新时代GPU：3D图像学的巨变前夜
近年来，随着人工智能和3D图像学的快速发展，高性能3D图像渲染已成为推动GPU芯片发展的重要驱动力。传统的多边形建模在面临渲染效率和建模精度的瓶颈时，逐渐受到挑战。然而，最近出现的几项里程碑式的研究表明，GPU正迎来一场巨变的前夜。
超越多边形——新的3D图像学范式
多年来，基于多边形的建模成为主流，将真实场景和物体近似为由大量多边形组成的3D模型。然而，这种方法限制了渲染性能和建模细节。近年来，新的3D图像学范式如NeRF（神经辐射场）和3D GS（高斯喷洒）的出现，挑战了传统多边形建模的局限性。
- NeRF：通过训练神经网络，NeRF可以通过多角度的场景图片高精度地建模真实场景。它的建模方式通过神经网络完成，将用户视角作为输入，输出场景在该视角下的2D图像。NeRF的渲染过程等同于神经网络的推理过程，实现了高品质的渲染效果。
- 3D GS：与传统多边形建模不同，3D GS通过形状和颜色可变的高斯喷洒（GS）来近似3D场景。通过叠加大量GS，可以高精度地还原场景细节。更重要的是，建模过程不再依赖于专业的3D建模人员，而是使用人工智能的方法，根据不同视角的图片进行建模，从而避免了建模精度的限制。
挑战与机遇——对GPU提出新需求
这些新的3D图像学范式给传统GPU芯片带来了新的挑战和机遇。
- 渲染流水线：传统的多边形渲染流水线已无法高效支持NeRF和3D GS的渲染需求。NeRF的渲染依赖于神经网络的计算，而3D GS需要新的渲染计算方式。因此，GPU需要能够高效支持这些新计算，让图形渲染单元和人工智能引擎之间实现有效通信和高效调用。
- 硬件优化：针对NeRF和3D GS等新范式，GPU需要进行硬件优化。首先，可以将传统多边形渲染的优化方法应用到这些新范式上，如分块渲染和流水线计算。此外，未来还将出现针对这些新3D图像学范式的专门优化，进一步提高渲染效率。
巨变的前夜——GPU新架构的崛起
基于新的需求和挑战，GPU正迎来一场巨变的前夜。
- GPGPU架构：从桌面和服务器GPU芯片角度来看，GPGPU架构将得到进一步推广。GPGPU的开放接口使GPU可以进行非图形计算，而新的3D图像学范式对GPGPU的需求重新凸显。为了高效支持新的3D建模范式的渲染，需要进一步开放图形渲染单元，使其更灵活，适应新的渲染需求。
- 芯片架构：在芯片架构层面，需要满足新的3D图像学对GPU的要求。首先，需要打通渲染流水线和人工智能引擎，实现有效通信和互相调用，以充分支持NeRF等建模范式的需求。其次，需要进行硬件优化，将传统多边形渲染的优化方法应用到新的3D图像范式上，并推出专门针对这些范式的优化策略。
3D图像学的快速发展正推动着GPU芯片迈向巨变的前夜。传统多边形建模逐渐受到挑战，NeRF和3D GS等新的3D图像学范式的出现，以人工智能为驱动，实现了超高精度的场景建模和渲染。然而，这也给GPU带来了新的挑战和机遇。
NeRF通过训练神经网络实现了高精度的3D场景建模，其渲染过程依赖于神经网络的推理计算。而3D GS则利用可变形状和颜色的高斯喷洒进行近似建模，避免了对建模人员的依赖。这些新范式的出现让我们看到了真实场景建模与渲染的突破，也对GPU提出了新的需求。
传统的多边形渲染流水线已无法满足NeRF和3D GS的渲染需求。NeRF的渲染依赖于神经网络的计算，需要图形渲染单元和人工智能引擎之间的有效通信和高效调用。而3D GS则需要新的渲染计算方式，如分块渲染和流水线计算，来提高效率。这些新需求使得GPU需要进一步优化硬件，以满足新的3D图像学范式的渲染要求。
在巨变的前夜中，我们看到GPU架构正崭露头角。GPGPU架构将得到进一步推广，为GPU提供更多非图形计算的能力。新一代的GPU芯片不仅需要支持传统多边形渲染，还要能够与人工智能引擎紧密合作，高效支持NeRF等新范式的渲染需求。为了满足这些要求，芯片架构需要打通渲染流水线和人工智能引擎之间的通信，并进行针对新范式的硬件优化。
在即将到来的巨变之夜，GPU将以全新的面貌呈现。通过适应新的3D图像学范式的需求，GPU芯片将实现更高效、更灵活的渲染，带来更加逼真和激动人心的视觉体验。这场巨变将推动GPU技术的进一步发展，为各个领域的应用带来更大的创新空间。
GPU正面临一场巨变的前夜，新的3D图像学范式推动了GPU架构的发展。NeRF和3D GS等方法超越了传统多边形建模的限制，实现了超高精度的3D场景建模和渲染。然而，传统的多边形渲染流水线已无法满足这些新需求，因此需要新的GPU架构提供支持。在巨变的前夜里，GPU将迎来更加灵活、高效的GPGPU架构，满足新的3D图像学要求，开启更加美妙的图像渲染时代。
天线极化是决定无线通信信号传输质量的关键要素，其中水平极化与垂直极化作为线极化的基础形态，分别以平行和垂直于地面的电场矢量振动为特征。二者因电场方向差异，在抗干扰性、地面反射影响及信号衰减特性上各有优劣，深刻影响着通信系统设计与优化。
RFID系统通过读写器、电子标签、中间件与数据管理系统构建技术闭环。读写器基于电磁感应或反向散射原理，与电子标签进行射频信号交互采集数据；中间件完成数据清洗、协议转换；数据管理系统实现存储分析。各组件协同，推动RFID在多领域应用与智能化发展。
毫米波通信因高频特性带来超宽带宽优势，但也引发从芯片到系统的电磁兼容难题。芯片级寄生参数影响信号传输与处理，电路级传输线特性变化及布局干扰突出，系统级面临内外部干扰与环境因素制约。当前依靠仿真、屏蔽等技术应对，新材料、AI 等技术正推动其发展。
卫星通信利用人造卫星作为中继站实现跨半球实时通信。地面站将信息数字化处理成射频信号发射至卫星，卫星经接收、放大、变频等处理后发回目标地面站还原信息。其系统含三类轨道卫星，通过低轨缩短路径、相控阵天线等技术应对延迟等挑战，实现跨半球通信。
UWB 作为超宽带无载波通信技术，借极窄脉冲与宽频谱实现数据传输，基于 ToF 原理测量信号传播时间计算距离，结合多边定位算法，利用高时间分辨率克服多径效应，以厘米级精度定位赋能多领域应用。
