gpu的渲染流程是怎样的？有何优势？

它不单单存储图形，而且能完成大部分图形功能，这样就大大减轻了CPU的负担，提高了显示能力和显示速度。随着电子技术的发展，显卡技术含量越来越高，功能越来越强，许多专业的图形卡已经具有很强的3D处理能力，而且这些3D图形卡也渐渐地走向个人计算机。

GPU（图形处理器）的渲染流程是其处理图形数据并生成最终图像的核心过程，通常分为以下几个关键阶段（以实时渲染为例）：

GPU渲染流程详解

应用层处理（CPU阶段）
- CPU准备渲染所需的数据：模型顶点、纹理、光照参数、变换矩阵等。
- 调用图形API（如OpenGL、Vulkan、DirectX）向GPU发送渲染指令（Draw Call）。
顶点处理（Vertex Processing）
- 顶点着色器（Vertex Shader）：对每个顶点执行操作（坐标变换、光照计算等），将模型空间顶点转换到屏幕空间。
- 可选阶段：曲面细分（Tessellation）、几何着色器（Geometry Shader）动态生成更多几何体。
图元组装与裁剪（Primitive Assembly & Clipping）
- 将顶点连接成图元（三角形、线段等）。
- 裁剪图元：仅保留摄像机视野（Frustum）内的部分，剔除视野外的数据。
光栅化（Rasterization）
- 将图元（如三角形）转换为像素级别的片段（Fragment）（即待填充的像素位置）。
- 确定哪些像素被图元覆盖，生成片段数据。
片段处理（Fragment Processing）
- 片段着色器（Fragment Shader / Pixel Shader）：计算每个片段的颜色、透明度等属性（纹理采样、光照计算、材质效果）。
- 执行深度测试（Z-Test）和模板测试（Stencil Test），决定片段是否被写入屏幕。
输出合并（Output Merging）
- 混合（Blending）片段的颜色与帧缓冲区（Frame Buffer）中的原有颜色（实现半透明效果）。
- 写入最终像素到帧缓冲区（包括颜色、深度、模板值）。
显示（Display）
- 将帧缓冲区的图像传输到显示器（通过扫描输出）。

GPU渲染的核心优势

高度并行架构
- GPU包含数千个核心（CUDA Core/Stream Processor），可同时处理数万个线程。
- 顶点、片段等任务可批量并行执行，远超CPU的并行能力（CPU通常只有几十个核心）。
专用硬件单元
- TMU（纹理映射单元）：高效处理纹理采样与滤波。
- ROP（光栅操作单元）：快速执行深度测试、抗锯齿、混合输出。
- 专用计算单元：如光线追踪（RT Core）、AI加速（Tensor Core）等。
高吞吐量
- 支持高带宽显存（GDDR6/HBM），每秒可处理百亿级像素或顶点。
- 适合处理大规模、高密度的图形数据（如3A游戏、VR场景）。
可编程管线灵活性
- 通过着色器（Shader）程序自定义渲染效果（如复杂光照、粒子系统）。
- 支持通用计算（GPGPU），用于物理模拟、AI训练等非图形任务。
实时性能优化
- 硬件级加速：三角形设置、遮挡剔除（Occlusion Culling）、早期深度测试。
- 驱动级优化：自动批处理（Batching）、异步计算（Async Compute）。

与传统CPU渲染的对比

能力	GPU	CPU
核心数量	数千个（专为并行设计）	数十个（优化串行任务）
浮点运算能力	极高（TFLOPS级）	较低（百亿次/秒）
任务延迟	高吞吐量，但单任务延迟较高	低延迟，适合顺序逻辑
适用场景	大规模并行计算、图形渲染	复杂逻辑、分支代码