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GF9300秒殺E7400！ 整合主板也玩CUDA

    最初的GPU只是在進(jìn)行3D渲染時才會起作用，大部分時間我們其實都浪費了這部分性能資源。盡管很早就有人想到利用顯卡這強大的硬件規(guī)模實現(xiàn)其他方面的計算，但是一直沒有大規(guī)模的實現(xiàn)。而現(xiàn)在NVIDIA開發(fā)了CUDA編程環(huán)境，任何用戶都可以通過CUDA開發(fā)包，開發(fā)出利用顯卡來計算的程序。

    簡單的說，CUDA就是顯卡處理通用計算的一個接口，曾經(jīng)只能執(zhí)行圖形渲染的GPU終于可以處理其他方面的計算。并且，顯卡進(jìn)行通用計算還有一個最大的優(yōu)勢，那就是并行計算。我們先來看看什么是串行計算，什么又是并行計算：

    串行計算是指在單個中央處理器單元上對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并行計算是相對于串行計算來說的，其在時間和空間上都比串行計算效率更高，時間上的并行就是指流水線技術(shù)，而空間上的并行則是指用多個處理器并發(fā)的執(zhí)行計算。

    CPU就是串行計算的代表，當(dāng)然我們也看到其向并行計算發(fā)展的趨勢，比如目前的雙核、四核CPU。但是，CPU永遠(yuǎn)也無法跟上顯卡的發(fā)展速度，比如NVIDIA前一段時間發(fā)布的9800GTX Plus擁有128個流處理器，也就是相當(dāng)于128核同時并發(fā)性的計算，可以想象其計算能力有多強大。

    當(dāng)然，并不是說CPU就完全沒用，今后的PC主要還是CPU與GPU搭配使用，CPU+GPU的計算就是我們所謂的異構(gòu)計算。

CUDA的應(yīng)用涉及到各行各業(yè)

    實際上，NVIDIA PhysX也是NVIDIA CUDA的一次應(yīng)用，利用CUDA，NVIDIA將本來只能在CPU或者是專門的PPU上才能計算的物理加速移植到了GPU上來計算，讓計算性能有了大幅度的提升。很顯然，CUDA是GPU歷史上一次偉大的變革。

    2007年6月20日，NVIDIA發(fā)布了專為科學(xué)計算而生的Tesla，用GPU展現(xiàn)了個人超級計算的新紀(jì)元，實際上這同樣是CUDA的功勞。NVIDIA將強大的GPU應(yīng)用于地球科學(xué)、分子生物學(xué)和醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域的高性能計算為實現(xiàn)重大的發(fā)現(xiàn)提供了可能，這些發(fā)現(xiàn)可能會改變數(shù)十億人的生活。