惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

The Hacker News
The Hacker News
D
Docker
GbyAI
GbyAI
Y
Y Combinator Blog
C
Check Point Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Martin Fowler
Martin Fowler
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
P
Palo Alto Networks Blog
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
V
Vulnerabilities – Threatpost
I
InfoQ
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
博客园_首页
T
Threat Research - Cisco Blogs
J
Java Code Geeks
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
The Register - Security
The Register - Security
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
O
OpenAI News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Recent Announcements
Recent Announcements
Forbes - Security
Forbes - Security
AWS News Blog
AWS News Blog
雷峰网
雷峰网
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
S
Security Affairs
H
Heimdal Security Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
T
Troy Hunt's Blog
T
Tenable Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
H
Hacker News: Front Page
IT之家
IT之家
N
News and Events Feed by Topic
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
G
GRAHAM CLULEY
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
V
Visual Studio Blog
S
Secure Thoughts
U
Unit 42
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
The Last Watchdog
The Last Watchdog
S
Security @ Cisco Blogs
NISL@THU
NISL@THU
T
The Blog of Author Tim Ferriss

博客园 - charlee44

3D Gaussian Splatting可视化渲染原理详解 Unity项目适配华为鸿蒙系统的原生库加载问题排查与解决 Unity在安卓端如何调试输出信息 代码之外:一个技术人的职场困境与自我和解 记一次GIS专业职称水平能力测试考试 《GIS基础原理与技术实践》配套案例(Python版) 最小二乘问题详解:目录 最小二乘问题详解22:抗差估计与增量式SFM的工程稳健实现 最小二乘问题详解21:稀疏GCP约束下的自由网平差与弱约束融合 最小二乘问题详解20:无先验约束下的增量式SFM自由网平差 最小二乘问题详解19:带先验约束的增量式SFM优化与实现 最小二乘问题详解18:增量式SFM核心流程实现 最小二乘问题详解17:SFM仿真数据生成 最小二乘问题详解16:束平差工程实践总结 最小二乘问题详解15:束平差原理与基础实现 最小二乘问题详解14:鲁棒估计与5点算法求解本质矩阵 最小二乘问题详解13:对极几何中本质矩阵求解 最小二乘问题详解12:三角化中的非线性优化 最小二乘问题详解11:基于李代数的PnP优化 最小二乘问题详解10:PnP问题求解 《实时渲染》第3章-图形处理单元-3.7几何着色器 《实时渲染》第3章-图形处理单元-3.6曲面细分阶段 《实时渲染》第3章-图形处理单元-3.5顶点着色器 《实时渲染》第3章-图形处理单元-3.4可编程着色和及其API的演变 为什么现代 C++ 库都用 PIMPL?一场关于封装、依赖与安全的演进 我的GIS实践与思考:新书《GIS基础原理与技术实践》分享 从零实现一个生产级 RAG 语义搜索系统:C++ + ONNX + FAISS 实战 三维模型瓦片服务三剑客:3D Tiles、I3S与S3M全解析
《实时渲染》第3章-图形处理单元-3.2GPU管线概览
charlee44 · 2026-02-13 · via 博客园 - charlee44

实时渲染

3. 图形处理单元

3.2 GPU管线概览

GPU实现了第2章中描述的概念:几何处理、光栅化和像素处理流水线阶段。这些阶段被分为几个具有不同程度的可配置性或可编程性的硬件阶段。图3.2显示了根据可编程或可配置程度对各个阶段进行颜色标识。请注意,这些物理阶段的划分与第2章中介绍的功能阶段有些不同。

图3.2. 渲染管线的GPU实现。这些阶段根据用户对其操作的控制程度进行颜色标识。绿色阶段是完全可编程的。虚线表示可选阶段。黄色阶段是可配置但不可编程的,例如,可以为合并阶段设置各种混合模式。蓝色阶段的功能完全固定。

我们在此描述GPU的逻辑模型,该模型通过API向作为程序员的你公开。正如第18章第23章所讨论的,这个逻辑管线的实现,即物理模型,取决于硬件供应商。逻辑模型中固定功能的阶段可以通过向相邻的可编程阶段添加命令而在GPU上执行。流水线中的单个程序可能被拆分为由单独的子单元执行的元素,或者完全由单独的通道执行。逻辑模型可以帮助您推理影响性能的因素,但不应将其误认为是GPU实际实现管道的方式。

顶点着色器是一个完全可编程的阶段,用于实现几何处理阶段。几何着色器是一个完全可编程的阶段,它对图元(点、线或三角形)的顶点进行操作。它可用于执行每个图元的着色操作、销毁图元或创建新图元。曲面细分阶段和几何着色器都是可选的,并非所有GPU都支持它们,尤其是在移动设备上。

裁剪、三角形设置和三角形遍历阶段由固定功能硬件实现。屏幕映射受窗口和视口设置的影响,内部形成简单的缩放和重新定位。像素着色器阶段是完全可编程的。虽然合并阶段不可编程,但它是高度可配置的,可以设置为执行各种操作。它实现了“合并”功能阶段,负责修改颜色、z缓冲区、混合、模板和任何其他与输出相关的缓冲区。像素着色器的执行和合并阶段构成了第2章中介绍的概念:像素处理阶段。

随着时间的推移,GPU管线已经从硬编码操作演变为提高灵活性和控制性。可编程着色器阶段的引入是这一演变中最重要的一步。下一节描述了各种可编程级的共同特征。