AMD-ATI顯卡（以下簡稱A卡）和NVIDIA（以下簡稱N卡）在流處理器 數量上的巨大差異給Tommy造成的困惑相信許多讀者也有。其實，這個情況和不同廠商、相近行能的GPU的二級緩存數量存在差異情況類似，簡單來說就是 “不同架構的GPU，流處理器的作用不盡相同，不能直接比較數量?！鄙钊氲慕忉屨埧聪挛恼f明。

　　什么是流處理器

　　早在微軟推出的DirectX 7當中就曾經提出過一個概念——T&L（中文名稱是坐標轉換和光源），它可以看做是流處理器的鼻祖，隨著顯卡核心芯片技術的發展，在 DirectX 8中。由微軟首次提出了Shader的概念。并且將Shader分為Vertex Shader（頂點著色器，又稱VS單元）和Pixel Shader（像素著色器，又稱PS單元）。

　　一副游戲畫面是怎么顯示的呢？ 其中，3D物體的幾何形狀、光亮和陰影的控制是由Vetex Shader來實現的，而Pixel Shader是對象素資料進行操作運算的指令程序。其中包括了像素的色彩、深度坐標等資料，在GeForce 8之前，Pixel Shader和 Vetex Shader這兩個參數非常重要，這兩個部分的多少完全決定了顯卡的性能表現，N卡和A卡雙方都為了提升Pixel Shader和Vetex Shader的數量而想盡一切辦法。

　但是，在DirectX 10這一代顯卡中，業界提出了一個新的概念——統一渲染架構，就是把原有的VS單元和PS單元統一起來，統稱為Shader運算單元。這也就是我們所說的 流處理器(Stream Processor)。因此，上述任務就由流處理器統一執行了，既然流處理器是來自于VS單元和PS單元的統一渲染架構。那么，流處理器的作用于VS單 元+PS單元的合作用就是基本相同的。只是添加了全新的處理單元——Geometry Shader(幾何渲染器，又稱GS單元)。

同一架構的顯卡，流處理器的個數自然是越多越好。相信讀者也在各大網站了解到這樣的信息——“同價位的產品中，N卡的流處理器數量要少于A卡”。比如本文 開頭的裝機技術員提到ATI Radeon HD4890顯卡比NVIDIA GeForce GTX275顯卡的流處理器數量多，這是正確的。但是性能卻是前者稍遜于后者．這是為什么呢，其實在“流處理器”的名稱上A卡和N卡存在細微的差別，N卡 的流處理器全稱為Stream Processing，而A卡的流處理器全稱為Stream Processing Units，一詞之差卻讓兩者的的性能差距有著天壤之別。而且因為A卡和N卡的GPU架構存在根本性的差異，所以流處理器的工作方式和用途也有所差異，故不能直接比較流處理器的數量。這就可以解決本文開頭的顧客Tommy的疑問了 。A卡的GPU流處理器數量多很多但性能不一定就好。下面我們來分析A卡和N卡的GPU架構及流處理器的工作方式，看看有什么不同．

在DirectX 9時代末期，ATI意識到像素渣染的重要性，就通過1：3的架構提高了像素著色器的數量．到了DirectX 10時代，ATI還是通過這種方式來提高重要的像素渲染性能。從RV770的核心架構圖中可以看出，現在在ATI的GPU中，流處理器(Scteam Processing)和流處理單元（Stream Processing Units）的比例就是1：5，也就是說ATI的每個“Stream Processing”都包含有5個“Stream Processing Units”。RV770的流處理器組群擴充至10組，因此數量也有了25倍的增長。達到160個(160x5=800個流處理單元)．所以A卡所稱的 “流處理器”實際上一般是指流處理單元。

　　NVIDIA方面，GeForce GTX200核心架構分為四個層。最上面一層包括幾何著色器(Geometry Shader)、頂點著色器（Vetex Shader）和像素著色器（Pixel Shader）．中間一層包括了10組TPCs(計算處理器群集)。每組TPC里面又包含了3組SMs（流處理器組) ，每組SM里面就包含了8個流處理器單元或計算單元，這樣一來，GeForce GTX 200顯卡就一共包含了240個流處理器單元或計算單元．

　兩種架構 優劣各異

　　在進入統一渲染架構時 代后，提高Shade運行頻率與效率是NVIDIA主導的設計思路，而AMD則維持龐大的流處理器數量。兩種思路各有優劣。

　 　1、N的優勢和A的劣勢

　　N卡的GPU中每個流處理器都具有完整酌ALU功能，在發出一條操作指令時每個流處理器 都能充分工作．而A卡的GPU中每個流處理器的5個流處理單元都是固定的，不能拆開重組，如果在處理純4D指令的時候，每個流處理器只能處理一條4D指 令，有一個流處理器單元閑置，但卻無法加人其他組合來共同工作．

　　簡單地說，一個指令任務派發下來的時侯，N卡的GPU是需要1個‘人 獨立工作即可完成。而A卡的GPU則需要5個“人”。結組工作才能完成ATI的人數雖然多，但這5個“人”中有可能會有4個“人”閑置，因為這4個“人” 不具有獨立完整的ALU功能，不能執行函數運算，浮點運算和Multipy運算。

　　2、N的劣勢和A的優勢

　　ATI的設計也有其顯著的特點——浮點運算能力強大．也就是說如果單純比拼顯示核心在浮點運算上的能力的話，可能ATI則要強一些，在目前 GPGPU項月應用比較多的科學計算方面，理論上能適應GPU和CPU融臺的趨勢。