CUDA時(shí)代來(lái)臨 GPU將重分IT奶酪

　　但擁有先天的強大并行計算能力的GPU被廣大高性能計算用戶(hù)所接受的道路并非一帆風(fēng)順。

　　作為先驅者，NVIDIA(英偉達)1999年就推出GPU，2002年就開(kāi)始大力推廣GPU計算技術(shù)，推出第一個(gè)可編程的GPU，提出了GPGPU概念，即具有通用計算用途的GPU，這開(kāi)始讓CPU廠(chǎng)商恐慌。但GPGPU編程難度太高，無(wú)法快速推廣。

　　2003年，NVIDIA(英偉達)開(kāi)始全新嘗試，舉三年之力，于2006年成功推出CUDA架構(Compute Unified Device Architecture)，于2007年正式發(fā)布。

　　CUDA是一個(gè)更適合于并行計算的架構，提供了硬件的直接訪(fǎng)問(wèn)接口，并率先提供了針對GPU(圖形處理器)編程的C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)環(huán)境。

　　CUDA 是由NVIDIA(英偉達)推出的通用并行計算架構。該架構充分將GPU強大的并行計算能力調動(dòng)起來(lái)，使GPU能夠在解決復雜計算問(wèn)題上發(fā)揮其先天的優(yōu)勢。開(kāi)發(fā)人員現在僅使用C語(yǔ)言(C語(yǔ)言是應用最廣泛的一種高級編程語(yǔ)言)，就能在基于CUDA架構的GPU(圖形處理器)上編寫(xiě)程序，所編寫(xiě)出的程序可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。CUDA將來(lái)還會(huì )支持其它語(yǔ)言，包括FORTRAN， Python以及C++。

　　不僅如此，CUDA還是免費的開(kāi)源技術(shù)，使廣大開(kāi)發(fā)者都能挖掘NVIDIA(英偉達) GPU巨大的計算能力，解決復雜的科學(xué)運算問(wèn)題。

　　CUDA技術(shù)開(kāi)啟了GPU實(shí)現通用運算的大門(mén)，是GPU從專(zhuān)用平臺走向通用平臺的一個(gè)里程碑，自然也是下一場(chǎng)計算革命的真正起點(diǎn)。

　　與英特爾的X86架構不同，CUDA基于GPU，但不拘于GPU，而是取長(cháng)補短，將CPU串行計算和GPU的并行計算融合，開(kāi)啟“CPU+GPU協(xié)同計算”的全新時(shí)代，即“異構計算”。

　　“異構計算”真正實(shí)現了系統整體計算能力的最大化利用：GPU和CPU協(xié)同工作，GPU處理大量的圖形和并行處理，CPU處理操作系統和指令的邏輯控制。

　　兩者的協(xié)同比以往單純CPU運算高出幾十倍甚至幾百倍，上千倍，將一直局限在大型服務(wù)器集群和超型計算機領(lǐng)域的高性能計算推向主流，可以使得PC和工作站具有超級計算的能力，使得個(gè)人超級計算機的普及成為可能，成為一場(chǎng)真正的革命。

　　目前，基于CUDA架構的GPU不僅成為游戲玩家的最?lèi)?ài)，也受到科研機構的青睞。諸如地質(zhì)勘探、生物科學(xué)、流體力學(xué)、金融建模、醫療成像、有限元計算等新興應用領(lǐng)域，都開(kāi)始廣泛地通過(guò)CUDA架構利用到GPU強大并行處理能力，所有開(kāi)發(fā)人員都能夠使用標準的C語(yǔ)言，挖掘GPU中多個(gè)處理單元強大的并行計算能力。