| G80的热度还没有降下来，NVIDIA又出新招，他们昨日推出了一项名为CUDA的技术，一项新的基础计算体系，支持图形芯片模拟物理计算或者进行通用计算，也加入了GPU的首个C编译开发环境。 CUDA是Compute Unified Device Architecture的缩写。它针对通用计算的可编内部的程特性，在图形芯片内增加了一些专用cache。实际上，这些Cache存在于G80内部的128个线程处理器中，时钟高达1.35GHz，不仅仅是进行3D运算，在切换到交替模式后，它执行通用算法时也具有极高的速度。
这项技术能让GPU的芯片核心同步协调地进行计算，速度可提升为传统方式的100倍。另一方面，首个C编译GPU完善的开发环境让开发者拥有了新的解决方案，一些复杂的计算例如产品设计、数据分析、技术处理、游戏物理应用等方面现在都是游刃有余。 GeForce 8800目前已经应用到这项技术，NVIDIA未来的Quadro专业图形解决方案也会随之而来，CUDA打破了传统的GPU处理数据方式的局限性，让GPU的核心能联合、同步地共享数据。 采用了CUDA技术的GPU包含为计算设计的特色，例如Parallel Data Cache，它可以让NVIDIA最新的GPU核心协同进行复杂的计算，而新的加入的C编译器，使GPU如虎添翼。 NVIDIA GPU运算部门的总经理Andy Keane说":我们所谈论的概念已经超出了CPU世界，就像在CPU内部集成cache一样，与某些厂商所称的流模型相比，我们称它为线程计算。这个架构更加灵活，可以解决一整套完全不同的问题。" “CUDA将计算性能提高到一个新的级别，并且让开发者更容易实现硬件访问，”Acceleware Corp的首席技术官Ryan Schneider说，“NVIDIA的CUDA技术将让Acceleware的电磁方针和地球物理学处理产品得到飞速的发展，我们的OEM合作伙伴也可以进入新的市场，例如医学图像等。NVIDIA的进步将会扩展商业科学领域。” AMD或者Intel制造的通用CPU具有强大的性能，甚至一度被人们认为可以处理图形、音频在内的多媒体运算。在1995年，Intel首次引入了"原生信号处理"的概念，允许处理器执行音频和视频处理工作。但是，人们发现执行多种运算对于CPU负荷过重，于是ATi、3dfx、NVIDIA等纷纷推出图形芯片。近年来，随着GPU性能的不断增加，一些软硬件公司例如Havok、Ageia都在提倡物理加速概念，他们认为，游戏中的物理和AI运算都应该由CPU转给GPU处理，ATi和NVIDIA也分别在推进自己的GPGPU计划。事实上，一些医疗和石油行业公司已经在使用GPU显卡和专用工作站通过虚拟化来分析数据。Keane说，将一系列2D X光图像合成为3D图像需要耗费麻省大学5个小时时间，而CUDA芯片则可以将这个过程缩短为5分钟。 值得注意的是，NVIDIA将CUDA架构定位于企业方案而不是个人游戏方案。与2.66-GHz Intel Core 2 Duo相比，GeForce 8800执行物理计算的速度要快10倍。而对于财务运算应用，执行重复算法时，性能比后者要高200倍。 现在CUDA软件开发套件已经可以在NVIDIA官网上下载了，想了解更多CUDA信息，看看NVIDIA怎么说的吧。 |
