为了让一款游戏顺畅运行，电脑需要在每一秒钟内完成的36亿次计算，即3.6G赫兹。这个数字听起来很庞大是吧？但它也仅仅可以让这个游戏的基础画面动起来。工程师们为了这个看似简单的目标，不知付出了多少心血和智慧。
首先我们要知道，人是生活在三维世界里的，但电脑屏幕是二维的。所以，工程师们得想办法把三维的游戏世界转换成二维的图像展示给我们。这听起来简单，但实际上非常复杂，计算量会大到让人头疼。于是，工程师们想了个聪明的办法，他们假设你在游戏里有一架虚拟摄像机，只渲染摄像机镜头能捕捉到的物体。
这样一来，可以把计算量减少很多，游戏也能更流畅地运行。接下来，他们又需要把物体表面分解成无数个三角形，为什么是三角形呢？因为平面比凹凸不平的曲面更容易计算。想象一下，用三个点就能确定一个平面，而如果再加一个点，就可能形成一个复杂的立体结构，计算起来就麻烦了。
所以，最简单的算法就是把物体表面分割成很多个平面，也就是三角形。每个三角形都由三个顶点确定，工程师们记录下这些顶点的位置，就能勾勒出物体的形状。只要这个三角形足够多，人眼是分辨不出来的。
三角形用得越多，物体的还原度就越高，游戏画面也就越精细。比如，一顶看似普通的帽子，在游戏里可能由28000个三角形构成，也就是说有14000个顶点。工程师们以帽子的中心为基准，建立一个三维坐标系，然后记录所有顶点的坐标，这样帽子的形状就被精确地复原出来了。游戏里摄像机视野内的每一个物体，都需要经过这样的处理。
但是仅仅这样还不够，因为物体在游戏里的位置关系也很重要。如果帽子可以随便乱飞，那游戏就显得很不真实了，所以，工程师们还需要以摄像机为原点，建立一个覆盖整个游戏画面的坐标系，然后把所有物体的顶点坐标都转换到这个坐标系里。
这个过程听起来很复杂，但其实只是做了一些数学运算。幸运的是，物体的顶点坐标之前已经记录好了，所以这一步相对来说并不太费劲。
因为游戏里的物体很多，细节也很多，这就意味着顶点的数量也很多，计算量还是很大。特别是当物体发生旋转时，还需要用到复杂的矩阵运算。
另外，光线也是个不能忽视的因素。光线会在物体上形成阴影，受光和背光部分的颜色也会有所不同，这样才能让物体呈现出立体感。
不同材质的物体也需要进行不同的计算和处理，比如金属和布料反射光线的方式就不一样，所以工程师们得给它们设置不同的参数。所有这些工作都完成后，游戏画面才算是渲染成功了。
这一切是怎么在电脑里实现的？这就需要提到一个很重要的计算机硬件，即显卡。
它将计算出的数据快速的转换为显示器能识别的模拟信号，从而让液晶屏呈现出图像。显卡里有一个核心部件叫做GPU，也叫图形处理器，主要任务就是负责计算哪些像素点应该显示什么颜色。
你可以简单的认为，你在玩游戏的时候，有4000个画家同时拿着画笔给你画出游戏画面，所要呈现出什么画面，画师脑子里早已构思好，这画板就是液晶屏幕。
当然，这只是渲染一帧流畅游戏画面所需要的算力，为了让游戏更流畅，每秒至少需要渲染120帧画面。
GPU怎么有这么强大的算力？是因为它里面包含了大量的晶体管和处理核心。
这些核心分工明确，有的负责简单的加法和乘法运算，比如CUDA核心，这是英伟达的核心技术。英伟达把它视为公司的“护城河”，只要没有绕过这个核心，英伟达就是GPU领域绝对的霸主。最近大家可能听说了，中国的一款AI软件DeepSeek绕过了这个CUDA架构，它导致英伟达股价暴跌，引起全球科技圈震荡。
在GPU里，还有负责计算矩阵的核心，也被称为“张量核心”，游戏画面如何动，主要由这个核心来计算，还有的负责处理与光线相关的计算的光线追踪核心。
其实GPU单个核心的计算能力并不强，只有当它们一起工作时，就能产生惊人的算力。
相比之下，计算机的中央处理器，即CPU的核心要少得多，不过，它的每个核心都能执行比GPU更复杂的运算。
CPU更像是大学教授，能处理各种复杂的问题，但是对于渲染画面这种简单枯燥德运算任务来说，只能交给GPU了。
显卡里除了GPU之外还有很多其他重要的元件，比如显存芯片，它存着GPU要处理的图像数据，还有已经处理好的数据，将它们快速的渲染到屏幕上，和CPU与内存的关系很像。
显存芯片与GPU之间每秒可以传输1085GB的数据，这比电脑CPU和内存每秒传输64GB数据快多了。对于热爱游戏的人来说，显卡才是一个电脑的灵魂。
GPU在进行大量运算时会产生很多热量，因此，显卡必须配备高性能的散热器来帮助散热，这样GPU才能稳定工作，画面才能丝滑不掉帧。
随着人工智能的兴起，显卡和GPU也找到了新的应用领域。比如在深度学习和人工智能训练中，GPU就能发挥巨大的作用。所以你看，游戏可不仅仅是娱乐那么简单，玩物可不一定丧志。
