主题：独立显卡业的明天 -- songcla

窃以为，NV目前狂吹CUDA，其着眼点放在了并行上面。

游戏里的并行是比较容易实现的。比如游戏里面有两棵树A和B，在串行的时代，需要先渲染好A，然后再去渲染B，而后整合画面。而在并行时代，渲染时可以让一个核心去渲染A，同时让另外一个核心去渲染B，然后再把A和B整合到画面里就可以了。很明显，这样效率就提高了很多。这里面有个前提，就是A和B是相互“独立”的，彼此没有影响，因此并行就容易实现一些。

但是在科学计算方面恐怕就没有那么简单，鄙人也看过一些并行计算方面的书，书里面介绍的算法也只是在某些特定的场合下才能用，换句话说，不是所有的程序都能并行化。

例如下面一段程序：

1 INPUT A;

2 INPUT B;

3 C = A * B;

4 D = C ^ 2;

5 E = D * A;

6 OUTPUT E;

7 END

抛开输入输出不谈，只看第4、5这两行代码。

第4行：要得到D，就必须等到第3行计算完成。

第5行，要得到E，就必须等到第4行计算完成。

这样的话，要并行就比较麻烦。假设有两个计算核心甲、乙，我让甲计算第4行，乙计算第5行，这样貌似“并行”了，但是如果没有甲算出来的D的结果，乙只有等待；甲计算完毕，把D传给乙，乙才能开始计算。如此看来，并行的优势(也就是同时计算的优势)根本发挥不出来。如果再算上甲和乙通信的时间（也就是计算结果传递的时间），这样的“并行”反而没有串行快。

还有一点要说明的是，NV图形芯片里的“流处理器”是单精度的，这可能是NV的一大硬伤。

一点愚见，欢迎方家斧正。