横跨未来三年 NVIDIA双面侠GT200显卡测试(5)

http://www.sina.com.cn 2008年06月16日 09:32  IT168.com
全新的概念:GPU Computing

  GT200被设计为一颗并行处理器,通过240个运算核心、141GB/s的内存带宽、内置的共享缓存、支持原子操作以及双精度的加入,使得其具备了强大的并行运算能力。而在计算机应用中,哪些是属于并行运算呢?答案包括视频回放、视频转换、图片处理、科学计算、物理模拟以及3D显示,这些都是非常典型的并行运算,都是有可能通过GPU运算(GPU Computing)来进行提速的。

横跨未来三年NVIDIA双面侠GT200显卡测试(5)
通过GPU运算实现加速的环境,只是离个人应用很远

  得益于远超CPU的GPU并行运算性能,在这里所说的提速,并不会用百分之多少的比例来形容,也就是说,如果GPU能够完全参与这些应用的运算中的话,在现阶段的桌面平台上,至少都可以获得一倍以上的速度提升。

横跨未来三年NVIDIA双面侠GT200显卡测试(5)
CPU与GPU架构不同,用途也不同

  当然,这并不是说CPU的架构设计存在重大缺陷,只是现在桌面基于X86架构的CPU的固有特点,例如一颗主流的酷睿2双核处理器,其核心的运算单元数量和GPU完全不在一个数量等级上,同时运行的线程也只有两条而已,CPU芯片中更多的晶体管被拿来构造分支预测机构、大容量缓存等等,这样才能使得CPU能够进行的运算具备最大的宽容度。

  虽说适合GPU的应用相对于复杂的计算机运算环境来说还是比较有限,但是这些应用恰好都是当前使用CPU运算表现并不出色的,因此通过GPU来大幅提升这类运算的速度,就可以令我们的计算机性能更上一个台阶。而这一切还需要一个重要的支持——软件环境,X86架构拥有超过30年的历史,支持其的操作系统和软件可谓不计其数,而这恰巧是GPU进入通用计算领域最为薄弱的地方,因此NVIDIA于2007年拿出了用于GPU的开放式编程环境——CUDA。

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·GT200的设计目标
·GT200的并行运算架构,GPU Computing的基础
·运算单元的三个重大改进
·全新的概念:GPU Computing
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·业已融入CUDA的PhysX
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