GPU什么时候出现的？

图形处理器 (GPU) 已成为现代计算的基石。它们极大地提高了图形处理能力，从视频游戏到医学成像再到人工智能，都在广泛应用。了解 GPU 的诞生和发展对于理解其在当今技术景观中的重要性至关重要。

GPU 的起源

GPU 的起源可以追溯到 20 世纪 70 年代中期的视频游戏产业。当时，游戏开发商正在寻找一种方法来加速 2D 图形处理。1976 年，Evans & Sutherland 开发了名为 “GTV”（图形电视）的第一个图形处理器板卡。GTV 能够加速多边形和线段的渲染，从而提高了游戏性能。

早期的发展

在 20 世纪 80 年代，图形技术开始从 2D 向 3D 过渡。这需要更强大的图形处理能力，促进了 GPU 的进一步发展。1982 年，Sega 发行了 SG-1000 游戏机，该游戏机配备了 NEC µPD7220 图形芯片，这是首款专用于 3D 图形处理的芯片。

3D 加速的兴起

20 世纪 90 年代见证了 3D 加速的兴起。1995 年，3dfx Interactive 推出了 Voodoo Graphics，这是第一款专门用于个人电脑的 3D 加速卡。Voodoo Graphics 大幅提升了 3D 游戏性能，使其成为 PC 游戏的必备组件。

GPU 的现代化

随着 3D 技术的不断发展，GPU 的处理能力也随之提高。2001 年，NVIDIA 推出了 GeForce 3，这是首款支持可编程着色技术的 GPU。可编程着色器允许开发者创建自己的渲染代码，从而显著提高图形质量。

2006 年，NVIDIA 发布了 GeForce 8 Series，这是第一款支持统一着色架构 (Unified Shader Architecture) 的 GPU。统一着色架构允许 GPU 在同一个着色器程序中处理顶点和像素着色，从而进一步提高了性能。

GPU 并行计算

在 2010 年代，GPU 的应用范围超出了图形处理的范畴。它们的并行处理能力使其成为一般计算的理想选择。NVIDIA 推出了 CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台，该平台允许开发者使用 GPU 进行并行计算。

GPU 的未来

GPU 仍在不断发展，其应用范围也在不断扩大。人工智能 (AI) 的兴起为 GPU 创造了新的机遇。GPU 的并行处理能力使其成为机器学习和深度学习的理想设备。

未来，我们可能会看到 GPU 继续在图形处理、并行计算和 AI 领域发挥着至关重要的作用。

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