尽管有进步，现代GPU仍具有固定的光栅化器。高度可定制的，带有可编程的着色器，但是仍然不是完全可编程的。

这是为什么？

为什么GPU不能简单地是具有通用计算单元的大规模并行设备，而光栅化器只是用户提供的用于该设备的软件？

具有固定功能的硬件是否在性能上如此有益，以致于这种方法不可行？

简而言之，性能原因就是为什么它们不可编程。

历史与市场

过去，顶点和片段处理器曾经有单独的内核，以避免过大的FPU设计。例如，您只能在片段着色器代码中执行一些数学运算（因为它们仅与片段着色器最相关）。对于不会最大程度发挥每种核心潜力的应用，这将产生严重的硬件瓶颈。

随着可编程着色器的流行，通用单元被引入。在硬件中实现了越来越多的图形流水线阶段，以帮助扩展。在此期间，GPGPU也变得越来越流行，因此供应商不得不采用其中的某些功能。值得注意的是，尽管GPU的大部分收入仍是视频游戏，所以这不会影响性能。

最终，英特尔决定采用Larrabee架构投资可编程光栅器。该项目本来应该是开创性的，但是性能显然不如预期。它已关闭，并且部分产品已被Xeon Phi处理器处理。值得一提的是，其他供应商尚未实现此功能。

尝试软件光栅化器

已经尝试通过软件进行栅格化，但是它们似乎都与性能有关。

一个显着的努力是一个由Nvidia公司试图在2011年这个文件。该版本是在Larrabee终止时发布的，因此很有可能是对此的回应。无论如何，其中都有一些性能指标，并且大多数都表明性能要比硬件光栅化器慢许多倍。

软件栅格化的技术问题

Nvidia论文面临许多问题。但是，以下是软件光栅化程序的一些最重要的问题：

大部分问题

• 插值： 硬件实现在专用硬件中生成插值方程。这对于软件渲染器来说很慢，因为它必须在片段着色器中完成。

• 抗锯齿： 抗锯齿（特别是内存）也存在性能问题。有关子像素样本的信息必须存储在片上存储器中，不足以容纳这些信息。Julien Guertault指出，使用软件可能会使纹理缓存/缓存变慢。MSAA当然存在问题，因为它会使高速缓存（非纹理高速缓存）溢出并从芯片外进入内存。光栅化器压缩存储在该内存中的数据，这也有助于提高性能。

• 功耗： Simon F指出功耗会更低。该论文确实提到了自定义ALU位于光栅器中（这将减少功耗），这是有道理的，因为过去片段和顶点处理单元曾经具有自定义指令集（也可能有自定义ALU）。当然，这将成为许多系统（例如移动系统）的瓶颈，尽管这不仅影响性能。

摘要

TL; DR：存在太多效率低下的问题，软件渲染无法克服，这些事情加起来。还有许多更大的限制，尤其是在处理VRAM带宽，同步问题和额外的计算时。