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GPU侵入CPU领域 CUDA技术详细分析
时间:2008-5-31 15:10:14 来源:互联网 作者:不详 关闭

  NVIDIA在NVIDIA Editor's Day上展示了不少的新技术,包括即将发布的GeForcwe GTX 280顶级显卡,PhysX物理加速技术,更令人瞩目的是CUDA技术。CUDA技术基于GPU的运算,能提供非常强大的运算能力,往往是CPU运算能力的好几倍,主要应用于数学运算、金融分析、医学检查 、气像预测、电子线路设计、生物分子结构分柝、光学模拟运算等传统借助超级电脑作运算的领域。CUDA技术经过一段时间的发展已经日渐成熟,NVIDIA Editor's Day上NVIDIA展示第二代的CUDA 2.0技术,而支持CUDA 2.0技术的显卡将更加多,面向的用户由以前的高端运算慢慢下底端普及,如物理运算,视频解码等的日常应用的领域,只要拥有G8x或G9x的产品就可以通过驱动实现CUDA平台运算。

  首先来了解一下CUDA究竟是什么?CUDA(Compute Unified Device Architecture),显卡厂商NVidia推出的运算平台。随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此NVIDIA推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的应用。NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU(图形处理器)的C语言环境,为支持CUDA技术的NVIDIA GPU(图形处理器)带来无穷的图形计算处理性能。凭借NVIDIA CUDA技术,开发人员能够利用NVIDIA GPU(图形处理器)攻克极其复杂的密集型计算难题,应用到诸如石油与天然气的开发,金融风险管理,产品设计,媒体图像以及科学研究等领域。简单说就是利用GPU强大的运算能力代替CPU进行科学运算。

  CUDA平台是透过运用显卡内的Unified Shader Processor进行数学运算,透过这项技术,应用软件可利用显卡强大的浮点处理能力进行运算,相较现时最快的处理器仍有十数倍的优势。CUDA平台支援C语言及在科学研究常用的Fortran语言,透过驱动程式的API接口,达成平行运算,若用户拥有超过两张或以上支援CUDA平台的显卡,驱动程式将透过PCI Express总线自动分配工作至不同GPU上,进一步提升效能。

  NVIDIA将在6月17日跟随GeForce GTX 200系列同日发布CUDA2.0平台,加入双精度运算支援,为应用提供更准确的运算结果,以气像预测为例,使用GeForce8800 GTX对比Pentium D 2.8GHz用于WRF模式气像运算,发现 GeForce 8800 GTX 拥有17倍的效能优势,Cost per FLOP则约为1.2X。

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