集顯竟比獨顯快三倍!SNB轉碼深度測試

    經過本次測試，我們發現強大的SNB到來，的確讓轉碼應用領域重新洗牌，多領域的競爭，讓NV和AMD的時間越來越少，總的來說未來有下面幾個發展趨勢。

● Intel強勢介入，轉碼多極化發展

    目前Intel已經和多家知名的軟件開發商合作，發布了支持Intel集顯加速的視頻播放軟件和視頻轉碼軟件，其中包括大名鼎鼎的CyberLink PowerDVD和MediaShow Espresso、ArcSoft的MediaConverter還有CoreDVD。

    SandyBridge發布后，Intel的目光瞄準了傳統GPU通用計算在桌面的應用領域。雖然實現的方法有所不同，但在視頻編碼方面，目前Intel的確已經超越了AMD的Stream，至少在部分軟件中有絕對的優勢。當然，新酷睿支持的軟件數量和轉碼片源兼容性和CUDA相比，還是有很大差距。

● 轉碼方式不同，建議各取所需

    對比轉碼得到的影片，筆者并沒有看出明顯的質量差別，但個別同事認為軟解得到的影片質量最高，其次是通用計算，再次是SandyBridge GPU硬轉碼得到的影片，當然這種說法暫時還無法科學驗證。

    如果是為手持設備轉碼壓片，則完全不用考慮影片質量問題，因為在屏幕較小的手持設備上根本看不出來區別，而一些追求完美的玩家就另當別論了。

● SNB強大但CUDA和Stream前途依然光明

    總得來說，顯示芯片的性質類似 stream processor，適合一次進行大量相同的工作，CPU 則比較有彈性，能有效完成少量但是復雜的工作。

   采用Stream和CUDA的入門獨顯在本次測試中完全不敵擁有全新專業編碼單元的sandyBridge，在兩項測試項目中均告慘敗。原因只有一個——SNB太強大了！超高的轉碼速度和超低的CPU、GPU占用率（意味著低功耗），對經常需要壓片轉碼的玩家來說，新酷睿簡直就是為他們量身打造的優品神器！

只有CPU與GPU強強聯手，才能讓電腦性能騰飛起來

    但是通用計算的前景依然光明。事實上目前GPGPU已經在科學研究和超級計算領域取得突破性進展，隨著數百萬支持CUDA的GPU已經遍布全球計算機，軟件開發人員、科學人士和研究人員正在利用CUDA探測到更多更廣的領域中：包括圖像和視頻編輯、計算生物學和計算化學、流體力學模擬、CT圖像重組、地震分析、光線追蹤以及其它更多。

    在桌面領域，視頻轉碼速度受制于硬件帶寬和軟件支持，顯卡英雄無用武之地。但將來等總線帶寬提升，指令優化以后，GPU強大的并行處理優勢必然可以更好的體現，這可以讓轉碼速度有質的飛躍，屆時一個多媒體編碼單元顯然無法與之相提并論。■<