第八十二章 惊天魔盗团 (第2/2页)

是运算那么简单，几何体的变换裁剪，光栅化，纹理的读取，后期AA……这些功能过于专用化，CPU只能模拟，显然是吃亏的。

    当时的处理方案是显卡把运算单元划分给顶点和像素两个阶段，不同显卡为两者分配的计算资源比例不同，也使其在不同游戏下表现出不同的性能。

    而到现在还能看到图形API流水线里的VS、PS阶段，一直到前几年DX10开始，GPU的架构迈入通用架构，流处理器的概念被提出，GPGPU开始兴起，GPU这才终于有了和CPU比较的基础。

    从此，GPU的核心数越来越多，几十几百甚至上千。

    核心多的GPU就是适合做并行量大的工作，渲染一帧画面，多边形数上百万，互不影响，最终画面达到1080p，像素数上百万，也互不影响，这种良好的并行负载使得GPU的架构能发挥出巨大实力。

    但是CPU也并非没有这种使用场景，不然也不会从单核到双核又到四核。

    ……

    事实上两者的单精度运算能力的确差不多，但是换成几乎完全不能并行化的工作负载，例如48个在做不同工作的线程时，结果就不一样了，最终变成主频的战争。

    GPU为了提高效率，可以阉割不怎么必要的双精度性能，可以大幅砍掉整数运算性能，也可以去掉大量缓存——在高度并行化的前提下，访存的延迟可以通过流水线隐藏。

    举个例子，餐厅打饭需要选菜、盛菜、付款多个步骤，每个步骤1s需要3s，但如果大家排队紧密执行，由于每个步骤互不干扰，N个人只要N 2s，相当于每个人只需要花1s。

    GPU也就是这个思路，砍了缓存可以拿来放ALU，降低功耗还提升运算能力，至于访存的延迟靠工作负载的高度并行与高度局部性来隐藏，这也使得并行度不够时这些问题都会暴露出来，带来更低的性能。

    同样被阉割掉的还有调度单元，CPU做了大量分支预测、乱序执行的组件，但GPU却大量依赖编译器。

    换句话说，程序跑在GPU上需要编译时确定寄存器的使用，这对编译器提出了更大的挑战。如果编译器没处理好，那巨大的寄存器资源就会被浪费，其相对于缓存更快的访问速度也会被浪费。

    对于手机所用的微芯片来说，单独的显卡芯片也是至关重要的，不然就会限制相关技术的发展和应用，特别是进入4G时代之后，高清视频将会逐渐成为用户的需要，更好画质的游戏也同样如此。

    但是却被硬件限制，软件技术上已经能达到，但是芯片技术上目前还是在攻关之中。

    英特尔、高通、英伟达……这些公司谁先拿出新一代的集成芯片，那么谁将会在这个市场中占据绝大部分的优势。

    目前，从相关的专利来看，是高通在其他厂商之前，但是距离推出合适的集成芯片还差不少的功夫。

    没想到星空集团竟然率先推出产品，涉及华国在4G的布局，不同于3G的花费，4G基站的建设就是很大的投资。

    这次发布会中，华国宣布成立“铁塔股份有限公司”，铁塔股份有限公司是在落实“网络强国”战略、深化国企改革、促进电信基础设施资源共享的背景下，由移动通信有限公司、联合网络通信有限公司、电信股份有限公司和国新控股有限责任公司出资设立的大型国有通信铁塔基础设施服务企业。

    公司主要从事通信铁塔等基站配套设施和高铁地铁公网覆盖、大型室内分布系统的建设、维护和运营。

    前几个月已经开始做工作了，特别是现在几个一线城市都已经拥有4G基站了，但是4G芯片的问题现在还是一个未知数。

    毕竟芯片设计到的专利实在太多，现在是高通持有的4G专利最多，但是在经过前几个月的利益交换之后，星空集团已经可以绕开高通设置的专利障碍，直接发布了自己的基带通讯芯片“周天”。