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55nm激情碰撞 映众9800GTX+深入评测(二)

来源:pchome 馒头 编辑 2009/1/10
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支持CUDA 映众98GTX实现多功能

  除了拥有良好的执行效能外,NVIDIA GeForce GeForce 9800GTX+还支持"NVIDIA四大内功。映众的这款战斗版当然也不例外。早在2002年,NVIDIA引入了GPU中计算的技术,将32位浮点技术搭载与GPU中,NVIDIA十分期待技术人员能将GPU超强的计算能力应用于程序,还不是图形。但早期的GPU是用类似OpenGL或Cg的图形API编程的,这些API是很难的,并且大多数技术人员对这类API也并不是十分的熟悉。

  到了2003年,NVIDIA又开始了新的尝试,这次工程设计的尝试产生了后来在2006年出现在8系列GPU的CUDA技术。而目前所有8系列GPU,包括从笔记本电脑到高性能的系统,都具备了CUDA技术。只不过因为那时候CUDA还未成型,所以没有公布,而现在,基于CUDA的应用程序越来越多,因此伴随着GTX200系列芯片的发布,CUDA也同时正式大范围的推广并介绍给普通消费者。

  GPU的性能正逐步变得强大,此时,无论是Intel还是AMD都发现了这一点,不过因为自身处理器发展成熟,所以两家处理器巨头都采用了GPGPU,也就是给予X86处理器构架的平台。GPGPU与NVIDIA概念上的区别就是,GPGPU的应用往往要了解OepnGL编程或者DirectX编程,而CUDA则是仍然通过API送入GPU。如果你应用不涉及到OpenGL或者DirectX的话,就可以不用理会API,也就是说GPGPU进行通用计算,是通过把这些问题转换成图形计算后送到GPU中完成的,而CUDA则可以直接调用GPU的计算资源,成为高性能计算的软件开发环境。

  说了那么多肯定会有一些网友不太明白,CUDA究竟是什么呢?好了,CUDA(Compute Unified Device Architecture)就是NVIDIA推出的一个基于GPU的运算平台,它可以让显卡除了用于图像计算以外的目的。CUDA工具集的核心其实是一个C语言编译器。

NVIDIA GeForce GTX280实测

  目前来说,CUDA已经被应用在了许多领域中,包括在通用计算中的一些GPU加速,游戏中的物理模拟等等,而在科学计算中,CUDA可发挥的功效就更大了。比如有限元的计算、神经元的研究计算、地质分析等等科学研究的领域;当然目前GPU计算的应用还是处于一个早期的阶段,大部分CUDA应用都是专业人员和相关的程序员在开发,随着CUDA的广泛推行,以后会有实际的基于CUDA的程序,更多的程序员能够加入进来,并且开发一些可以给大家日常应用带来好处的程序,只要有支持CUDA的GPU就能够利用到GPU计算的好处。

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