GPU 硬體的發展史是怎樣的?

最好從硬體的架構設計到市場產品都說一說。


GPU技術的進步至少體現在下列方面: (1)產品功能的擴展,
反映了GPU技術的創新與突破; (2)晶體管數量,
反映晶元的複雜程度和處理能力; (3)匯流排標準, CPU-GPU之間的傳輸速度制約著晶元性能的發揮; (4)應用程序介面(application programming interface, API)和渲染模型(shader model), 從開發者和應用角度反映了技術的進步; 等等. 我們綜合這些方面, 將GPU技術發展的歷程以年代順序整理為表 2?1.
其中也包括了GPU誕生以前的圖形工作站系統. 縱覽此發展歷程,可以從並行體系結構的角度將其劃分為三個時代:

(1)1995-2000年, 各硬體單元形成一條圖形處理流水線, 每個流水級功能固定,
硬化了一些給定的函數. 我們稱這個時代為固定功能架構(fixed function architecture)時代. 多條像素流水線對各自的輸入數據進行相同的操作, 計算模型是流式計算(stream computing). GPU卸去了CPU的計算負擔,
加速了繪製, 對圖形學意義重大.

(2)2001-2005年, GPU用可編程的頂點渲染器替換了變換與光照相關的固定單元, 用可編程的像素渲染器替換了紋理採樣與混合相關的固定單元. 這兩部分是實現圖形特效最密集的部分, 使用渲染器大大加強了圖形處理的靈活性與表現力.
兩個渲染器呈現流處理器(stream processor)

的特點,
然而在物理上是兩部分硬體, 不可相互通用. 我們稱這個時代為分離渲染架構(separated shader architecture)時代.

(3)2006-今, GPU首次提供幾何渲染程序(geometry shader program)功能, 並動態調度統一的渲染硬體(unified
shader)來執行頂點、幾何、像素程序, 在體系結構上不再是流水線的形式, 而呈現並行機的特徵. 我們把這個時代稱為統一渲染架構(unified shader architecture)時代. 對指令、紋理、數據精度等各方面的支持進一步完善, 支持整數, 單/雙精度浮點數, 但仍不支持遞歸程序. GPU廠商們開始從硬體和API上提供對GPGPU的專門支持, 且推出專門做通用計算的GPU(如AMD FireStream和NVIDIA Tesla). GPU的服務對象從以圖形為主發展為圖形和高性能計算並重.


這個內容太多了 都寫上足夠出本書

百度3d圖形卡15年發展史

不過我還是建議你自己買本回來看看 支持正版 而且寫的畢竟不錯

我隨便寫寫我記得的吧

有錯誤歡迎指正

早期的2d顯卡市場非常混亂 在2d到3d的過渡區間 出現了一家名為3dfx的公司 3dfx在3d顯示卡上已知獨秀 巫毒1是當時最優秀的3d加速卡 當時他還推出了自己的api Glide 之後的巫毒2也是 但是3dfx過於自大 封閉glide 與自己的盟友翻臉 最終被後起之秀nv幹掉

之後就是nv自家獨大 只有ati在市場的競爭中活了下來

gefore256開起了gpu時代

radeon9550是史上最成功的顯卡

g92被譽為常青藤 從gf8000一直馬甲到gtx200系列

ati(amd)的4d+1d架構從hd2000一直用到hd6000系列 hd6000有幾款是用的4d的架構

hd4850一夜讓gtx9800降價了1000元並停產

hd5000系列是全球最早支持dx11的顯卡架構將nv的300系列直接逼死在腹中

hd5970當了n久的單卡卡皇 從nv的gtx200到500

nv的gtx400系列由於太注重通用計算 再加上tsmc的40nm工藝漏電率高 功耗奇高 之後的580也是 再加上之前的gtx200系列 nv核彈的帽子就摘不掉了

ati的驅動問題一直做不好 直到amd收購ati時驅動才逐漸好起來 這也是a卡驅動爛的由來 當然現在是沒什麼問題了


樓上講的很專業,但太複雜

簡單講,就是3DFX VOODOO開創了3D顯卡

NV的RIVA128 ATI的RAGE128 和TNT系列,打造了第一代性價比產品

然後中間出現了S3 邁創這樣的過客

然後N卡的GFORCE開創了GPU年代,把CPU的圖形運算工作解放出來

然後AMD(ATI)和NV各領風騷數年至今。 期間有INTEL S3 SIS這些廠商的集成顯卡搶佔非獨顯市場。路上又出現了XGI VOLARI系列等路人。


推薦閱讀:

如何評價NVIDIA 發布的 Max-Q 設計方法(Design Approach)?
如何看待NVIDIA 即將開源的DLA?
安裝 NVIDIA 驅動導致 Windows 無法啟動該如何解決?
N卡和A卡在建築學人員使用上各自的優劣是什麼?

TAG:中央處理器CPU | NVIDIA英偉達 | AMD | 圖形處理器GPU | GPU通用計算 |