而在 GPU 里，这些电路就显得有点多余了，GPU 的整个处理过程是一个流式处理（Stream Processing）的过程。因为没有那么多分支条件，或者复杂的依赖关系，我们可以把 GPU 里这些对应的电路都可以去掉，做一次小小的瘦身，只留下取指令、指令译码、ALU 以及执行这些计算需要的寄存器和缓存就好了。一般来说，我们会把这些电路抽象成三个部分，就是下面图里的 (1)取指令和指令译码、(2)ALU 和(3)执行上下文。
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2、多核并行 和 SIMT【多个并行的ALU】
这样一来，我们的 GPU 电路就比 CPU 简单很多了。于是，我们就可以在一个 GPU 里面，塞很多个这样并行的 GPU 电路来实现计算，就好像 CPU 里面的多核 CPU 一样。和 CPU 不同的是，我们不需要单独去实现什么多线程的计算。因为 GPU 的运算是天然并行的。
在这里插入图片描述我们在上一讲里面其实已经看到，无论是对多边形里的顶点进行处理，还是屏幕里面的每一个像素进行处理，每个点的计算都是独立的。所以，简单地添加多核的 GPU，就能做到并行加速。不过光这样加速还是不够，工程师们觉得，性能还有进一步被压榨的空间。
【SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）的引入】
我们在第 27 讲里面讲过，CPU 里有一种叫作 SIMD 的处理技术。这个技术是说，在做向量计算的时候，我们要执行的指令是一样的，只是同一个指令的数据有所不同而已。在 GPU 的渲染管线里，这个技术可就大有用处了。
无论是顶点去进行线性变换，还是屏幕上临近像素点的光照和上色，都是在用相同的指令流程进行计算。所以，GPU 就借鉴了 CPU 里面的 SIMD，用了一种叫作SIMT（Single Instruction，Multiple Threads）的技术。SIMT 呢，比 SIMD 更加灵活。在 SIMD 里面，CPU 一次性取出了固定长度的多个数据，放到寄存器里面，用一个指令去执行。而 SIMT，可以把多条数据，交给不同的线程去处理。
各个线程里面执行的指令流程是一样的，但是可能根据数据的不同，走到不同的条件分支。这样，相同的代码和相同的流程，可能执行不同的具体的指令。这个线程走到的是 if 的条件分支，另外一个线程走到的就是 else 的条件分支了。
于是，我们的 GPU 设计就可以进一步进化，也就是在取指令和指令译码的阶段，取出的指令可以给到后面多个不同的 ALU 并行进行运算。这样，我们的一个 GPU 的核里，就可以放下更多的 ALU，同时进行更多的并行运算了。
