自誕生之日起，GPU的高速發(fā)展就一直沒有停歇過。GPU的出現(xiàn)將CPU從繁重的圖形運算中解放出來，大大提高了計算機(jī)圖形處理的速度和質(zhì)量，為用戶帶來了更真實、更絢麗的畫面。到了今天，主流GPU的圖形處理能力已經(jīng)滿足并超越了大部分電腦用戶的需求，而且電腦也不可能每時每刻都在運行三維程序和游戲。于是越來越多的人開始關(guān)注一個問題：擁有強(qiáng)大浮點運算能力的GPU還能做些什么?

　　通用計算，GPU大展拳腳

　　GPU的迅速發(fā)展帶來的并不只是頻率的提高，還產(chǎn)生了很多全新的圖形硬件技術(shù)，使GPU具有流處理、高密集并行運算、可編程流水線等特性，從而極大地拓展了GPU的處理能力和應(yīng)用范圍。正是由于GPU具有高效的并行性和靈活的可編程性等特點，越來越多的研究人員和商業(yè)組織開始利用GPU完成一些非圖形繪制方面的計算，并開創(chuàng)了一個新的研究領(lǐng)域——GPGPU(通用計算圖形處理單元)，其主要研究內(nèi)容是在圖形處理之外的其他領(lǐng)域，如何利用GPU進(jìn)行更為廣泛的科學(xué)計算。

　　將GPU用于通用計算的主要目的是為了加速計算，加速的動力來自于GPU在高性能計算方面所具有的優(yōu)勢：1.高效的并行性(這一功能主要是通過GPU多條繪制流水線的并行計算來實現(xiàn))；2.高密集的運算(GPU具有128bit/256bit或更大的顯存位寬)；3.超長圖形流水線(以數(shù)據(jù)吞吐量的最大化為目標(biāo)，在并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流方面具有明顯優(yōu)勢)。

　　目前，GPGPU已成功應(yīng)用于代數(shù)計算、流體模擬、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用、頻譜分析等非圖形應(yīng)用領(lǐng)域，甚至包括智能信息處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘工具等商業(yè)化應(yīng)用。同時，也產(chǎn)生了一些針對GPU開發(fā)的通用計算工具包，能夠基于GPU平臺排序及線性方程組求解等科學(xué)計算進(jìn)行優(yōu)化實現(xiàn)。

　　軟硬兼施，應(yīng)用更高效

　　光看GPGPU超越CPU的浮點運算能力的確令人興奮，但真正的應(yīng)用卻難以實現(xiàn)。這是因為圖形API限制太大，要通過DirectX、OpenGL等API來執(zhí)行其他應(yīng)用，不僅算法和程序會變得很復(fù)雜，還有大量的額外運算開銷。隨著GPU進(jìn)入DX10時代，統(tǒng)一渲染架構(gòu)在可編程性上更加靈活。而要充分發(fā)揮GPU通用計算性能，必須“拋棄”傳統(tǒng)的圖形API，NVIDIA適時推出了CUDA(統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu))。

　　從GeForce 8系列產(chǎn)品開始，NVIDIA的GPU全部支持CUDA技術(shù)。軟件開發(fā)人員可以基于CUDA平臺開發(fā)計算軟件，借助這些軟件和GPU，用戶可以用比以往少得多的時間完成很多計算任務(wù)。

　　目前，CUDA已經(jīng)在游戲、圖形動畫、科學(xué)計算、地質(zhì)、生物、物理模擬等領(lǐng)域顯示出了威力。例如，以前將一系列2D X光圖像合成為3D圖像需要耗費5個小時，而通過CUDA和GPU可以將這個過程縮短為5分鐘。在模擬電腦波、視覺和嗅覺感官計算領(lǐng)域，CUDA讓CPU和GPU協(xié)同工作獲得了130倍的性能提升。在金融行業(yè)，NVIDIA和財務(wù)分析軟件廠商Hanweek合作，在其股票和期權(quán)分析軟件中加入GPU加速功能，結(jié)果不到1秒鐘就完成對美國所有上市股票的期權(quán)分析。

乳癌超聲波檢測采用GPU加速及CUDA編程，處理時間由幾小時縮短至15分鐘

　　另外，Adobe最近發(fā)布的Photoshop CS4也支持GPU加速，Photoshop CS4里打開一個2GB大小、4.42億像素的圖片只需幾秒鐘，而對圖片進(jìn)行縮放、旋轉(zhuǎn)也不再“卡殼”。以往令人頭痛的全景圖拼合，在GPU的幫助下也能在瞬間完成。

Photoshop CS4加入了對CUDA的支持 #p#page_title#e#

并行計算時代的競爭

　　從上面可以看出，由于GPU架構(gòu)非常適用于需要高并行量的計算任務(wù)，所以它在執(zhí)行金融分析、氣象預(yù)報、數(shù)據(jù)庫分析及人工智能等計算任務(wù)時具有很強(qiáng)的優(yōu)勢，圖形市場似乎面臨新的發(fā)展機(jī)遇。不過，看準(zhǔn)這個市場的除了NVIDIA之外，還有Intel和AMD兩個老牌芯片廠商和軟件巨頭微軟。

　　Intel計劃在2009年推出一款特殊的處理器——Larrabee。具有32個內(nèi)核的Larrabee不但能完成高質(zhì)量的圖形渲染，還能同時進(jìn)行大量的計算任務(wù)，其浮點運算性能可媲美頂尖的GPU。除了運算能力出眾以外，Larrabee還帶來了一套基于x86的標(biāo)準(zhǔn)指令集。而作為GPU通用計算概念的另一個支持者，AMD雖然沒有拿出相應(yīng)的開發(fā)環(huán)境，但它提供的CTM瘦硬件接口，允許開發(fā)者直接訪問GPU的原生指令集和存儲器。另外，微軟也計劃在DX10.1中加入開發(fā)高并行計算程序所需的功能函數(shù)，以便降低開發(fā)難度。

　　可以看到，由CUDA引發(fā)的市場和類似的技術(shù)正在啟動，隨著以這類技術(shù)為代表的可編程GPU技術(shù)的不斷成熟，未來的相關(guān)產(chǎn)品將變得無所不能，而并行計算時代的競爭也將異常激烈。

　　新技術(shù)讓生活更愉悅。

　　高端訪談

　　隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，GPU的性能和功能越來越強(qiáng)，特別是強(qiáng)大的浮點運算能力讓CPU也汗顏。不過，好馬也須配好鞍，硬件再強(qiáng)，也要軟件扶持。近期比較熱門的CUDA就是NVIDIA為GPU量身定做的“馬鞍”。為了揭開CUDA的神秘面紗，本報記者采訪了NVIDIA亞太區(qū)市場總監(jiān)莊海鷗先生(以下簡稱莊)：

　　記：GPU發(fā)展到今天，尤其是統(tǒng)一渲染架構(gòu)的實現(xiàn)，其性能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了現(xiàn)有3D圖形計算領(lǐng)域的要求，GPU在通用計算方面的優(yōu)勢似乎沒有得到充分的發(fā)揮，對此您是怎么看的？

　　莊：是這樣的?；仡橤PU的發(fā)展過程我們不難發(fā)現(xiàn)，GPU就是為了計算而生的。不過早期的GPU的發(fā)展比較“單純”，僅僅針對3D圖形計算領(lǐng)域。隨著技術(shù)的發(fā)展，GPU的可編程性越來越強(qiáng)，特別是在GPU進(jìn)入DX10時代以后，統(tǒng)一渲染架構(gòu)在編程靈活性上獲得了進(jìn)一步的提升，GPU強(qiáng)大的浮點計算能力和數(shù)據(jù)流吞吐量使得人們希望用GPU來實現(xiàn)加速運算。這樣一來，不但可以提升整個PC平臺的計算性能，還可以大大拓展電腦的應(yīng)用領(lǐng)域和范圍。

　　記：CUDA能給我們?nèi)粘Ｉ罨蚬ぷ鲙硎裁礃拥膸椭?/strong>