◆ 9800GTX+支持强大的CUDA

　　NVIDIA从GTX 200开始就倡导显卡在开发中遵循"Beyond Gaming"和"Gaming Beyond"两个原则，Beyond Gaming指GPU面临的工作不但有游戏，还包括了针对普通用户和专家的非游戏密集运算型程序；Gaming Beyond指显卡能够发挥出惊人的画面效果，带来完全真实的画面体验，同时带来准确的物理特效。

　　从这个意义上来说，9800GTX+不再只是一块娱乐级的显卡，开始注重非游戏的密集型计算任务，它具有强大的并行计算能力是NVIDIA倡导的GPU Computing坚实的基础。

　　·GPU+CPU异构运算概述

　　 异构运算（heterogeneous computing）的想法是这样的，通过使用计算机上的主要处理器，如CPU以及GPU来让程序得到更高的运算性能。一般来说，CPU由于在分支处理以及随机内存读取方面有优势，在处理串联工作方面是好手。在另一方面，GPU由于其特殊的核心设计，在处理大量有浮点运算的并行运算时候有着天然的优势。完全使用计算机性能实际上就是使用CPU来做串联工作，而GPU负责并行运算，简单来讲，异构运算就是“使用合适的工具做合适的事情”。

　　那么什么程序是以串联工作为主而什么程序又是以并行的运算为主呢？其实只有很少很少的程序使用纯粹的串联或者并行的，大部分程序同时需要两种运算形式。编译器、文字处理软件、浏览器、e-mail客户端等都是典型的串联运算形式的程序。而视频播放，视频压制，图片处理，科学运算，物理模拟以及3D图形处理（Raytracing及光栅化）这类型的应用就是典型的并行处理程序。

　　CUDA是业界的首款并行运算语言，而且其非常普及化，目前有高达7千万的PC用户可以支持该语言。

　·CUDA是什么？

　　CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

　　GPGPU使用图形的API如DirectX或者OpenGL来进行运算，这将需要编程人员拥有大量的图形API以及硬件相关技术。而且，编程架构也收到了随机读取写入以及线程配合的限制。编写并行运算的程序很复杂，因为它涉及到使用大量CPU作为同一个簇共同工作的问题。有的桌面程序由于比较难把单一线程的工作量分配给不同线程工作，需要减慢速度才能和多核CPU配合上，这是由于CPU本来就是一个串行的处理器，大量的CPU需要一个非常复杂的软件与其相配合工作。

　　NVIDIA正是想凭借其GPU强大的计算能力以及CUDA这个架构，将计算机转变成一个以GPU为计算中心的平台。

　·CUDA已触手可及

　　实际上CUDA并非遥不可及，NVIDIA GeForce 8系列以上的GPU都支持CUDA，而且CUDA的应用也越来越走近我们的生活，像视频编码转换、图像处理等都需要用到GPU加速，在CUDA ZONE网站列举有大量此方面的应用，在下面我们也会针对CUDA应用作些测试。