开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第18天，点击查看活动详情
显卡设计
计算机显卡在设计之初主要是为了解决实时渲染三维图像的问题，实时是指可以以很快的速度显示图像，而不是显示播放已经预先录制好的视频，实现渲染那对任何一款游戏来说都非常重要，因为计算机屏幕上生成的图像，都是对玩家操作的实时反馈。
对于能否实时生成图像，就涉及到了一个计算量的问题，任何在屏幕中显示的三维物体，首先要进行重重的坐标变换，根据观察的角度，以正确的透视投影显示出来，并且物体的表面会受到环境中各种光线的影响，呈现出不同的颜色和阴影，这包括光线的漫射、折射、投射、散射等。
假设我们在一个全高清的显示屏中实时生成的图像，每一帧就有 1920*/1080 = 2,073,600，一共二百多万个像素点。每一秒假设生成60帧图像来保证动画的流畅度，那么每一帧就大概有1.6亿个像素点参与计算，这样庞大的计算量。如果仅仅用一个普通八核心的CPU来计算肯定会超时，而GPU有数千计算核心构成的高级CPU，这些核心能够同时对不同的像素点并行运算。
GPU 功能
GPU除了被用于图像计算外，还被广泛的运用在机器学习和深度学习中，这是因为深度学习本质上是一个运算量非常巨大的数学模型，而GPU上的数千个核心可以将在这个数学模型进行拆解成细小的任务，并对它们进行并行计算。
GPU还能对视频进行快速解码，这也就是为什么我们可以边看视频边玩游戏，而丝毫不会增加CPU的负担，GPU上的硬件解码器是可以对视频数据进行快速解码。
显卡编程
- 并行计算：CUDA、OpenCL、OpenACC，使用它们我们可以对图形进行处理，或是进行高效、密集的数学运算，制作实时的电影特效，以及训练深度学习网络
2. 图形编程：利用显卡来实时生成三维图像。OpenGL、DirectX、Vulkan三大API
