1999年，NVIDIA(英伟达)发明了GPU。

这是B站英伟达官方账号在个人简介里写下的一行文字。其实早在1999年以前，GPU并不是GPU，更多是像现在的声卡、网卡一样，仅仅作为一个用于输出图像的独立单元被安装在主板上。

在介绍GPU的起源前，有必要科普下GPU与CPU的差异，毕竟GPU最早就是作为CPU的协处理器而被设计出来的。如下图所示：

从上图我们可以看到，CPU拥有大量用于指挥的控制单元(Control)，以及大量用于存放指令与数据的Cache单元(缓存)，这两者就占据了整颗CPU将近80%的面积，而真正用于计算的ALU(逻辑算数单元)少之又少。这是由CPU的特性决定的，CPU作为整台计算机的大脑，你可以用它进行听歌、看电影、上网聊天等娱乐活动，不同场景任务不同，需要的指令和数据也不同，必须要有足够大的缓存用于存放不同的指令和数据(尤其是后台多的时候)。

其次，CPU还追求极致的响应速度，毕竟谁也不想切个程序卡住几秒不动弹(通常这种情况都是访存出现了问题)。所以，有大量的晶体管用于分支预测，并且CPU的DRAM(内存)也以低带宽、低延迟设计为主。

而GPU，仅有少量的Control和Cache，却拥有大量的ALU计算单元，因为GPU本身作为专门处理图形任务的图形处理器，不需要像CPU一样考虑通用性，只需要少量的缓存用于存放渲染类指令，剩下的晶体管可都用于制作计算单元，使得GPU的计算能力远超CPU。

除了内部构造不同外，两者的工作方式也不同。

CPU为串行设计，执行指令时必须排队一个个来，而GPU为并行设计，执行指令时可由ALU单元共同进行。二者的工作差异，导致GPU在高度并行化的任务中，效率远超CPU。

打个比方，CPU在处理一个48x48的像素任务时，假设4x4打包为一块，每周期执行一次，那么CPU需要12个周期。而GPU可以把4x4的任务分成12份，分发到12个ALU内一次性执行完成。反映到帧数上，那么CPU只有1帧，而GPU有12帧。这就是高度并行化的好处，GPU在处理细碎而多且重复的任务时，拥有得天独厚的优势。

说完不同，下面进入主题。

1963年2月17日，英伟达的创始人兼CEO黄仁勋出生于中国台湾。1972年，9岁的老黄随家人移民美国。1984年毕业于俄勒冈州立大学，并且在出来工作8年后，1992年在斯坦福大学取得电子工程硕士学位。

1993年4月，老黄和另外两位朋友兼电气工程师创立了英伟达。公司名“NVIDIA”取自拉丁语invidia，意为目不转睛、令人羡慕的意思，所以公司的logo也设计为一只眼睛。

公司成立后，他们很快发布了第一款产品——NV1。

这款于1995年发布的显卡，不仅同时拥有2D、3D图像处理能力，同时还具备音频处理能力，看起来非常高大上。但也因为过高的开发成本导致售价比同时期的其他产品贵上许多，再加上自身基于方形绘图法的图形API，并不兼容当时基于三角形绘图法的微软Direct3D图形接口标准，过高的售价和违背行业主流的设计标准，导致新品销量惨淡，公司资金一度只够维持30天运转。

但是很快，幸运女神就眷顾了他们。尽管第一款产品可以用失败来形容，但是图形音频设备输入什么都能做的英伟达无疑是一些整机制造商所需要的。当时作为家用游戏机巨头的世嘉很快向他们伸出了橄榄枝，并送来了700W美元的开发资金。拿到救命钱的英伟达很快着手了NV2的研发。尽管开发顺利，但世嘉希望英伟达能采用行业主流的三角形绘图法，而心高气傲的英伟达不肯妥协，依旧不愿意放弃自己研究出来的方形绘图法，最终双方闹的不欢而散，NV2也腹死胎中。

尽管世嘉与英伟达中断了合作，但并未撤走那笔700W美元的资金，而英伟达也靠着这笔钱成功存活下来。

劫后余生的英伟达痛定思痛，明白了闭门造车只有死路一条，只有拥抱行业标准才能存活。1997年4月，历时两年开发的Riva128上市，尽管这款芯片当时在参数上不如当时的行业巨头Voodoo显卡，但凭借着亲民的价格以及优秀的Direct3D、Opengl兼容性，迅速抢占了低端市场，为英伟达成为日后的行业霸主打下良好基础。

1999年，Riva128的继任者——Riva TNT2发布，这款基于0.25微米工艺打造的芯片，拥有150MHz的主频，支持32位色深，同时期的voodoo2还停留在16位，更强的性能和更高的特效，使得英伟达击败3dfx成为了当时的性能王者。也是同一时期，英伟达开始把产品细分为高、中、低端三个等级。

1999年10月，本文的主角——Geforce256登场，这款基于台积电0.22微米工艺打造的GPU，集成了2300万个晶体管，尽管主频只有120MHz，但渲染管线从TNT2的2条升级到了4条，并且具备硬件T&L处理能力，T&L，即Transform and Lighting，翻译过来就是多边形转换和光照处理，过去这一任务由CPU来完成，而英伟达首次提供硬件级支持，将CPU从繁琐的浮点计算中解放出来。这也是为什么英伟达提出GPU这一概念，图形处理芯片完全具备与CPU等同甚至更优的计算能力。至此，也宣告了GPU在计算机中拥有不亚于CPU的同等地位。