专访NV首席科学家：CUDA将是业界标准

    CUDA是世界上第一个针对GPU的C语言开发环境，可以充分应用GPU上众多流处理单元强大的浮点运算能力，解决复杂的科学运算问题。该环境目前仅支持NVIDIA GeForce 8/9/200系列显卡以及相应的Quadro专业显卡。根据NVIDIA的测试，GeForce 8800显卡在CUDA架构中的峰值运算能力可达520GFlops，而最新的GTX280显卡则接近1TFlops。

    CUDA要承担的任务是让显卡可以用于图像计算以外的目的，它是一个完整的GPGPU解决方案，采用C语言作为编程语言来使用GPU强大的硬件资源。C语言目前是大学的必修课程，已经国际上普及程度最高的计算机编程语言，所以CUDA大大降低了GPU应用的门槛，大家都可以用C语言写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。

    使用GPU而不使用CPU从事科学计算的原因除了GPU在性能表现上更有优势外，还不能忽略GPU相对CPU低廉的价格。和高端的CPU售价比起来，GPU简直太便宜了，目前9600GT只要八百元，更高的8800GT也才一千元出头，而一颗入门的四核CPU就要上千元。

    目前GPU已经是足够强大的可编程处理器，非常适合大运算量的科学应用，诸如地质勘探，生物学，流体力学，金融建模等等。通过CUDA技术，所有开发人员都能够使用标准的C语言，挖掘NVIDIA GPU中多个处理单元强大的并行计算能力。

    随着开发人员的不断壮大，现在CUDA已经开始渗透到各个领域，使得GPU发挥出远超CPU的强大实力，进入大规模实际应用的领域包括：

• 视频解码编码加速
• 期货风险分析系统
• 医疗CT立体化提速
• 地理气象分析系统
• 生命科学
• CAD设计
• MATLAB