要用于3D 游戏中物体移动时的坐标转换及光源处理。
在很久以前，这些工作都是由CPU配合特定软件进行的，后来随着图像的复杂程度越来越高，单纯由CPU 进行这项工作对于CPU的负荷远远超出了CPU的正常性能范围，这个时候就需要一个在图形处理过程中担当重任的角色，GPU也就是从那时起正式诞生了。
从GPU的结构示意图上来看，一块标准的GPU主要包括通用计算单元、控制器和寄存器，从这些模块上来看，是不是跟和CPU的内部结构很像呢？
事实上两者的确在内部结构上有许多类似之处，但是由于GPU具有高并行结构（highly parallel structure），所以GPU在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。
上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这。
光栅化算法
光栅化算法一、概述光栅化算法是计算机图形学中的一种基础算法，用于将连续的矢量图形数据转换为离散的像素点。
在图形渲染中，光栅化算法起到了至关重要的作用，它能够高效地将矢量图形转化为像素点，从而实现图形的显示。
二、光栅化的原理光栅化算法的基本原理是将矢量图形分解为像素点的集合。
它通过扫描线或者逐点的方式，将矢量图形上的点映射到屏幕上的像素点。
光栅化算法可以分为线段光栅化和多边形光栅化两种。
2.1 线段光栅化算法线段光栅化算法是将一条线段转换为像素点的集合。
常用的线段光栅化算法有DDA算法和Bresenham算法。
2.1.1 DDA算法DDA算法（Digital Differential Analyzer）是一种简单直观的线段光栅化算法。
它通过沿着线段的方向逐个像素点进行采样，从而得到线段上的像素点。
DDA算法的基本思想是根据线段的斜率，计算每个像素点的坐标，并进行取整操作。
DDA算法的优点是简单易懂，但由于需要进行浮点数计算和取整操作，效率较低。
在处理大量线段时，可能会出现像素点丢失或者重复的情况。
2.1.2 Bresenham算法Bresenham算法是一种高效的线段光栅化算法。
它通过利用整数运算和递增误差的方式，减少了浮点数计算和取整操作，从而提高了算法的效率。
Bresenham算法的基本思想是根据线段的斜率和误差项，选择最接近线段路径的像素点。
通过递增误差项的方式，确定下一个像素点的位置，并更新误差项。
这样就能够准确地绘制出线段上的像素点，避免了像素点丢失或者重复的情况。
2.2 多边形光栅化算法多边形光栅化算法是将一个闭合的多边形转换为像素点的集合。
常用的多边形光栅化算法有扫描线填充算法和边缘标记算法。
2.2.1 扫描线填充算法扫描线填充算法是一种基于扫描线的多边形光栅化算法。
它通过从多边形上的最低点开始，逐行扫描，将扫描线与多边形的交点作为像素点。
扫描线填充算法的基本步骤如下： 1. 找到多边形的最低点作为起始点。
计算机图形学课后习题答案
计算机图形学课后习题答案计算机图形学课后习题答案计算机图形学是一门研究计算机生成和处理图像的学科，它在现代科技和娱乐领域扮演着重要的角色。
在学习这门课程时，我们通常会遇到一些习题，用以巩固所学知识。
本文将提供一些计算机图形学课后习题的答案，希望能对大家的学习有所帮助。
1. 什么是光栅化？如何实现光栅化？光栅化是将连续的几何图形转换为离散的像素表示的过程。
它是计算机图形学中最基本的操作之一。
实现光栅化的方法有多种，其中最常见的是扫描线算法。
该算法通过扫描图形的每一条扫描线，确定每个像素的颜色值，从而实现光栅化。
2. 什么是反走样？为什么需要反走样？反走样是一种减少图像锯齿状边缘的技术。
在计算机图形学中，由于像素是离散的，当几何图形的边缘与像素格子不完全对齐时，会产生锯齿状边缘。
反走样技术通过在边缘周围使用不同颜色的像素来模拟平滑边缘，从而减少锯齿状边缘的出现。
3. 什么是光照模型？请简要介绍一下常见的光照模型。
光照模型是用来模拟光照对物体表面的影响的数学模型。
常见的光照模型有以下几种：- 环境光照模型：模拟环境中的整体光照效果，通常用来表示物体表面的基本颜色。
- 漫反射光照模型：模拟光线在物体表面上的扩散效果，根据物体表面法线和光线方向计算光照强度。
- 镜面反射光照模型：模拟光线在物体表面上的镜面反射效果，根据光线方向、物体表面法线和观察者方向计算光照强度。
- 高光反射光照模型：模拟光线在物体表面上的高光反射效果，通常用来表示物体表面的亮点。
4. 什么是纹理映射？如何实现纹理映射？纹理映射是将二维图像（纹理）映射到三维物体表面的过程。
它可以为物体表面增加细节和真实感。
实现纹理映射的方法有多种，其中最常见的是将纹理坐标与物体表面的顶点坐标关联起来，然后通过插值等技术将纹理映射到物体表面的每个像素上。
5. 什么是投影变换？请简要介绍一下常见的投影变换方法。
投影变换是将三维物体投影到二维平面上的过程。
常见的投影变换方法有以下几种：- 正交投影：将物体投影到一个平行于观察平面的平面上，保持物体在不同深度上的大小不变。
知识点归纳 计算机图形学中的光栅化与渲染技术
知识点归纳计算机图形学中的光栅化与渲染技术计算机图形学是研究计算机应用中的图像处理和图像生成的学科，涉及到许多核心的知识点和技术。
其中，光栅化和渲染技术是计算机图形学中非常重要的一部分。
本文将对光栅化和渲染技术进行归纳总结，并探讨其在计算机图形学中的应用。
一、光栅化技术光栅化是计算机图形学中一种将连续的几何形状转换为离散的像素图像的技术。
在计算机渲染过程中，光栅化技术起到了至关重要的作用。
1. 点、线、多边形的光栅化在计算机图形学中，最基本的图形形状是点、线和多边形。
光栅化技术可以将这些形状转换为像素点集，从而在屏幕上显示出来。
通过合适的算法，可以准确地计算出像素的坐标和颜色值，从而实现图形的显示和绘制。
2. 光栅化算法光栅化过程中，需要使用各种算法来提高渲染效率和准确性。
常见的光栅化算法包括扫描线算法、中点画线算法、多边形填充算法等。
这些算法根据不同的需求和图形形状，选择合适的计算方法，以实现快速而准确的图形显示。
3. 光栅化与几何变换在对图形进行光栅化之前，常常需要进行几何变换，如平移、旋转、缩放等。
光栅化技术需要能够适应几何变换，并处理变换后的图形数据，以保持图形的形状和结构的准确性。
二、渲染技术渲染技术是计算机图形学中将三维模型转换为二维图像的过程。
通过适当的光照和材质处理，可以使得渲染结果更加真实和逼真。
1. 光照模型光照模型是渲染中的关键要素之一，决定了图像中各部分的明暗和色彩。
常见的光照模型有环境光照、点光源光照、平行光源光照等。
这些模型根据实际光照的物理模型，计算出每个像素点的光强和颜色。
2. 材质和纹理处理在渲染过程中，对于不同的物体材质，需要采用不同的渲染算法来模拟它们的表现方式。
常见的材质特性有反射率、折射率、光滑度等，需要根据不同的材质属性来计算图像的渲染效果。
同时，通过纹理映射技术，还可以将图像贴在物体表面，使得渲染结果更加真实和细致。
3. 光线跟踪光线跟踪是一种高级的渲染技术，它模拟了现实世界中光线的传播和反射路径，能够产生非常真实的渲染效果。
GPU大百科全书前传 看图形与装修的关系
GPU大百科全书前传看图形与装修的关系CBSi中国·ZOL作者：中关村在线顾杰责任编辑：林光楠【原创】 2011年05月26日评论(93)本文导航∙第6页：雇主的卧室颜色要255.175.190的∙第7页：他还要铺地板？那我们只有延迟渲染了∙第8页：粉刷的活自然是ROP劳苦功高∙第9页：就这么定了，下礼拜进场！返回分页阅读文章产品：GeForce GTX 560TinVIDIA显示芯片又是一年装修季前言：大部分人都会觉得，把我们面前这些晶体管铺成的电路跟现实生活联系起来是非常荒谬的。
比如说显卡吧，只要显卡没有坏掉的话，把它插在完整的主板系统上再通上电，接在上面的屏幕就会很自然的亮起来，显卡只是一个跑图形工具，跟锅碗瓢勺电灯泡洗衣机什么的没啥区别。
生活就是生活，上班下班买菜做饭，该用工具的时候用就是了，工具的工作原理是建立在理论之上的，无论是晶体管和图形数学，或者构成菜刀的珠光体和铁素体颗粒，亦或是电灯泡内部的真空，这些都是原理的产物，跟生活一毛钱联系都没有。
其实即便是喜欢研究原理的我，大多数时候也是这样想的。
我会很自然的使用工具，而且在使用的时候不会考虑这玩意的工作原理是啥，因为潜意识里我也认为这些工具的工作原理跟生活不可能发生联系，他们是属于另一个世界的，物理和数学的世界里的东西。
直到某天，我前座的元恺同学给我们讲述了他非常奇异的装修经历之后，我的想法完全被颠覆了——原来显卡的工作不是与生活一毛钱联系都没有，这一群晶体管的工作方式，并不是建立在什么高深的其他次元的理论之上的，不仅如此，显卡以及整个图形的过程，竟然跟生活中最普遍的装修过程一摸一样。
● 又是一年装修季我的前座同事元恺在经过多年的努力之后，终于在首都购买了一套巴掌大的商品房。
房子虽然不大，但每一寸都倾注着他的汗水和情感。
元恺心满意足的打量着即将属于自己的房子，回想着这几年辛苦甚至还有些辛酸的艰苦买房之路，不仅鼻子一酸……当他一声长叹，想借此驱散伤感控制一下情绪的时候，房间里空旷的回音吓了他一跳——哦对，别光顾的高兴，这房子还没装修呢。
GPU大百科全书大百科
GPU大百科全书第四章：虚与实共舞的TMUCBSi中国·ZOL作者：中关村在线顾杰责任编辑：林光楠【原创】 2011年08月12日 05:00 评论(55)一个泥瓦匠的成长故事前言：时间总是在不经意间就从指缝中溜走了，一转眼GPU大百科全书的连载已近过半了，感谢诸位在这些日子里的陪伴和坚守。
在过去的近3个月里，我们在GPU的流水线中进行着各种各样新奇的游历，我们随着一组又一组的数据，从几何端进入到GPU内部，先是经历了赋予图形灵魂的几何调整过程，接着又面对了收割生命一般的光栅化阶段，然后又在shader单元当中目睹了全新图元生命的诞生。
相信这几段风格迥异但目的相同的旅程，已经能够让你对各种对应的图形单元以及整个图形流水线的作业情况有所了解了。
在今天的GPU大百科全书中，我们将来到GPU的另一个重要单元——Texture Array面前。
图形流水线是一个in-order的顺序执行过程，所以我们的旅程才可以按照“几何—光栅化—接下来的步骤”这样一步一步的进行下去。
但当我们来到光栅化单元之后的部分时，岔路出现了。
实际上对于像素的处理以及对于材质的处理是没有绝对的先后次序的，像素单元处理好像素特效，材质单元抓取并完成贴图操作之后，ROP才会将两者混合。
因此，本篇GPU大百科全书的阅读过程免不了要跟前一章发生许多联系，希望读者们能够在阅读时建立并适应这种联系。
其实纹理单元，或者说大家见得更多的称呼——TMU单元，其工作内容以及结构相对其他单元来说都不复杂，相信本章的阅读不会给大家带来太多的困惑。
那么接下来，就请大家放松心情，一起看看Texture Array的故事吧。
在今天的故事中你不仅可以领略TMU单元成长的点滴精彩，更能看到一个泥瓦匠最终成长成数学家的奇闻。
另外，我们将会换一种更加轻松的方式来演绎今天的故事，如果你是一位想提前接触故事核心然后再返回来补充细节的读者，可以考虑直接点击这里。
好了，关于TMU单元的故事，现在开始了。
gpu组成原理
gpu组成原理GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和图像计算的处理器。
GPU的组成原理涉及到图形处理的并行性、流水线架构、纹理映射、着色器等多个方面。
以下是GPU的一般组成原理：1.并行性：GPU是设计用于高度并行计算的硬件。
它包含大量的处理单元，这些单元可以同时执行多个任务。
这种并行性使得GPU在处理大规模图形和图像计算时能够更为高效。
2.流水线架构：GPU通常采用流水线（pipeline）架构，将图形处理任务划分为多个阶段。
每个阶段执行特定的计算任务，数据在这些阶段之间流动，从而实现图形的渲染和处理。
3.顶点处理和几何处理：GPU首先接收到图形数据中的顶点信息，然后通过顶点处理单元进行处理。
接着，几何处理单元负责对这些顶点进行转换和投影，以确定它们在屏幕上的最终位置。
4.光栅化和片段处理：在屏幕上确定了顶点的位置后，GPU将图元转化为片段，并进行光栅化处理。
在片段处理阶段，进行着色、纹理映射、深度测试等操作，最终确定每个像素的颜色。
5.着色器：着色器是GPU中的关键组件，负责处理图形中的颜色、光照等方面。
主要包括顶点着色器（Vertex Shader）、像素着色器（Pixel Shader）等。
这些着色器是高度可编程的，允许程序员根据需要自定义图形效果。
6.纹理映射：GPU支持纹理映射，通过将图像或纹理映射到三维模型表面，增加了图形的细节和真实感。
7.帧缓冲和显示：处理后的图像数据最终存储在帧缓冲中，然后被发送到显示器进行呈现。
8.通用计算：现代的GPU不仅仅用于图形处理，还具备通用计算能力，可以执行广泛的并行计算任务，如深度学习、科学计算等。
总的来说，GPU的组成原理主要体现在并行计算、流水线架构、着色器的灵活性等方面，这些特性使得GPU在图形处理和通用计算领域都能够发挥强大的性能。
GPU百科
●视觉的颂歌我们首先要做的是梳理，长达6个月的连载时间不论是对你还是对我们来说都是一个艰苦而漫长的过程，我们会被这半年的生活所填满，被180余天流逝的时光剪裁，因此遗忘会让我们丢失掉很多有趣的细节——比如说，GPU执行图形流水线操作这个顺序的过程。
顺序的GPU硬件渲染流水线步骤GPU大百科全书的连载顺序，基本上是按照图形过程在硬件中的执行次序来完成的。
GPU在执行图形操作时所必经的步骤，是一个从几何过程开始，经由光栅化之后在完成材质及像素特效处理，最后由ROP混合输出的in order过程，我们把这个过程称作“33毫秒的咏叹调”。
既然我们把GPU的执行过程比作了一曲关于视觉的颂歌，那么这个完整的in order过程中的每一个步骤，就是构成咏叹调的一篇篇乐章。
我们的梳理，将从第一乐章的几何部分开始。
●第一乐章：几何处理既然是“3D图形应用”，那么图形的几何处理就自然成了整个GPU流水线过程的第一步。
几何处理实干什么的呢？很简单，就是帮你把描述图形的数学方程们转化成虚拟空间的“实在”的物体。
物体的“外形”全部可以通过多边形加以描述编程是一个与数学打交道的过程，程序员们并不能直接将脑海中物体和场景的形态画成一幅宫版画放在我们的面前，他们能够做的只能是将需要描述的物体表面的特殊关键点以空间坐标的形式加以描述，将物体外形的改变转化成这些点的坐标位置改变，再通过方程对这些坐标的运动加以描述，这样才能以一行行代码的形式完成游戏程序的编写。
多边形的顶点可以被转化成三位数字的坐标将这些代码和方程转化成“可见”的图形，就是GPU进行几何处理的意义。
当游戏之类应用开始执行时，GPU中首先“动作”的便是几何部分。
CPU会根据程序的内容将程序员们准备好的程序语言翻译成虚拟的点，几何单元则通过将这些点描述到虚拟空间中，再通过将这些点相连来构成要描述物体的外形特征。
建模过程在完成了模型确定之后，GPU还会根据程序需求以及自身能力不同对模型表面进行处理，包括Vertex Shader、Geometry Shader以及Tesselation等等诸多操作，他们的作用都是帮助确定模型的最终形态以及对其进行表面细节的修饰。