GPU和CPU有什么区别？

可以说图形卡的发展非常快，人们对可视化的要求也越来越高。随着用户对图像处理的要求不断超过处理器的计算能力。另一方面，CPU的处理能力也不断强大，但是进入3D时代后，人们发现庞大的3D图像处理数据计算使CPU越来越不堪重负，并且远远超出了其计算能力。对图形计算的需求正在增长，并且作为计算机的显示芯片也在迅速发展。后来，当发现显示芯片的计算能力无法满足对图形计算的快速增长的需求时，将诸如图形和图像计算之类的计算功能分离到一个单芯片设计中。这是当前的图形计算处理器-GPU（图形处理单元），即图形卡。

1999年8月，NVIDIA终于正式发布了具有跨世纪意义的产品NV10-GeForce 256。 GeForce256是业界第一个256位GPU，也是世界上第一个集成了3D加速功能（例如T＆L（几何加速/转换），动态照明，三角形设置/编辑和四像素渲染）的图形引擎。通过T＆L技术，图形卡不再是简单的像素填充机和多边形。它还将参与图形的几何计算，以使CPU从繁重的3D管线几何计算中解放出来。在这一代产品中，NVIDIA引入了两个全新的术语-GPU和GeForce。因此，从某种意义上说，GeForce 256开创了3D图形的新时代，而NVIDIA终于从追随者转变为领导者。后来，GeForce 3开始引入可编程功能，这些功能可以将图形硬件管道解释为流处理器，并且基于GPU的通用计算也开始出现。

在Nvidia GeForce6800一代GPU中，功能比以前更加丰富和灵活。顶点程序可以直接访问纹理并支持动态分支。像素着色器开始支持分支操作，包括循环和子功能调用，TMU支持对64位浮点纹理进行过滤和混合，ROP（像素输出单元）支持MRT（多目标）渲染）等。顶点可编程性已大大扩展，访问方法更加灵活。这些是通用计算的重要突破。

真正的变化是G80的出现。随着DX10的出现，真正的变化已经发生了质的变化。该图形卡基于DX10统一渲染体系结构，已放弃了以前的传统渲染管道，并用统一的流处理器代替了它。除了用于图像渲染，从而使GPU能够发挥其强大的计算能力。

N年前，NVIDIA发布了CUDA，这是专门用于GPU的C语言开发工具。与以前使用图形API接口命令GPU完成各种处理功能不同，CUDA的出现使研究人员和工程师可以在熟悉的C语言环境中自由输入代码并调用GPU的并行处理体系结构。这大大缩短了原本需要几天和几周才能得出结果的计算时间，甚至只有几小时甚至几分钟。

CUDA是用于GPU计算的开发环境。它是一种全新的硬件和软件架构。 GPU可以看作是用于并行数据计算的设备，执行的计算是分布式和管理的。在CUDA架构中，这些计算不再像过去所谓的GPGPU架构那样将计算映射到图形API（OpenGL和Direct 3D），因此对于开发人员而言，CUDA的开发门槛大大降低了。 CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，因此具有C语言基础的任何用户都可以轻松开发CUDA应用程序。

那么，如何在程序之间的CPU和GPU之间建立良好的连接？根据GPGPU的概念，仍然需要使用DirectX和OpenGL等传统API来实现图形卡。对于程序员而言，此方法非常麻烦，而CUDA是源自GPGPU概念的新应用程序。接口，但是CUDA提供了更方便的解决方案-C语言。

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