(驱动之家)Nvidia副总裁：处理器业务衰亡 CPU大势已去
自从Intel在上海IDF上展示他们的图形技术之后，NVIDIA突然变得非常直率了，先是老总黄仁勋发飙，然后还在世界各地开始举行“真相大白会”，声称GPU比CPU更重要，人们应该多花钱在GPU上面。近日NVIDIA的副总裁Roy Taylor（绰号Big Pipe）又发出了惊人言语，这位仁兄是主管内容关系的，也就是TWIMTBP项目的头头。据称最近他发出的Email里声称，一场战争已经开始了，并且宣告Intel的CPU已经死亡。
他表示，Intel已经开始恐慌，因为CPU已经精疲力竭，不会再让任何程序运行的更快，这不是开玩笑，现在PC里唯一需要提升性能的是GPU，而这就是NVIDIA努力的方向。
这种言论可谓非常激烈了，NVIDIA到底想不想在未来的Nehalem平台上混了？
邮件全文链接： [url]http://www.theinquirer.net/gb/inquirer/news/2008/04/24/nvidia-declares-war-intel[/url] 以后是GPU的天下 以后的电脑是 集成显卡的天下 独立显卡会萎缩 就像以前的网卡和声卡一样
CPU都N核了 还有什么不能做 我看不一定
当年出现双核时,有人需要四核吗
现在出现四核,还不是热卖
相反,我倒觉得,GPU将要消亡
假如,CPU做到8核,那么为什么不可以4核CPU+4核GPU 封装
而且INTEL在GPU技术方面,也不是很差 顶 :mad: GPU 不发表任何意见 不见得吧
普及一下什么是GPU
GPU概念GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心[color=#0000ff]处理器[/color]。
[b]GPU的作用[/b]
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于[color=#0000ff]CPU[/color]在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用[color=#0000ff]NVIDIA[/color]和[color=#0000ff]ATI[/color]两家公司的图形处理芯片。
于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。
简单说GPU就是能够从[color=#0000ff]硬件[/color]上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）的[color=#0000ff]显示芯片[/color]，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的[color=#0000ff]3D[/color]位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只大多数[color=#0000ff]PC[/color]中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超过1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。
[b]GPU与DSP的区别[/b]
GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。
尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言CG和[color=#0000ff]HLSL[/color]能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。经 GPU存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。核心（Kernel）是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化[color=#0000ff]Pentium 4[/color]执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。
[b]gpu识别软件[/b]
说起处理器识别工具CPU-Z，其知名度和必备度无需赘言。硬件网站TechPowerUp.com现在又给我们提供了一个类似的工具，用于显卡识别的“GPU-Z”。这是TechPowerUp GPU-Z发布的第二个版本为0.0.2，体积仅有334KB 学习了 :mad:
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