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覆盖面采样抗锯齿

　　锯齿是出现在图像上的锯齿状边缘，而这些区域本应显示为流畅的线条或边缘；抗锯齿 (AA)技术在计算机图形中用于让这些锯齿线条更加平滑。当高清晰度图像在较低分辨率的显示器上显示时，或者当较高分辨率的图像转换为较低分辨率的图像时便会出现锯齿效果。

　　 通常，GPU使用多重采样抗锯齿(MSAA)和超级采样抗锯齿(SSAA)技术减少锯齿效果。在之前的抗锯齿技术中，覆盖面始终与“实际”采样类型相关联，而覆盖面采样与此不同。在SSAA中，每个实际采样都有其独特的颜色和Z值，并且在4xAA的情况下，着色器程序会运行四次，并获取四个纹理 ‐ 每个样本一个纹理（或者在多纹理的情况会更多）。采用4xAA时，帧缓冲区要比未使用抗锯齿时大四倍，并且会经过向下过滤，以创建最终像素颜色。

　　CSAA可以将简单的覆盖面采样从颜色/z/模板/覆盖面采样中解耦出来，进一步优化抗锯齿流程，从而较 MSAA和SSAA减少带宽和存储成本。CSAA 使用更多覆盖面样本来计算指定像素区域中的多边形的覆盖面水平，从而实现更高质量的抗锯齿效果，而不会由于处理额外的实际颜色和Z样本而产生内存和功耗成本。

高级各向异性过滤

　　各向异性过滤是一种用于提高表面上处于斜视角的纹理的图像质量的技术。 通常，屏幕上的每个像素都需要从内存的纹理贴图中获取多个纹理元素，经过过滤并应用于像素以改变其颜色。从正面看表面时（垂直于镜头或观众），通常会使用方形采样模式为每个像素采样同等数量的纹理元素。但是，在极端视角下（即屏幕上的图像从一个轴延伸至另一轴），从纹理贴图中为每个轴提取相同数量的样本会导致纹理沿延伸至水平方向的轴出现模糊。

通过各向异性过滤得到改善的纹理质量

　　可以看到接近地平线处的跑道部分的纹理细节出现了模糊。 各向异性过滤技术可以智能地沿该延伸轴采集更多的纹理样本，并保留沿该轴的纹理细节。GeForce支持高达16倍各向异性过滤。它采用自适应过滤算法和高效纹理缓存管理技术来提供高纹理质量，同时不会显著增加内存操作。

优化的内存控制器

　　Tegra 2)处理器包括经过全新设计的GPU和内存控制器(MC)内核，GPU内核的性能极度依赖于MC交付带宽的效率以及图形处理延迟要求。由于GPU和MC均采用了内部开发，因此MC针对GeForce的特定需求进行了高度调优，同时还增强了GPU性能和降低了功耗。

MC控制器设计的一些关键优化包括：

　　动态时钟速度控制(DCSC)：DCSC支持内存控制器迅速提高工作频率以响应来自GPU内核的高级指标便于系统内存访问，以及在 GPU 完成其内存访问后将工作频率迅速降低至节能水平。由于采用了严密的内部设计流程，因此MC可以直接接入GPU内核硬件，主动预测GPU需求和管理其工作水平，以满足GPU需求。

　　以GPU为中心的内存仲裁：系统内存是移动处理器中最宝贵的资源之一。CPU、GPU、视频和音频等各种内核都需要能够以高带宽、高度响应性的形式访问系统内存。MC实现了高级仲裁机制，可有效确保多个客户端访问系统内存。

　　MC内核具有关于来自GPU客户端的内存访问请求的类型和紧急性的深入信息，并且实现了一种高度优化的仲裁机制，可满足呈现器和几何请求对带宽的苛刻要求，以及满足对服务高优级级延迟敏感的显示和CPU请求在低延迟方面的苛刻要求。MC还掌握GPU内核生成的各请求的优先级的信息，并且可进一步优化其性能以满足这些请求的需求。

　　GPU请求分组：片外系统内存设备在任何特定时间都只能打开特定数量的内存条。当内存的请求访问区不包含在当前打开的内存条中时，MC需要关闭当前打开的内存条，然后激活包含所需内存单元或区域的新内存条。这一过程不仅会影响延迟和带宽，同时对功耗的需要也较高。

　　GeForce掌握当前的系统配置，并且会对访问模式进行优化，而不会发起多个不同的访问内存子系统的不同部分中的随机内存条的内存请求。GPU可以将访问相同内存条的内存请求组合在一起。MC控制器还可以根据内存条访问模式对独立内存请求进行重新排序。这些功能可以提供更加高效的内存访问，并通过限制频繁的内存条切换来降低功耗。