主题：独立显卡业的明天 -- songcla

nv发布了它的新一代显卡gtx280。

http://www.anandtech.com/video/showdoc.aspx?i=3334

一大新的卖点是cuda ，于是在一片吹捧声中有硬件发烧网站甚至提出了gpu战胜cpu的口号。可独立显卡的明天真的有这么风光么？

摩尔定律说明愈来愈多的晶体管将被集成到一片芯片上，于是通用芯片计算能力会快速发展，功能也会愈来愈多样，（曾经风靡一时的独立声卡已经变得默默无闻，创新不得不向外设和MP3发展。）各种各样的独立芯片会变得愈来愈少，这是大的趋势。

cup集成内存控制器已经是intel和amd的共同行动。gpu需要巨大的带宽和小的延迟，所以它应该被设计的靠近内存。因此将cpu和gpu坐在同一枚芯片上对于共享内存的显示架构是最好的选择。由于x86的技术壁垒，以及cpu的ic设计需要与制成紧密结合，需要拥有自己的fab工厂，硕果仅存的独立显卡商nv很难进入x86的市场。而大部分日常领域并不需要高端的图形加速能力，可以预见中低端的独立图形卡市场会消亡，被集成gpu的intel或amd的cpu取代。

nv的技术实力很难更amd或intel竞争，虽然现在其利润超过amd。很多人被gtx280巨大的晶体管规模所迷惑，以为gpu的技术含量和设计难度已经超过了cpu。事实上gpu是由软件生成的电路，而且一个核心是由多个重复单元组成。现代的乱序执行cpu则是手工定制电路，这反映了cpu执行环境的复杂。作为一个通用处理器，并不是单纯增加执行单元就有好的效果的，有很多算法是不能靠并行加快的，这就要求cpu在频率，执行单元数目，复杂的指令控制和缓存之间走钢丝。其复杂程度非gpu可比。当然，顺序处理的cpu设计难度已经不是高不可攀了，所以nv也有自己设计的amr类的cpu共给手持设备。但是这个市场门槛不高，竞争激烈，同时其cpu效能上无法同主流的乱序cpu竞争。

cuda很难成为标准，就像cg，ms是不会容忍的。

gpgpu从本质上就是大规模并行计算，由于每个执行单元很简单，一个芯片就可以有原来集群的并行性，但是它的调度缓存单元太简化，会给编程带来意想不到的麻烦。http://www.pcinlife.com/article/graphics/2008-06-04/1212575164d532.html

如果cpu厂商开始在一个芯片上大规模的集成多个简化过的通用cpu，gpgpu很难竞争。而这样的产品已经在地平线上了。

在这种种不利的情况下，nv的高调和intel的低调耐人寻味。

cpu整合高端一些的gpu似乎不容易。现在的高端显卡比cpu都贵，块头也够大的，要和CPU整合在一起，估计难得不会小。现在的集成显卡似乎都是集成在主板上，和CPU还是相互独立的吧。

GPU巨大的晶体管数量的确是让人惊讶。之前还以为是和现代的软件一样，冗余的东西实在是太多。看来还不是这样。

从市场角度来看，专门的GPU估计还是会有继续风光的日子。用户是越来越依赖，越来越看重视觉效果了。就手持设备来说，感觉上在GPU中加入部分CPU的功能似乎要比CPU中加入GPU来的更有效一些。手持设备的视觉效果（意味着对图像功能的需求）对手持设备的被接受度相当重要。个人看法，象IPHONE这样的，功能固然重要，但是IPHONE的多媒体能力，特别是视频方面的功能，是它一时风靡的一个主要原因。

以上是外行从用户的角度讲。最近被IPHONE 3G给轰炸了，心里很痒啊。

：cpu整合高端一些的gpu似乎不容易。现在的高端显：比cpu都贵，块头也够大的，要和CPU整合在一起，估计难得不会小。现在的集成显卡似乎都是集成在主板上，和CPU还是相互独立的吧。：

整合是指的中低端u和卡，至于为何 将 要集成到u中，文中已经做了解释。

：从市场角度来看，专门的GPU估计还是会有继续风光的日子。用户是越来越依赖，越来越看重视觉效果了。就手持设备来说，感觉上在GPU中加入部分CPU的功能似乎要比CPU中加入GPU来的更有效一些。手持设备的视觉效果（意味着对图像功能的需求）对手持设备的被接受度相当重要。个人看法，象IPHONE 这样的，功能固然重要，但是IPHONE的多媒体能力，特别是视频方面的功能，是它一时风靡的一个主要原因。：

呵呵，这种视频效果正是中低端的典型应用，在u中加上多媒体指令扩展即可。至于gpu整合cpu，一个强的专用处理器加一个弱的通用处理器违反利润最大化的特点，这也就是为何sony要用cell来打天下而不是研究专用蓝光视频解码器的原因。

视频效果未必是靠gpu处理的。就如3d渲染靠的是cpu一样，在速度够快的情况下，cpu的灵活性能带来更好的视觉效果，因为我们可以用更好的算法。例如光线追踪。

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。

CPU的功能越来越强大，已经超过我们对于平常工作生活需要。那么多余出来的能来有可能向兼容方向发展

，与大家的想象相反，在并行计算的时候，在大多数情况下计算量是增大的，只有很少的一部分情况下，计算量与单处理器相同。

在你的例子中，如果我做算法，每个CPU有3个输入

从3-5行就是

PARADO

3 C=A*B, E=A*B

4 D=C*E, E=C*E*A

END PARADO

另外，你给的例子比较偏颇，在图像处理中，大量的计算是矩阵的乘法，如果你学过矩阵乘法的并行计算，就能知道多个CPU还是能够减少很多时间的。不过，就显卡的2-4个计算单元来看，根本算不上什么真正的并行计算，他目前工作的重点应该不是矩阵的乘法，而是如你所说，用于物体的独立渲染。

即便如此，也是能够节约很多的时间的。

现在大家越来越追求视觉的享受， 我个人认为GPU的发展还是很有前途的。

另外，目前的办公软件中的计算，完全可以用GPU来做，不过，软件就要重新写了。

我们的眼睛中的视网膜神经是大脑的直接延伸，光学信号经过简短处理直接进入大脑中心运算。同时看看我们的听觉，嗅觉和味觉也是集中在头部，接近大脑。

由于对高等生物生存，视觉是最重要的，信息量也是最大的，将视觉同大脑直接连接是很合理解释。对计算机人机对话来讲，光学显示是最重要的，所以显卡的要求越来越高，如同lz说说：

随着cpu运算能力的进展，将视听运算直接由cpu管理是更有效的安排。

外观上和我的9800GTX几乎一样，巨大，沉甸甸的，一个厚实的铁皮壳

将整个显卡牢牢罩住，只有一个风扇露在外面。不过我的500w电源带不动。出现了一些相关故障，正在考虑是去买个800w还是把两个手头电源并起来使用....

我是一直比较相信GpU这个概念的，至少在实际使用上，我现在用的cpu依然是10元一块的AMD 3500＋，

连双核都不是，但在CRYsis,messeffect里开全高效，可以流畅运行。至于常用的图文视频处理，3500＋足可以胜任...

所以从实用角度讲，我还是支持GPU这个概念的。

PS，虽然如此，我对显卡也没有那么疯狂，GTX280不是我买的。

是因为它在相当大的程度上取代了一部分大脑CPU的功能，尤其在三维图像相关效果处理上，GPU将运算结果输出，不再经过CPU，要说大脑，GPU也是大脑的一部分。

说到独立，我觉得对于老百姓来说，可以有更多的选择，像我喜欢大型3Dgame，喜欢在MAya里玩特效，我就会选择一个大型GPU，有些人没这种要求

，选一个普通显卡就好了

就算CPU显卡做在一起，，面临n种性能搭配选择，而且到头来估计高低端市场都不会讨好

编程的模型是BROOK+.

说到并行和串行，这取决于应用。GPGPU之所以热门是由于业界预测未来大量的应用是data intensive:数据量和运算量都非常大。如果数据之间的依赖少的话，GPU是不错的平台。Intel也有相应的项目:Larabee.有兴趣可以查查。

GT200大概是它所制造的最后一个 Mammoth 了吧，下一代还这么堆就真的无可救药了。TSMC 的同学们大概都快被这个1.4B 晶体管，面积超过500m^2，良品率低得吓人的玩意给逼疯了。RV770 这次在 C/P 值上获得了彻底的胜利，nV只守住了单核性能王，但是代价昂贵，无人喝彩，刚铺货两个星期就跳水 $150 的结果大概是它怎么都无法想象的。

CUDA 其实在 nV 的摇旗呐喊下还是获得了一些关注，至少 Adobe 这种重量级企业用自己主打产品 PS 的支援就相当有价值，但 CUDA 想要成为标准，面对的是 MS Intel 还有 AMD-ATi 的联合绞杀，这种情况下的生存几率，实在是难以乐观。

如果我们看看 Intel 的 Larrabee，就会发现，nV 最最缺乏，也是最致命的，就是 x86 授权，没有这个，GPGPU 的应用面和软件支持就存在着先天的巨大劣势，而 AMD 就毫无此后顾之忧，Fusion 也好，Larrabee 也好，业界的风向怎么转，AMD 与 Intel 都可以拿出方案，而 nV , 它只有CUDA

核心大，耗能高，良率太低，成本太高，加上性能对比ATI新一代的HD4800核心高出有限。

最近市场已经对其表现做出了反应，股价2天爆跌了47％。

也许NV今年只能吃老本了，幸好前两年趁对手打盹攒了不少本钱。

计算机发展很大程度上是由于娱乐产业的需要！！！

任何领域都是有技术壁垒的~ 只是高低不同而已，而后来者总是有些技术优势的~

一台PC上最多可以装几块显卡？很多年没装机器了。跟不上趟了。