前面所介绍的运算项目全部是针对3D游戏，随着GPU以及图形技术的发展，CPU将会更少的参与3D渲染过程，因为其架构根本不适合进行此项运算，所以GPU剥夺CPU的权利是必然的，未来的游戏将会更少的依赖于CPU性能，CPU的作用只是进行一些游戏AI计算以及数值统计等辅助性工作。

 

 

    如今，GPU咄咄逼人的态势已经延伸到了科学计算以及视频编码（注意不是解码加速）等非3D图形领域。ATI显卡在这方面的表现非常出彩：

 

 

    Folding@home是一个“研究蛋白质折叠、误折、聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程”，目前全球已经有超过一百万颗CPU参与了Folding@home计划的实施。此外，Sony的PS3也参与了斯坦福大学的这项全球网络分布式科学计算工程，只不过PS3是利用多核心Cell处理器参与计算。而ATI首次合作开发了新软件利用GPU的浮点运算能力来在空闲时间进行计算。

 

 科学计算，GPU才是王道！

 

    据悉，PS3 Cell处理器的运算能力相当于Windows PC的33倍（参与计算的PC平均值），而R580核心的运算能力达到Cell的2倍以上，远远超过了CPU！

 

 

    ATI早先发布的催化剂7.4驱动已经能够支持斯坦福大学的蛋白质折叠分布式计，只要您拥有一块X1000系列显卡，接入互联网，并且安装了斯坦福大学GUP分布式计算应用程序。那么就可以在显卡空闲时（非3D模式）为科学计算做一份贡献。由于所有的计算都是由显卡来完成，因此它不会占用您的CPU和内存资源，在上网和文字处理时不会受到任何影响，仅仅是占用少量的网络带宽，另外要消耗一部分电能。

 

    NVIDIA声称G80拥有更强的通用计算能力，但目前为止还只有ATI的GPU参与此项蛋白质科学计算，看来ATI在GPGPU软件开放上面又一次走在了前面！

 

 

    当今最强大的超级计算机是IBM的蓝色基因/L，拥有65536个双核心处理器，也就是131072个处理核心，峰值运算性能367TFlops。如果换成AMD来打造这一系统，只需更少数量的“流处理器”（即R580 GPU）就能达到同样的性能，而如果使用同样数量的流处理器，则将为系统带来大幅的提速。利用R580内蕴藏的巨大性能潜力，理论上只需不到1000个图形处理器就能达到蓝色基因/L的性能水平，因为每个R580核心都能提供至少375GFlops的运算能力。

 

 

 基于R580核心的流处理加速卡

 

    这绝非是天方夜谭！AMD收购ATI之后发布的首款产品就是基于R580核心的流处理加速卡，AMD-ATI已经制作了一套完整的CTM界面专业软件，可以“直接访问（GPU的）原生指令集和内存”，提供8倍于传统3D编程界面的性能。