GPGPU

General Purpose GPU：把计算搬GPU

 GPGPU是利用GPU并行能力做通用计算，常通过纹理存储状态并用shader迭代计算，适用于粒子、流体和大规模并行模拟。

GPGPU = General Purpose GPU
用GPU做通用计算，而不仅仅画图。

本质

原来 GPU 只干：

渲染图形

比如：

• 画三角形
• 着色
• 光照

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后来发现 GPU 特别擅长：

大规模并行计算

于是：

拿它做：

非图形计算

这就是 GPGPU。

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为什么 GPU 适合计算

CPU：

少量强核心

擅长复杂逻辑。

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GPU：

海量简单核心

擅长并行。

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比如：

100万个粒子更新。

CPU循环：

for(...)

慢。

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GPU：

并行同时算

很快。

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思想

不是：

GPU帮CPU一点

而是：

把计算任务搬到GPU

在 WebGL/Three 常见实现

你熟悉的通常是：

Texture作为数据

这是经典 trick。

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用纹理存数据

不是存颜色：

存：

位置
速度
状态

例如：

RGBA

存粒子数据。

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Fragment Shader做计算

不是渲染颜色：

而是在 shader 算：

下一帧位置

例如：

position += velocity * dt

 结果写到：

RenderTarget纹理

再下一帧读回来。

Ping-Pong

双buffer：

A读 B写

下一帧

B读 A写

乒乓。

经典 GPGPU。

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流程

数据放纹理

↓

shader计算

↓

写新纹理

↓

下一轮继续

本质像 GPU版状态机。

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常见应用

1 粒子系统

超经典。

百万粒子：

位置更新放GPU

2 流体模拟

烟雾

水

流场

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3 布料模拟

约束计算。

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4 Boids群体行为

鱼群。

鸟群。

很经典 GPGPU demo。

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5 高度场 / 波浪

大量顶点并行更新。

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在 Three.js 里

很经典：

GPUComputationRenderer

专门做这个。

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你可能见过：

GPUComputationRenderer(...)

就是它。

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为什么叫“伪计算”

在 WebGL1/2 时代：

本来没有 compute shader。

只能：

借 fragment shader 做计算

很巧妙。

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WebGPU更正规

WebGPU

有：

Compute Shader

原生 GPGPU。

更正统。

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和普通 Shader区别

普通 shader：

为了画图

GPGPU shader：

借GPU算数据