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GPU计算已成主流 CUDA的优势实实在在

2009-09-14 22:37:40 作者:吃素的鲨鱼 来源:pconline 浏览次数:0 网友评论 0

凭借C语言以及Fortran语言的支持以及OpenCL和DirectXCompute等NVIDIA?(英伟达?)可提供的API,GPU计算现在已成主流。凭借用于CUDA的C语言,当今的GPU计算正在产生回报。
凭借C语言以及Fortran语言的支持以及OpenCL和DirectXCompute等NVIDIA(英伟达)可提供的API,GPU计算现在已成主流。凭借用于CUDA的C语言,当今的GPU计算正在产生回报。

  从模糊视频的清晰化处理:

  “最令我中意的是:经过专门调整,vReveal在NVIDIA(英伟达)CUDA图形处理器上的运行速度最高可达五倍。这就意味着,用户能够以更短的时间完成视频增强处理并让CPU得以解放出来处理一般性日常任务。我真是幸运啊:我的显卡是NVIDIA?(英伟达?)的!”

  到语音识别:

  “评估结果表明,在快进算法上,CUDA系统的性能高达23.3GFLOP/s并且最多比基于单核CPU的系统快800倍。而在Baum-Welch算法上,性能为4.3GFLOP/s,相当于CPU系统的200倍,同样比CPU系统快得多。”

  再到医学成像:

  “没错,匹兹堡大学研究人员去年的一项研究表明,一颗NVIDIA(英伟达)GPU(图先出去)在生成肺癌CT图像方面的速度远比只使用CPU时快得多。研究人员得出结论,GPU处理能力的优势可造福各种医学成像设备和诊断方式。”

  为了给未来铺就一条通向成功的道路,我们于8月28日在日本东京举行了一场叫做“中学生CUDA夏令营”的活动。中学生已经了解了CUDA编程。

  在本次活动之前,有些同学已经自己用具有CUDA扩展的C语言进行过编程。但是大部分同学都还是第一次接触CUDA。

  我们具有CUDA扩展的C语言激发了OpenCL以及其它编程接口的灵感。OpenCL、DirectCompute、我们具有CUDA扩展的C语言以及PortlandGroup的Fortran语言扩展均使用类似的概念来将并行应用程序移植到GPU(图形处理器)上。能够提供如此广泛的GPU开发环境,除了NVIDIA(英伟达),还没有第二家这样的处理器公司。

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