GPU

支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元（GPU）的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31％。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责，以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。

GPU 图形渲染流水线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 图形渲染流水线的具体实现可分为六个阶段......

程序员必知的七种并发编程模型：1. 线程与锁；2. 函数式编程；3. Clojure之道——分离标识与状态；4. actor；5. 通信顺序进程；6. 数据级并行；7. Lambda架构。

比较 GPU 和 CPU ，就是比较它们两者如何处理任务。CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务，而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元，用于处理多个并行小任务。CPU 拥有复杂的系统指令，能够进行复杂的任务操作和调度，两者是互补关系，而不能相互代替。

GPU：负责整个渲染流水线。它会从处理CPU传递过来的模型数据开始，进行Vertex Shader、Fragment Shader等一系列工作，最后输出屏幕上的每个像素。因此它的性能瓶颈包括顶点、像素、显存等因素有关。

针对渲染导致的性能问题，这个世界上是没有一套万能的解决方案的。渲染的性能问题涉及到许多因素，不仅仅是游戏本身，它也很大程度上取决于运行游戏的硬件和操作系统。最重要的是我们要通过不断的研究和实验来解决这些性能问题。

显卡的工作非常复杂，但其原理和部件很容易理解。在本文中，我们先来了解显卡的基本部件和它们的作用。此外，我们还将考察那些共同发挥作用以使显卡能够快速、高效工作的因素。