GPU是如何工作的？与CPU、DSP有什么区别？（二）
第三步，rasterisation。因为电脑的屏幕是由一个又一个的像素组成，因此，需要将一条连续的直线，使用绘图的演算法，以方格绘出该直线。图形也是以此方式，先标出边线，再用方格填满整个平面。
第四步，fragment shader。将格点化后的图形着上颜色。所需着上的颜色也是于输入时便被注记。在游玩游戏时，这一步相当耗费 GPU 的计算资源，因为光影的效果、物体表面材质皆是在这一步进行，这些计算决定着游戏画面的精细程度。因此在游玩游戏时，调高游戏画面品质大幅增加这一步的计算负担，降低游戏品质。
将一个三角形，用方格呈现近似原始图案，并着上颜色。一块又一块的方格，就是显示器上的像素
最后一步，testing and blending。便是将第一步所获得的投影垂直距离取出，和第四步的结果一同做最后处理。在去除被会被其他较近距离的物体挡住的物体后，让剩下的图形放进 GPU 的输出内存。之后，结果便会被送到电脑屏幕显示。
GPU与DSP区别
GPU在几个主要方面有别于DSP（Digital Signal Processing，简称DSP（数字信号处理）架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。
尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言CG和HLSL能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。
Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到 GPU的简单数据并行编程构造。经GPU存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。核心（Kernel）是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。
GPU和CPU的区别是什么？
要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。
