CPU 与 GPU 的架构
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，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理多个数据。
GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据进行独立的并行计算，所谓“对数据进行独立计算”，即，流内任意元素的计算不依赖于其它同类型数据，例如，计算一个顶点的世界位置坐标，不依赖于其他顶点的位置。而所谓“并行计算”是指“多个数据可以同时被使用，多个数据并行运算的时间和1个数据单独执行的时间是一样的”。
图像渲染流水线
第一部分 Application 阶段，后续主要都由 GPU 负责
Application 应用处理阶段：得到图元
这个阶段具体指的就是图像在应用中被处理的阶段，此时还处于 CPU 负责的时期。在这个阶段应用可能会对图像进行一系列的操作或者改变，最终将新的图像信息传给下一阶段。这部分信息被叫做图元（primitives），通常是三角形、线段、顶点等。
-
Geometry 几何处理阶段：处理图元
进入这个阶段之后，以及之后的阶段，就都主要由 GPU 负责了。此时 GPU 可以拿到上一个阶段传递下来的图元信息，GPU 会对这部分图元进行处理，之后输出新的图元。这一系列阶段包括：
-
顶点着色器（Vertex Shader）：这个阶段中会将图元中的顶点信息进行视角转换、添加光照信息、增加纹理等操作。 -
形状装配（Shape Assembly）：图元中的三角形、线段、点分别对应三个 Vertex、两个 Vertex、一个 Vertex。这个阶段会将 Vertex 连接成相对应的形状。 -
几何着色器（Geometry Shader）：额外添加额外的Vertex，将原始图元转换成新图元，以构建一个不一样的模型。简单来说就是基于通过三角形、线段和点构建更复杂的几何图形。
Rasterization 光栅化阶段：图元转换为像素
-
光栅化的主要目的是将几何渲染之后的图元信息，转换为一系列的像素，以便后续显示在屏幕上。这个阶段中会根据图元信息，计算出每个图元所覆盖的像素信息等，从而将像素划分成不同的部分。
一种简单的划分就是根据中心点，如果像素的中心点在图元内部，那么这个像素就属于这个图元。如上图所示，深蓝色的线就是图元信息所构建出的三角形；而通过是否覆盖中心点，可以遍历出所有属于该图元的所有像素，即浅蓝色部分。
-
Pixel 像素处理阶段：处理像素，得到位图
经过上述光栅化阶段，我们得到了图元所对应的像素，此时，我们需要给这些像素填充颜色和效果。所以最后这个阶段就是给像素填充正确的内容，最终显示在屏幕上。这些经过处理、蕴含大量信息的像素点集合，被称作位图（bitmap）。也就是说，Pixel 阶段最终输出的结果就是位图，过程具体包含：
这些点可以进行不同的排列和染色以构成图样。当放大位图时，可以看见赖以构成整个图像的无数单个方块。只要有足够多的不同色彩的像素，就可以制作出色彩丰富的图象，逼真地表现自然界的景象。缩放和旋转容易失真，同时文件容量较大。
-
片段着色器（Fragment Shader）：也叫做 Pixel Shader，这个阶段的目的是给每一个像素 Pixel 赋予正确的颜色。颜色的来源就是之前得到的顶点、纹理、光照等信息。由于需要处理纹理、光照等复杂信息，所以这通常是整个系统的性能瓶颈。 -
测试与混合（Tests and Blending）：也叫做 Merging 阶段，这个阶段主要处理片段的前后位置以及透明度。这个阶段会检测各个着色片段的深度值 z 坐标，从而判断片段的前后位置，以及是否应该被舍弃。同时也会计算相应的透明度 alpha 值，从而进行片段的混合，得到最终的颜色。
GPU渲染流程
GPU 图形渲染流程的主要工作可以被划分为两个部分：
- 把 3D 坐标转换为 2D 坐标
- 把 2D 坐标转变为实际的有颜色的像素
GPU 图形渲染流程的具体实现可分为六个阶段，如下图所示。
- 顶点着色器（Vertex Shader）
- 形状装配（Shape Assembly），又称 图元装配
- 几何着色器（Geometry Shader）
- 光栅化（Rasterization）
- 片段着色器（Fragment Shader）
-
测试与混合（Tests and Blending）
第一阶段，顶点着色器。 该阶段的输入是 顶点数据（Vertex Data）数据，比如以数组的形式传递 3 个 3D 坐标用来表示一个三角形。顶点数据是一系列顶点的集合。顶点着色器主要的目的是把 3D 坐标转为另一种 3D 坐标，同时顶点着色器可以对顶点属性进行一些基本处理。
第二阶段，形状（图元）装配。 该阶段将顶点着色器输出的所有顶点作为输入，并将所有的点装配成指定图元的形状。图中则是一个三角形。图元（Primitive） 用于表示如何渲染顶点数据，如：点、线、三角形。
第三阶段，几何着色器。 该阶段把图元形式的一系列顶点的集合作为输入，它可以通过产生新顶点构造出新的（或是其它的）图元来生成其他形状。例子中，它生成了另一个三角形。
第四阶段，光栅化。 该阶段会把图元映射为最终屏幕上相应的像素，生成片段。片段（Fragment） 是渲染一个像素所需要的所有数据。
第五阶段，片段着色器。 该阶段首先会对输入的片段进行 裁切（Clipping）。裁切会丢弃超出视图以外的所有像素，用来提升执行效率。
第六阶段，测试与混合。 该阶段会检测片段的对应的深度值（z坐标），判断这个像素位于其它物体的前面还是后面，决定是否应该丢弃。此外，该阶段还会检查 alpha 值（ alpha 值定义了一个物体的透明度），从而对物体进行混合。因此，即使在片段着色器中计算出来了一个像素输出的颜色，在渲染多个三角形的时候最后的像素颜色也可能完全不同。
渲染简化流程
首先从硬盘中读取模型， CPU分类后将多边形信息交给GPU，GPU再时时处理成屏幕上可见的多边形，但是没有纹理只有线框。CPU计算出模型后，GPU将模型数据放进显存，显卡同时也为模型贴材质，给模型上颜色。CPU相应从显存中获取多边形的信息。然后CPU计算光照后产生的影子的轮廓。等CPU计算出后，显卡的工作又有了，那就是为影子中填充深的颜色。周而复始，完成CPU与GPU之间的数据交换。
顶点处理：这阶段GPU读取描述3D图形外观的顶点数据并根据顶点数据确定3D图形的形状及位置关系，建立起3D图形的骨架。在现有的GPU中，这些工作由硬件实现的Vertex Shader（定点着色器）完成。
光栅化计算：显示器实际显示的图像是由像素组成的，我们需要将上面生成的图形上的点和线通过一定的算法转换到相应的像素点。把一个矢量图形转换为一系列像素点的过程就称为光栅化。例如，一条数学表示的斜线段，最终被转化成阶梯状的连续像素点。
纹理帖图：顶点单元生成的多边形只构成了3D物体的轮廓，而纹理映射（texture mapping）工作完成对多变形表面的帖图，通俗的说，就是将多边形的表面贴上相应的图片，从而生成“真实”的图形。TMU（Texture mapping unit）即是用来完成此项工作。
像素处理：这阶段（在对每个像素进行光栅化处理期间）GPU完成对像素的计算和处理，从而确定每个像素的最终属性。在支持DX8和DX9规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Pixel Shader（像素着色器）完成。
屏幕显示：由ROP（光栅化引擎）最终完成像素的输出，1帧渲染完毕后，被送到显存帧缓冲区。
GPU的工作通俗的来说就是完成3D图形的生成，将图形映射到相应的像素点上，对每个像素进行计算确定最终颜色并完成输出。
不过需要注意的是，无论多牛的游戏家用显卡，光影都是CPU计算的，GPU只有2个工作，1多边形生成。2为多边形上颜色。
