图形处理单元，作为现代计算机中不可或缺的一部分，已经从最初的图形渲染专用处理器，发展成为强大的并行计算引擎，广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。
GPU架构的演变：从固定功能到可编程流水线
早期的GPU采用固定功能流水线架构，专为图形渲染任务而设计。这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段，例如顶点处理、光栅化、纹理映射等，每个阶段由专用的硬件单元负责处理。虽然这种架构能够高效地处理图形渲染任务，但其灵活性较差，难以适应不断变化的图形算法和应用需求。
随着图形渲染技术的不断发展，可编程着色器的概念被引入到GPU架构中。可编程着色器允许开发者编写程序来控制图形渲染流程中的各个阶段。这种可编程性极大地提高了GPU的灵活性，使其能够支持更复杂的图形效果和算法。
近年来，GPU架构进一步向通用计算方向发展。现代GPU采用了统一着色器架构，将所有的着色器单元统一为通用的计算单元，并提供了更强大的编程模型和工具链。这使得GPU不仅能够高效地处理图形渲染任务，还能够胜任各种通用计算任务，例如科学计算、机器学习、数据分析等。
GPU核心组件：并行计算的基石
现代GPU架构通常包含以下核心组件：流处理器: SM是GPU的核心计算单元，包含多个CUDA核心（或类似的处理单元）、寄存器文件、共享内存等资源。每个SM能够同时执行多个线程，并支持硬件多线程技术，以最大限度地提高计算资源的利用率。
全局内存（Global Memory）: 全局内存是GPU的主要存储空间，用于存储程序代码、数据和中间结果。
纹理内存（Texture Memory）: 纹理内存是一种只读内存，专门用于存储纹理数据。纹理内存具有缓存机制，能够高效地处理纹理采样操作。
常量内存（Constant Memory）: 常量内存是一种只读内存，用于存储程序中不会改变的常量数据。常量内存具有缓存机制，能够提供高速的常量访问。
共享内存（Shared Memory）: 共享内存是SM内部的高速缓存，由同一个SM内的所有线程共享。共享内存的访问速度比全局内存快得多，可以用于存储线程间需要共享的数据。
寄存器文件（Register File）: 寄存器文件是SM内部的高速存储单元，用于存储线程的局部变量和中间结果。寄存器文件的访问速度最快，但其容量有限。
