GPU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所接受的道路并非一帆風順。

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

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

　　CUDA是一個更適合于并行計算的架構(gòu)，提供了硬件的直接訪問接口，并率先提供了針對GPU(圖形處理器)編程的C語言開發(fā)環(huán)境。

　　CUDA是由NVIDIA(英偉達)推出的通用并行計算架構(gòu)。該架構(gòu)充分將GPU強大的并行計算能力調(diào)動起來，使GPU能夠在解決復(fù)雜計算問題上發(fā)揮其先天的優(yōu)勢。開發(fā)人員現(xiàn)在僅使用C語言(C語言是應(yīng)用最廣泛的一種高級編程語言)，就能在基于CUDA架構(gòu)的GPU(圖形處理器)上編寫程序，所編寫出的程序可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。CUDA將來還會支持其它語言，包括FORTRAN， Python以及C++。

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

　　CUDA技術(shù)開啟了GPU實現(xiàn)通用運算的大門，是GPU從專用平臺走向通用平臺的一個里程碑，自然也是下一場計算革命的真正起點。

　　與英特爾的X86架構(gòu)不同，CUDA基于GPU，但不拘于GPU，而是取長補短，將CPU串行計算和GPU的并行計算融合，開啟“CPU+GPU協(xié)同計算”的全新時代，即“異構(gòu)計算”。

　　“異構(gòu)計算”真正實現(xiàn)了系統(tǒng)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(tǒng)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，使得個人超級計算機的普及成為可能，成為一場真正的革命。

　　目前，基于CUDA架構(gòu)的GPU不僅成為游戲玩家的最愛，也受到科研機構(gòu)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(yī)療成像、有限元計算等新興應(yīng)用領(lǐng)域，都開始廣泛地通過CUDA架構(gòu)利用到GPU強大并行處理能力，所有開發(fā)人員都能夠使用標準的C語言，挖掘GPU中多個處理單元強大的并行計算能力。

　　隨著開發(fā)人員的不斷壯大，現(xiàn)在GPU計算滲透的領(lǐng)域不斷增加，與CPU并駕齊驅(qū)。

　　迄今為止，NVIDIA(英偉達)已經(jīng)在全球賣出了超過1億顆以上支持CUDA架構(gòu)的GPU產(chǎn)品，CUDA開發(fā)人員的數(shù)量已經(jīng)超過25000人，應(yīng)用程序超過100個，全世界有250多所大學(xué)開設(shè)了CUDA課程，包括中國科學(xué)院、清華大學(xué)等，GPU計算的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)形成。