硬派偏执狂|升级CPU还是显卡重要？IA双平台实测对比，谁才是2080S最佳拍档
序言：
过往的图形运算 ， 确实非常依赖CPU的性能 。
直到NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念 。 GPU使显卡减少了对CPU的依赖 ， 并进行部分原本CPU的工作 ， 尤其是在3D图形处理时 。 GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等 ， 而硬体T&L技术可以说是GPU的标志 。
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T&L（Transform& lighting） ， 是指坐标转换和光源 。 3D图形是由复杂的坐标转换和光源运算组成的 ， 当显卡还没有T&L功能时 ， 坐标处理和光源运行都是由CPU来处理的 ， CPU运算速度越快 ， 游戏越流畅 。 当图形芯片具有T&L功能之后 ， CPU就得以从繁重的运算中解脱出来 。
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图形处理器技术的迅速发展带来的并不只是速度的提高 ， 还产生了很多全新的图形硬件技术 ， 使GPU具有流处理、高密集并行运算、可编程流水线等特性 ， 从而极大的拓展了GPU的处理能力和应用范围 ， 并开创了一个新的研究领域：基于GPU的通用计算（GPGPU ， General-Purpose computation on GPU） ， 其主要研究内容是如何利用GPU在图形处理之外的其他领域进行更为广泛的科学计算 。
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当然了 ， CPU和GPU相互配合 ， 各有所长 ， 各有所短 ， 不能说GPU就是比CPU强这种幼稚的话 。 低并行逻辑复杂的程序适合用CPU ， 高并行逻辑简单的大数据计算适合GPU 。
过往 ， 图形处理器并不开放编程接口 ， 而NVIDIA的CUDA出现的意义 ， 不仅仅是开放编程接口、提供一整套相应的工具 ， 更重要的是带动了通用计算的发展 。
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时隔十二年 ， NVIDIA又推出了图灵新架构 ， 带来的不仅仅是晶体管 ， 线程、光栅、纹理单元、频率的提高 ， 更重要的是带来全新的架构 。 除了纯图形处理的传统部分以外 ， 还带来了全新的光线追踪运算单元以及人工智能的部分 。
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光线追踪并不是NVIDIA创造的一个新概念 ， 而是NVIDIA通过图灵新架构将实时光线追踪变为现实 。 过往 ， 我们早就在好莱坞大片上面见识过光线追踪的效果 ， 但是那些是非线性渲染生成 ， 而我们的游戏需要的是实时运算实时生成 。
什么是线性和非线性？打个比方 ， 我天天做几百道题目 ， 然后考试的时候碰到我就可以轻轻松松解决了 ， 这个就是非线性 ， 说白了就是题海战术硬肝；而真正的学霸 ， 把规律真正学懂学透 ， 真正举一反三 ， 无论是试卷里面的题目、高考题目甚至现实中的应用都能运用学到的知识进行处理 ， 这个就是线性 。
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而人工智能的部分 ， 主要体验在于DLSS深度学习抗锯齿技术 。
深度学习超重采样并不仅仅是一种抗锯齿 ， 核心就是AI人工智能 。 AI通过深度学习 ， 将物体或图形因分辨率 ， 位移或镜头方向转移而发生的边缘形变进行计算而减小或规避 。
通过图灵架构 ， 显卡不再将所有的运算都在本地执行 ， 你能够通过张量单元 ， 跟位于英伟达总部的土星-V（Saturn-V）超级计算机(660节点、5280伏打核心)来依靠深度学习 ， 来获得四两拔千斤的效果 ，通过庞大的AI训练 ， 能够以很小的代价获得更好的采样效果 ， 说夸张一点 ， 就是以FXAA抗锯齿的性能损失 ， 换回SSAA抗锯齿的画质 ， 听起来是不是很梦幻 。
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