gpu处理股票数据

‘壹’ 中电子旗下CPU+GPU概念股龙头一览

摘要 景嘉微300474：龙头股。景嘉微300474，GPU国产化龙头

‘贰’ GPU是什么意思

GPU即图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上进行图像运算工作的微处理器。

‘叁’ GPU概念股有哪些上市公司

GPU存在响应速度快、对能源需求低的优势，可以平行处理大量琐碎信息，并在高速状态下分析海量数据，在AR/VR游戏、深度学习等领域，应用前景广阔。
相关概念股：
景嘉微
通富微电
浪潮信息
中科曙光

‘肆’ 股市中的gpu是什么

GPU概念股（相关个股）
景嘉微：公司在图形显控领域拥有图形显控模块，图形处理芯片，加固显示器，加固电子盘和加固计算机等五类产品，其中图形显控模块是公司最为核心的产品。
通富微电：通富微电具备较强的GPU封装技术，拥有几十个系列、五百多个品种产品，主要封装产品包括SOP/SOT/TSSOP、QFP/LQFP、MCM（MCP）、QFN/PDFN、BGA、SiP、Wafer Bumping、WLCSP、FC等系列产品，并提供微处理器、数字电路、模拟电路、数模混合电路、射频电路的FT测试及PT圆片测试服务。公司在中高端封装技术方面占有领先优势，公司是国内第一家将BUMP技术应用于CPU、GPU等领域的上市公司，也是国内第一家将BGA产品应用于汽车电子产品领域的企业。
北京君正：北京君正公告宣布更新一项授权协议，其中包括性能更高的Vivante GPU内核，从而为公司新一代应用处理器提供支持。Vivante 的图形内核凭借为消费娱乐专门创建的先进GPU架构可提供非凡流畅的用户体验。
中科曙光：与NVIDIA合作深度学习平台。具有业界最完整的高性能计算机产品线，拥有支持TC3600/TC4600集群架构和GPU异构云计算技术的曙光星云、TC2600集群架构的曙光5000系列、支持GPU异构计算技术的GHPC1000、个人高性能计算机、刀片服务器等。

‘伍’ 同花顺的涨停聚焦功能在电脑上显示吗

同花顺的涨停聚焦功能是手机APP上面显示的。

如下图，进入方式为打开同花顺APP，点击数据中心，点击涨停聚焦即可进入。该功能主要用来分析市场热点，帮助快速了解市场动态变化。

‘陆’ GPU概念股有哪些

GPU概念一共有6家上市公司，其中1家GPU概念上市公司在上证交易所交易，另外5家GPU概念上市公司在深交所交易。

根据云财经龙头挖掘机 自动匹配，GPU概念股的龙头股最有可能从以下几个股票中诞生。

‘柒’ GPU在高性能计算方面具有怎样的优势

基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点。将GPU用于通用计算的主要目的是为了加速计算，加速的动力来自GPU在高性能计算方面所具有的优势：

（1）高效的并行性。

这一功能主要是通过GPU多条绘制流水线的并行计算来体现的。在目前主流的GPU中，多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制，片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言，GPU提供的并行性在十分廉价的基础上，为很多适合于在GPU上进行处理的应用提供了一个很好的并行方案。

（2）高密集的运算。

GPU通常具有128位或256位的内存位宽，因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。

（3）超长图形流水线。

GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标，因此GPU作为数据流并行处理机，在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。

如下图所示，CPU中的大部分晶体管主要用于构建控制电路（如分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。GPU与CPU的设计目标不同，其控制电路相对简单，而且对Cache的需求较小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路和多条流水线，使GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有惊人的处理浮点运算的能力。

图：GPU与CPU内部结构比较

正是由于GPU在并行处理和计算密集型问题求解等方面所具有的诸多优势，GPU已成为目前普通PC机所拥有的强大、高效的计算资源。从系统架构上看，GPU是针对向量计算进行了优化的高度并行的数据流处理机。这种以数据流作为处理单元的处理机，在对数据流的处理上可以获得很高的效率。

来源：https://blog.csdn.net/m2mgroup/article/details/3352736

‘捌’ 图形处理器的GPU在数据中心中的重要作用

GPU在商用应用程序上的部署究竟能带来多少性能提升，这是很多人关心的问题，也许只是个昂贵的噱头，也许会变成数据处理的一个重要组成部分。
GPU大概从2003年开始，我们开始使用GPU来独立处理电脑3D游戏的数据，或者其他对图形要求比较高的程序。
GPU逐渐进入了我们视线，包括我们的家用电脑，笔记本，GPU都开始发挥它的作用。但现在，在数据中心的服务器上，你都可以发现GPU的身影了。 GPU是否也可用通过这种远程协作的方式使用？如虚拟化GPU。随着虚拟化技术的发展，已经可以把GPU应用在虚拟机里使用，这样可以让GPU代替许多CPU的工作。
GPU的核心数量非常多，这和CPU有本质的区别，一般GPU都内置了数百个内核，甚至上千个，GPU的工作原理就是并行计算，在并行处理特定数据的时候，GPU比CPU高效非常多。但在复杂指令计算方面，GPU远远不及CPU，所以GPU和CPU是一种互补的关系，而不是互相代替的关系。
一些适合GPU计算的地方就利用GPU并行计算的优势去部署，而不是单单考虑提升CPU的性能。高性能的GPU处理器不是普通的计算处理过程。GPU是用利用高度序列化的处理模式和CPU配合使用，并不是使用高性能GPU就可以搭配低性能的CPU。由于它们的工作侧重点不同，是一种并行处理的方式，所以不能因为GPU的并行处理能力很强就忽略了CPU的重要性。
GPU部署在数据中心比部署在现场好，科学家在现场只需要将探测的数据交回数据中心处理，之后再接收传回的GPU处理完的数据。这也就是数据中心为什么越来越多的部署GPU进行数据处理的原因。

‘玖’ GPU的计算处理包括哪些

首先，你确定你问的是GPU而不是CPU？！
GPU的计算，应该说，绝大多数不是用VC++做的，而是用C做的。现在，Nvidia最新版的CUDA支持VC++了，但是只在Fermi核心的GPU——Geforce GTX 400系列家用显卡、Fermi核心的Tesla上有支持VC++的CUDA。
GPU和CPU不同，CPU内部可以实现并行处理，而GPU内部只能实现并行计算，负责输出一系列数据。但是，GPU内部的统一渲染管线结构，决定了GPU计算的并发线程远远大于CPU。一颗I7 980X的并行计算线程和处理线程都是12条，而GT 200系列核心虽然没有并行处理能力，但是并行计算能力在30000线程以上。这个就是GPU通用计算的力量。
GPU通用计算领域，Nvidia居于独孤求败的地位。而ATI由于自身的GPU设计，以及市场定位的原因，通用计算做得不如Nvidia。现在的Nvidia大力发展GPGPU，但GPU通用计算的应用还处于起步阶段，国内接触CUDA编程的人也不多。你可以上Nvidia的官网看看，有不少的介绍。

‘拾’ GPU和CPU之间是如何协调数据处理的

因为设计的目标不同，当今的CPU和GPU功能上有本质的不同。作为通用处理器的CPU，顾名思义，它是设计用来处理通用任务的处理、加工、运算以及系统核心控制等等的。CPU中包含的最基本部件有算术逻辑单元和控制单元，CPU的微架构是为高效率处理数据相关性不大的计算类、复杂繁琐的非计算类的等等百花八门的工作而优化的，在处理日常繁复的任务中应付自如。

计算机的“灵魂”——操作系统，以及几乎100%的系统软件都主要仰仗CPU来顺利运行。CPU面对的算术、逻辑运算以及控制处理是非常繁琐和复杂的，面对处理的数据和信息量不仅数量多而是种类多。CPU运算和控制多面手的这种设计，让它在计算机中得心应手，位置不可动摇。

GPU设计的宗旨是实现图形加速，现在最主要的是实现3D 图形加速，因此它的设计基本上是为3D图形加速的相关运算来优化的，如z-buffering 消隐，纹理映射(texture mapping)，图形的坐标位置变换与光照计算(transforming & lighting)等等。这类计算的对象都是针对大量平行数据的，运算的数据量大，但是运算的类型却并不复杂，大多类似和雷同，计算性强但是逻辑性不强，如矩阵运算就是图形运算的典型特性。

如今的游戏，单单从图象的生成来说大概需要下面四个步骤：

1、Homogeneous coordinates（齐次坐标）
2、Shading models（阴影建模）
3、Z-Buffering（Z-缓冲）
4、Texture-Mapping（材质贴图）
在这些步骤中，显示部分（GPU）只负责完成第三、四步，而前两个步骤主要是依靠 CPU 来完成。而且，这还仅仅只是3D图象的生成，还没有包括游戏中复杂的AI运算。场景切换运算等等……无疑，这些元素还需要CPU去完成，这就是为什么在运行《魔兽世界》的时候，当场景切换时再强劲的显卡都会出现停顿的现象。
对于需要CPU进行大量AI运算的游戏来说，在固定的显示分辨率下，CPU的架构越强、主频越高的确有一定的优势。着名的FPS第一人称设计游戏——CSS，就是一个很好的例子。当你开启了30个左右的机器人，在大混战的时候就很容易体现出高端CPU与入门级CPU之间的区别了。
打造一套完整的游戏 PC 系统，CPU和显卡的搭配应该相得益彰，高成低就或低成高就都是不平衡的组合方式。

第一代 GPU 首先，CPU将数据传递给GPU进行处理，数据先进入T&L单元中的Transform Engine，在这里，数据将以顶 点的形式接受视野范围的判断，当处理单元判断某部分顶点处于观察者的视线范围以外时，Transform Engine将把这部分顶点“剪除”以使其不会 干扰后续的流水线操作, 具个简单的例子：当你在某FPS游戏中突然打开狙击枪的狙击镜，视野变成了一个圆形的空洞，而其他部分则为黑色，这时 Transform Engine将去除这个圆形视野范围以外的所有顶点，不过，这里进行的只是视野范围的判断，Transform Engine去除在 你的视线范围内但是被其它东西挡住了的物体，另外，每一个三角形可能被旋转，放大/缩小，上升，下降，左偏，右移等。 这就是多边形转换转换。 Transform Engine根据你的视角，改变了由程序提供的组成3D物体的顶点的坐标。经过Lighting Engine处理后的图象经过判断 处理后的数据将流入T&L单元中的Lighting Engine，根据光源的类型，距离，角度，数目，应用方式等不同参数，每一个多边形都会有 不同的光影表现和光影关系，因而需要不同的光线函数予以表征，在Lighting Engine中，处理单元将根据软件提出的光源分布情况为每个顶点计算 出它所具有的光线矢量，以便后续进行的光线纹理贴图，着色等操作
经过Lighting Engine处理的画面
其实，经由T&L单元处理过的数据还只是抽象的数据，并不是具体的图形，上面两副图仅仅是方便读者进行想象的示意图。
接下来数据将流入Setup Engine，在这里，运算单元将进行三角形的设置工作，这是整个绘图过程中最重要的一个步骤，Setup Engine甚 至直接影响着一块GPU的执行效能。三角形的设置过程是由一个一个的多边形组成的，或者是用更好的三角形代替原来的三角形。在三维图像中可能会有些三角形 被它前面的三角形挡住，但是在这个阶段3D芯片还不知道哪些三角形会被挡住。所以三角形建立单元接收到的是一个个由三个顶点组成的完整三角形。三角形的每 个角（或顶点）都有对应的X轴、Y轴和Z轴坐标值，这些坐标值确定了它们在3D景物中的位置。同时，三角形的设置也确定了像素填充的范围
经过Setup Engine处理的画面
最终着色完毕的画面
在三角形设置完毕后，T&L单元的全部运算就完成了。接下来数据将进入NV15独有的NSR像素处理单元进行一定的像素处理，接着流入像素流水线 进行后续的纹理像素填充等操作，这部分操作在DriectX7.0中的变化并不明显，基本的渲染填充过程与过去的显卡几无二异
T&L虽然再一定程度上缓解了CPU运算能力的不济所带来的瓶颈，使得系统在图形方面的资源得到了再分配和增强，但同时，T&L也将新的矛盾转到了GPU上
T&L是一组相对固定的简单的图形函数，所实现的特效受到了函数本身语句的限制，虽然这种固定的指令集设计可以带来比较高的执行效率，但这种设置 使得DX7下所能实现的特效受到了指令集的约束，许多逼真的特效无法实现，程序员的思想也被限定在一个相对狭窄的范围内。
2、我要看到你飘逸的秀发和迷人的微笑—可编程Shader以及第二代GPU
DriectX8.0在传统T&L的基础上加入了两个新的概念—可编程的Vertex Shader和Piexl Shader，同样的，第二代 GPU的标志就是硬件级别的可编程Shader运算，代表产品为NV2X（Geforce3/4Ti），R2XX（Radeon8500）等
可编程Shader的复杂程度远非T&L可比，为了方便大家理解第二代GPU的特点，我们先来认识一下什么是可编程Shader，以及可编程Shader运算单元
可编程Vertex Shader及顶点处理器：
可编程Vertex Shader让程序员能够对特定物体，甚至整个画面的每一个顶点，指定特别的运算程序，却不需要CPU介入。每一个顶点都携带相当多 的信息，比如坐标，重量，法线，颜色，纹理坐标，雾和点大小数据。顶点处理器能够以简短的程序来改变上述这些信息。 这些小程序直接由顶点着色引擎本身执 行，不必劳驾CPU。 典型的T&L引擎将程序员限制在3D运算的光影转换之前， 在有了顶点处理器的支持之后，游戏设计师对游戏场景里的3D物 体能够为所欲为的操纵变化，而且不需要用到中央处理器。
这导致了一场革新，程序可以改变顶点的坐标，这样基本上改变物体的形状，以达到更接近真实的移动、移动残影、混色、内插（在两种外型间转换），以及变形， 比如改变角色脸部的骨骼和皮肤一个产生一个适时的微笑。也可改变顶点上的颜色数据和纹理坐标，物体表面的颜色达到设计师所想要的色彩效果、投影、凹凸贴图 设置（如Blinn Bump mapping）或者其它投射的纹理。光源也可以为程序员随心所欲的调整，不再像过去那样需要对光源的效果进行笨拙的光线 纹理贴图，而这些在以前是不可想象的。这一切都归功于可编程Vertex Shader和顶点处理器的出现
Blinn Bump mapping
可编程Piexl Shader以及像素处理器
在NV15中，nVidia曾经尝试加入一个叫NSR的像素处理单元，它可以在数据进入像素流水线之前对每个像素进行一系列运算操作，虽然同为每像素操 作，但NSR与Piexl Shader可不能同日而语， NSR对于像素的运算只有7种，同T&L一样，它依然是固定模式的，程序员依然要依照 规定好的条条框框写出程序，而Piexl Shader则不同，我们可以用许多不同方式去编程，以实现不同的特效，下面就是一般的像素处理器所具备的特 性：
· 阴影贴图
· 快速纹理载入
· 影像乘法，对称核心
· 支持4096x4096或512x512x512 纹理
· 立方体贴图每边可4096x4096x32-位
· 支持YUYV的纹理（自动转换成RGB三原色）
· 支持全景贴图
可以指向任何一个图像，如背景缓冲区（back buffer），而可直接当作纹理使用
· 边缘色彩及边缘纹理
· 硬件同步化读/写
对同一张纹理的读及写允许全流水线操作。
可以对背景缓冲区着色，然后马上能当作纹理使用
· Pass through colors
· 支持DX6规格的环境凹凸/亮度贴图（就是环境凹凸贴图）
· 简单的纹理，S,T 在alpha/红(AB)及蓝/绿 (BG)
· 等向的双方向性反射分布功能光源
· 内积产生色彩贴图或Z坐标
· 真实反射凹凸贴图
这看起来似乎有点抽象，简单的说，可编程Piexl Shader实现了一个非常重要的特效—真实的毛发
古老街道上昏暗灯光中的狼人
在3D渲染中，渲染真实的毛发一直是一件非常困难的事情，大量的多边形给多边形生成带来了严峻的考验，而每一根毛发之间复杂多变的即时光影关系更不是几个简单固定的指令所能实现的。Piexl Shader的可编程性和运算能力很好的解决了这个问题
好啦，现在让我们来看看第二代GPU是如何完整处理一个画面的吧
首先，来自CPU的各种物理参数进入GPU，Vertex Shader将对顶点数据进行基本的判断，如果没有需要处理的Vertex效果，则顶点数据直 接进入Transform&Lighting Unit进行传统的T&L操作以节约时间提高效率，如果需要处理各种Vertex效果，则 Vertex Shader将先对各种Vertex Programs的指令进行运算，一般的Vertex Programs中往往包含了过去转换，剪 切，光照运算等所需要实现的效果，故经由Vertex Shader处理的效果一般不需要再进行Transform&Lighting操作；另 外，当遇到涉及到曲面镶嵌（把曲面，比如弓形转换成为多边形或者三角形）的场合时，CPU可以直接将数据交给Vertex Shader进行处理
另外，在DX8.0的Transform过程中，Vertex Shader可以完成Z值的剔除，也就是Back Face Culling—阴面隐去，这就意味着除了视野以外的顶点外，视野内被前面顶点遮住的顶点也会被一并剪除，这大大减轻了需要进行操作的顶点数目
接下来，经由Vertex Shader处理完成的各种数据将流入Setup Engine，在这里一如既往的进行三角形的设置工作，到这里为止，Vertex Shader的工作就完成了
过去，设置好的三角形本来应该带着各自所有的参数进入像素流水线内进行纹理填充和渲染，但现在则不同，在填充之前我们还需要进行Piexl Shader的操作
其实Piexl Shader并非独立存在的，它位于纹理填充单元之后，数据流入像素流水线后先进入纹理填充单元进行纹理填充，然后便是 Piexl Shader单元，经由Piexl Shader单元进行各种处理运算之后再进入像素填充单元进行具体的着色，再经由雾化等操作后，一个完整 的画面就算完成了
值得注意的是，第二代GPU中普遍引入了独立的显示数据管理机制，他们位于Vertex Shader，Setup Engine以及像素流水线之间，负 责数据的更有效率的传输、组合，各种无效值的剔除，数据的压缩以及寄存器的管理等工作，这个单元的出现对整个GPU的工作效率的保证其到了至管重要的作 用。
HyperZ系列：HyperZ技术本身就是一种类似nVIDIA的“Z-封闭甄别”的技术，但是比nVIDIA还更进一步。它的主要功能简单说来就是分 析在Z轴上的场景，被遮挡的就会被忽略掉，只渲染我们能看到的部分场景；然后对渲染过的Z轴场景进行压缩处理，数据的压缩可减少他所占用的空间，从而在存 取Z-Buffer数据的时候可以保留更多的显存带宽。而且这是一种画面质量没有损害的压缩算法，并不影响画面质量。最后一步就是把经过渲染的场景中的Z -Buffer信息立刻清除掉，这样就更加大了显存带宽的利用率。
LMA（光速显存架构）系列：光速显存架构采用的第一个技术是“显存交错控制”技术， LMA中的显存控制器划分成了4个独立的显存控制单元，每个单元最 大可以进行32bit图形相关数据的存取工作，并且这4个单元之间以及它们和图形处理单元之间都保持密切的通讯联系，并随时协调平衡各个子单元之间的数据 流量，因此整体来看LMA的显存控制单元还是可以进行128bit数据的存储，但是保证了显存带宽的充分利用。光速显存架构采用的第二个技术是“无损Z压 缩算法”。传统的图形芯片对于每个待渲染的图形象素都要进行Z轴数据的读写工作，因此存储这些数据的Z缓存一向是消耗显存带宽的大户。LMA中集成了硬件 “无损Z压缩”单元，采用“无损Z压缩算法”对Z－缓存数据进行4:1的完全无损压缩。 光速显存架构采用的第三个技术是“Z-封闭甄别”。排除了图象中 被遮盖住而不可见的部分，这样GPU就不做隐面模型构建(节省处理器的多边形运算资源),并且渲染管线也不对隐面进行渲染(无需从帧缓存中读写隐面资料数 据,节省渲染管线的象素和纹理生成资源并完全消灭了隐面资料对显存带宽的占用)。最后，LMA还包括了4组高速Cache，对数据传输进行缓冲。
3、梦中的镜花水月—可编程Shader2.0以及第三代GPU
当你第一次看到3Dmark03中的MotherNature时，你有没有感觉到震撼？
更加宽泛的色彩范围能够使得图形的逼真度上升，这就是Shader2.0的由来，Shader2.0的核心实际上就是以扩大指令数目以及FLOAT数据形 式的应用来提高色彩表达的精确度，而第三代GPU的Shader单元也由此而具备了高精度FLOAT色彩数据的运算能力。从一般角度来讲，第三代GPU同 第二代GPU相比在基本的操作控制形式等方面并没有本质的区别，但是由于Shader2.0更大的指令长度和指令个数，以及通用程序+子程序调用的程序形 式等使得第三代GPU在处理高精度的庞大指令时效率上有了明显的提升，同时也使得第三代GPU的可编程性跃上了一个新的台阶
让我们来看看第三代GPU到底有哪些改进吧
Vexter Shader部分
第三代GPU的顶点处理器部分除了一般的操作功能外还具备流程控制能力，包括循环，跳跃以及子程序调用等，这些控制指令以及更多向量（或标量）寄存器的应 用使得顶点处理器能够以更高的效率执行Vertex Programs，提高了Vertex的处理速度。同时，加大的指令长度和指令数量使得顶点处理器的 功能得到了进一步的强化。另外，在第三代GPU中，传统的T&L数据将完全交由顶点处理器来执行，Transform& Lighting Unit将彻底被顶点处理器“吞并”，这也是第三代GPU的一个重要特点
Piexl Shader部分
第二代GPU的Piexl Shader只能实现INT数据的运算，这势必会带来最终运算结果的不精确，而数据的不精确导致了颜色表现的不准确，干扰了最 终画面的质量以及效果的表现，第三代GPU的重点改进就是运算单元和寄存器所支持的运算格式，现在Piexl Shader可以进行更高精度的FLOAT 运算和输出，从而使得图形的色彩显示更加精确
暴光正确的图象
数据精度不当而无法实现的特种暴光
另外，第三代GPU的像素处理器每周期所能处理的材质以及指令也分别增加了数倍，这些新特性使得第三代GPU可以处理各种复杂程度的效果，营造一个更为真实的3D画面，比如更加真实的水面效果
INT Piexl Shader所表现的水面效果
FLOAT Piexl Shader所表现的水面效果
传统的INT无法表现宽泛的波浪效果，程序员害怕数据精度范围狭窄引起的上溢或者下溢的发生而不得不在一个很小的物理参数范围内控制涟漪水面所需的波长、 波浪的大小、移动速度以及反射和折射效果等，现在，由于数据精度的提升，像素处理器完全可以处理一个非常宽泛的数据精度范围，避免数据的溢出，这就使得更 加真实的水面效果得以被表现。第三代GPU的代表是NV3X系列，R3XX系列等，其中R3XX系列的基本处理方式和顺序与第二代GPU在本质上基本相 同，仅仅是Vertex Shader和Piexl Shader的具体操作细节和运算精度上有些许不同，而NV3X虽然在基本原理上也与之大略相同，但 从流水线的角度来看则与完全不同，应该算是个“异类”。产生过程，只分析一下NV3X
以NV35为例：
首先，他具有8个纹理帖图单元，但8个纹理贴图单元并不在固定分布于每一条Piexl流水线，而是集簇在一起，根据情况来搭配，可以是4*2、8*1。
其次，他具有12条Shader流水线，但没有全盘采用浮点渲染流水线，而只是把12条Shader流水线中的8条做成具备浮点处理能力;不过全部12条Shader流水线都具备Fixed-Point Shader的执行能力。
另外，NV3X将流水线后部的各种渲染单元，如雾化，Alpha混合等大幅削减，使得流水线在一定程度上公用这些单元
NV30的构架组成形式基本上与之相当，只是数目上略有不同
由于这个构架并不是传统意义上的4*2或者8*1的固定构架，我们不能象过去那样说NV35“每个流水线具有2个纹理帖图单元”或者“每条管线具有3个Shader流水线”……我们只能说“NV35单位周期可以完成8次左右的纹理贴图或者12次Shader操作”
另外，由于NV3X对于Fixed-Point Shader的支持精度是FP16和FP32，同时NV3X的Shader流水线的单位Fixed- Point Shader处理精度是16位，所以当遇到32位Fixed-Point Shader数据时，能进行Fixed-Point Shader 数据处理的8条Shader流水线也会根据情况进行搭配来运算32位的Fixed-Point Shader数据
Pixel Programs往往是由多条指令构成的，不同的指令需要不同的执行时间来完成，每个像素必须在应用在它“身上”的Pixel Shader 操作完成后才能由像素流水线写入到帧缓存里。故此，对于应用了Piexl Shader的像素实际上是需要多个以上的周期才能写入到帧缓存里，如果采用8 条完整的渲染流水线的话， 流水线后面的雾化、色彩混合等单元很多时候都会处在等待阶段，这部分单元需要占用的晶体管数量不在少数，如果这样浪费就怪可惜 的，砍掉后其中的雾化等单元后，对整体的性能虽然有一些影响，但是却可以把节省下来的晶体管用于加强Pixel Shader的功能和性能上来，同时可以 保证比较高的多重纹理效率，利大于弊。
简单的，这个有点诡异的体系节省晶体管的同时能确保相对较好的Pixel Shader效能，同时还有极高的多重贴图效能
nVidia本指望4条Pixel管线+ 12条Shader流水线的设计能够在现在以及未来较长的一段时间的游戏里提供超过4条甚至8条 Pixel Pipeline显卡的效能。不过，实际情况却与nVidia的初衷有些背道而驰，Shader的完美应用带来的一个结果就是越来越好的非多 纹理光效果，传统的多纹理贴图才能表现的很好的光效果现在只需要进行一次贴图或者直接使用Shader就可以达到，这使得NV3X的设计成为了空架子，实 用意义大大降低，而在单纹理处理过程中由于NV3X的后续效果单元被削减，它的渲染效能注定没有传统的完整流水线高，另外，由于DX9中的最终FP精度被 定义为FP24，这导致了NV3X的相对低下的FP效能。最终，本来“先进”的NV3X构架落的个整体效能低下的下场
从本质上来讲，图形数据在NV3X中的实际处理过程依然是沿着顶点处理器—Setup Engine—像素流水线的顺序进行的，这与R3XX以及所有的第二代GPU是相同的
天堂的入口—可编程Shader3.0，DriectX Next以及未来的GPU
在微软刚刚公布的Driect9.0C中，Vertex Shader和Piexl Shader已经具有了几乎相同的能力，而在nVidia新发布的第 四代GPU—NV40中，我们发现Vertex Shader包含了4个纹理取样器，可以使用texld指令进行查表操作， NV40可以在一个 shader pass里完成4个纹理的读取，这个对于通用替换贴图而言相当的重要，有了vertex texturing功能后， vertex shader就能读取纹理信息直接映射到顶点上，以实现displacement mapping（位移映射）等等效果，用不同的纹理和较 少的顶点传输时间就能实现外形复杂、平滑的模型，这表明GPU中Vertex Shader的功能正在逐渐接近Piexl Shader。随着GPU的发 展，未来GPU中的Vertex Shader和Piexl Shader最终将被合并成一个统一的处理单元—Intergrated Shader，两 种处理单元将使用完全相同的语法以及指令集，Shader的统一将带来完全不同与现在的数据执行处理方式，GPU的内部结构将发生本质的变化， Intergrated Shader带来了更低晶体管数目的解决方案，以更少的晶体管数目来完成现在需要数亿晶体管才能完成的功能，同时统一 Shader将引出类似全通用I/O接口的设计以利资源的更合理的传输和分配，同时，为了解决越来越庞大的数据量，虚拟显存、无限资源访问以及帧缓冲操作 等技术的引入也势在必行。另外，我们在DirectX Next中还发现了整数指令集，处理器等特殊的定义，这些新颖的设计为我们勾勒出了未来GPU的轮 廓
整数指令集
在编程中不必在担心指令限制是一个很大的进步，不过想使得GPU更为通用还需要更多的工作。一个需要提高的主要区域就是整数处理能力。目前基于在着色器中 处理的所有数据都是浮点，这对于大多数显卡操作而言是没有问题的，不过不适合动态分支预测、非内插式显存搜索（如顶点缓冲的索引）等操作。在目前的GPU 中，唯一的内存寻址就是纹理查找，使用的也是浮点值。这样的情况对于纹理定位而言没有什么问题，不过对于通用内存寻址而言就不合适了，这里的连续内存块可 以完全彼此没有关联，采用内插式查找没有任何意义。微软对于这样的情况，在4.0版的Shader模型中引入了全新的、完整的整数指令集。拓扑处理器实际 上，目前的显卡可以在某些情况下新生成三角形，比如在用到直线以及点的时候。大多数的娱乐级显卡只具备对三角形进行光栅化处理的能力，这也就意味着所有的 点、线就必须转化为三角形。点和线在最后都将以2个三角形结束，这样就需要用到2-6个顶点（根据索引方式的不同而变化）。从本质上来说，这样的做法是有 益处的，通过可编程的管线，显示先前应该遮蔽的场景也就无需通过CPU，而可以通过微软的“拓扑处理器”直接完成。从逻辑上来说，这个拓扑处理器和镶嵌单 元是相互独立的，这个处理器在两种操作集中均可以使用。由目前的趋势来看，未来的GPU将向着高运算能力，高精度，高通用性的方向发展，GPU在工作方式 上将越来越接近CPU，由于高通用性等CPU特性的引入，GPU可能在一定程度上替代一部分CPU在非绘图领域的工作，也许在未来我们会看到由全GPU组 成的图形工作站。尽管未来GPU需要面对由于这些改进而带来得的诸多问题，尤其是通用性导致的效率低下，比如Intergrated Shader的效率 低下，但随着时间的推移，各种问题都将会得到妥善的解决。