GPU的历史：从固定管线到可编程管线再到通用计算平台

　　开始的时候GPU不能编程，也叫固定管线的，就是把数据按照固定的通路走完。

　　和CPU同样作为计算处理器，顺理成章就出来了可编程的GPU，但是那时候想在GPU上编程可不是容易的事，你只能使用GPU汇编来写GPU程序，GPU汇编？听起来就是很高级的玩意儿，所以那时使用GPU绘制很多特殊效果的技能只掌握在少数图形工程师身上，这种方式叫可编程管线。

很快这种桎桍被打破，GPU上的高级编程语言诞生，在当时更先进的一些显卡上（记忆中应该是3代显卡开始吧），像C一样的高级语言可以使程序员更加容易的往GPU写代码，这些语言代表有nvidia和微软一起创作的CG，微软的HLSL，openGl的GLSL等等，现在它们也通常被称为高级着色语言（Shading Language），这些shader目前已经被广泛应用于我们的各种游戏中。

在使用shading language的过程中，一些科研人员发现很多非图形计算的问题（如数学、物理领域的并行计算）可以伪装成图形问题利用Shading Language实现在GPU上计算，而这结果是在CPU上跑速度的N倍，人们又有了新的想法，想着利用GPU这种性能去解决所有大量并行计算的问题（不只图形领域），这也叫做通用处理的GPU（GPGPU），很多人尝试这样做了，一段时间很多论文在写怎样怎样利用GPU算了哪个东东。。。但是这种工作都是伪装成图形处理的形式做的，还没有一种天然的语言来让我们在GPU上做通用计算。这时又是NVIDIA带来了革新，09年前后推出的CUDA架构，可以让开发者在他们的显卡上用高级语言编写通用计算程序，一时CUDA热了起来，直到现在N卡都印着大大的CUDA logo，不过它的局限就是硬件的限制。

　OpenCL则突破了硬件的壁垒，试图在所有支持的硬件上搭建起通用计算的协同平台，不管你是cpu还是gpu通通一视同仁，都能进行计算，可以说OpenCL的意义在于模糊了主板上那两种重要处理器的界限，并使在GPU上跑代码变得更容易。