我正在研究为Windows Phone和Windows 8 RT制作游戏。游戏的第一次迭代将使用XNA作为用户界面。XNA，矢量数学和GPU
但因为我计划有可能不使用XNA其他迭代的，我写在便携式类库我的核心游戏逻辑。
我已经得到了到我在哪里在核心游戏逻辑计算矢量数学（子画面的位置）的一部分。
当我搞清楚了这一点，我有一个同事告诉我，我应该确保我的GPU（而不是CPU）做这些计算。
所以，这里是一个问题，如果我使用XNA矢量库做我的矢量计算，都将自动在GPU上做了什么？
边问：如果不是，它们应当在GPU上做了什么？或者我可以在我的Portable Class Library中执行它们并让CPU运行它们吗？
注意：如果我需要让XNA执行它们以便我可以使用GPU，那么从XNA将这些功能注入到我的核心逻辑中并不困难。我只想知道这是不是我应该做的。
注二：我的游戏是一款2D游戏。它将计算坏人和射弹沿着矢量的运动。 （这意味着这不是一个巨大的3D游戏。）
我认为你的同事是错误的。下面是在GPU上进行这种计算的两个原因没有意义：
第一个原因，非常大的一个原因是，将数据导入GPU中并不便宜第一名。然后它是极其昂贵的从GPU获取数据返回。
＃2的原因是GPU好做并行计算 - 那就是 - 它确实对数据的大量相同操作。你将要做的矢量操作的种类有很多不同操作，上一个中小型数据量。
因此，如果 - 说 - 你正在GPU上做一个粒子系统，那么你会得到一个巨大的胜利。这是大量的同类数据，您可以在每个粒子上执行相同的操作，并且所有数据都可以存在于GPU上。
即使XNA的内置SpriteBatch它的大部分每精灵工作在CPU上（除最终的整体矩阵转换外）。虽然它可以在GPU上进行每个精灵转换（我认为它已经用于XNA 3），但它并没有。这使得它可以减少发送GPU所需的数据量（性能优势），并使其更加灵活 - 因为它使顶点着色器免费供您自己使用。
这些是使用CPU的重要原因。我会说，如果它的XNA团队不够好 - 这是配不上你:)
现在，我认为你的同事可能意味着 - 而不是GPU - 是做使用SIMD指令的矢量数学（在CPU上）。
这些给你一个表现胜利。例如 - 添加矢量通常需要添加X组件，然后添加Y组件。使用SIMD允许CPU同时添加两个组件。
不幸的是，微软的.NET运行时目前没有（使用这种）SIMD指令。不过，这是supported in Mono。
所以，这里是一个问题，如果我使用XNA矢量库来做矢量计算，它们是否会自动在GPU上完成？
使用ILSpy查看XNA中的Vector类，发现XNA Vector库不使用图形卡作为向量数学。
偏离主题，但我认为XNA正在走出门外。我建议寻找MonoGame的便携性和更好的未来前景。 –
@AdamHouldsworth - 我打算转到MonoGame。我听说从XNA移植到Monogame是非常容易的。所以我想我从XNA开始，然后移植它。 – Vaccano
假设你的PCL从XNA的Vector2类开始（这是一个很好的开始，因为它非常强大）。 Vector2是一个由2个浮点组成的结构。据我所知，它的方法都是CIL。如果你不是在开发一个“巨大的3D游戏”，那么你的同事在将vector2计算移到GPU中看到了什么好处？您必须在HLSL（.NET）或DirectX或OpenGL中编写自己的接口到GPU，这听起来很耗时。我认为也许你的同事搞了一些错误的优化。 –