GPU挑戰CPU地位!詳解CUDA+OpenCL威力

    關于GPU并行計算，其實AMD比NVIDIA更早提出了GPGPU(通用GPU)的概念，那么NVIDIA怎么看老對手AMD在并行計算方面的發展呢？現在我們就看看NVIDIA技術人員對于AMD的評價。

● 衡量GPU并行計算的主要指標就是浮點運算能力，根據理論值來看，AMD GPU似乎要比NVIDIA GPU高不少(HD4850達到1TFLOPS、HD4870 1.2TFLOPS)，那NVIDIA GPU的優勢是什么？

    答：的確，GPU的浮點運算能力非常重要，但這只是理論值而已，理論與實際存在很大的差距，尤其是在GPU架構截然不同的情況下，幾乎沒有可比性。目前超級計算機500強的排名是使用統一的軟件進行評估獲得的實際浮點運算性能，而并非理論值，采用NVIDIA Tesla GPU的超級計算機初出茅廬就排行第29，實際運算能力得到了充分肯定。

    任何架構都有效率高低之分，GPU也不例外，NVIDIA CUDA架構的GPU執行各種復雜的圖形指令及非圖形指令都有著非常高的效率，而競爭對手的產品聽起來擁有較多的流處理器、理論浮點運算能力也很夸張，但實際性能如何呢，通過最新DX10游戲來看其效率很低，GPU的本職工作都做不好，何談指令更加復雜的并行計算呢？

● 科學研究對運算精度要求非常高，雙精度浮點運算使用率很高，NVIDIA GPU的雙精度運算能力只有單精度的1/8，而AMD雙精度性能是單精度的1/5，這是為什么呢？

    答：確實，在不少應用領域都須需要雙精度浮點運算，這方面NVIDIA上代GPU做得還不夠好，當初主要考慮提升單精度浮點運算的能力和效率，在民用場合會得到非常出色的效能(比如視頻轉碼、物理加速等)。

    不過，新一代Tesla產品的雙精度浮點運算能力將會提高至原來的4倍之多，新一代核心不僅僅是工藝改進頻率提升而已，事實上我們對內核架構作了進一步優化，每個SM內部FP64運算單元達4個，這樣NVIDIA下一代GPU的雙精度浮點運算能力可以達到單精度的1/2，性能提升非?？捎^！

● 對于AMD的FireStream流處理加速卡，NVIDIA怎么看？

    答：AMD FireStream比NVIDIA Tesla誕生得早，但由于架構和開發平臺問題，市場占有率及用戶認可度根本無法同Tesla相提并論。大家看到的多是有關產品方面的報道，而不是有關應用及解決方案方面，因為AMD根本拿不出什么像樣的應用軟件，目前最流行的Folding@Home蛋白質分布式運算以及AVIVO視頻轉碼，其實早在X1000時代就存在了，時至今日產品更新換代了三四代，但GPU運算效率并沒有得到提升，為什么呢？

    因為AMD沒有給用戶提供一種系統的開發平臺，而是僅使用匯編一類的低級語言去進行GPGPU編程，這樣的開發效率極低，而且移植起來非常困難，針對不同架構的GPU需要重新編寫軟件才能提供支持。舉個最簡單的例子，HD4000剛發布時候的Folding@Home運算效能甚至還不如HD3000，要知道HD4000的理論性能是后者的2.5倍之多！

    可以這么說，AMD的GPU架構純粹是針對圖形渲染設計的，而且很落后，因為NVIDIA很久以前的NV30就是這種SIMD架構，并行計算只是AMD圖形架構的副產品，所以AMD在面對并行計算時能有多高的效率值得懷疑?；蛟SOpenCL的出現能給AMD一些機會，但AMD有的NVIDIA都有，而AMD沒有的正是NVIDIA的強項，優秀的CUDA架構再加上各類編譯器/API可以讓NVIDIA GPU大放異彩！