GPU

在GIS中图形处理能力尤为重要，特别是在三维GIS技术中，为了让三维场景能够更逼真、更流畅地显示，往往需要为计算机配置一个独立显卡，利用其GPU技术来满足GIS的图形运算需求。

GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。

我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU），GPU是如何加速的呢？

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

当显示器的分辨率或显示屏的PPI（每英寸的像素数）足够大时，人眼将无法看清具体的像素点，但相邻像素之间的色彩差异也会产生明显的错落感，高分辨率/PPI由于像素变得非常细腻，可以同比缩小锯齿，但仍不能完全消除锯齿。

GPU图形处理，可以大致分成 5 个步骤：第一步，vertex shader。第二步，primitive processing。第三步，rasterisation。第四步，fragment shader。最后一步，testing and blending。

GPU渲染与传统的CPU渲染不同，GPU渲染的运算速度更快，传统的CPU渲染是利用CPU的运算部分进行渲染运算，但一颗CPU的运算单元只占CPU的小部分。但GPU就不同了，一颗GPU拥有上千个核心，所以进行渲染运算时，这上千个核心会全部进行并行计算。

所有渲染所需的数据都需要从硬盘(HDD)中加载到系统内存(RAM)中，然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间–显存(VRAM)中。这是因为：显卡对于显存的访问速度更快，而且大多数显卡对于RAM没有直接的访问权利。