红色帝国的激进美学!ATI先进技术解读

十、ATI显卡先进技术回顾：最早GPU通用计算的倡导者

    2008年全年，最出风头的无疑是NVIDIA的CUDA技术，Tesla视觉计算、PhysX物理加速以及Badaboom视频编码足以让NVIDIA无视AMD的存在，直接用GPU向Intel最强CPU发起挑战。但我们都忽略了一个问题，通用计算概念是如何来的？其实NVIDIA只是把通用计算实现的更加完美和人性化。

● Folding @ Home计算：ATI率先投入应用，NV后来者居上

    GPU做通用计算的概念，最早还是由ATI所提出来，早在2006年9月的Radeon X1000时代，ATI与斯坦福大学相关科研人员合作，开发了首款使用GPU浮点运算能力做非图形渲染的软件——Folding @ Home第一代GPU运算客户端。

    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，也是一个分布式计算的项目。世界各地来的人下载运行这个客户端程序，彼此组合在一起构成了世界上最大的超级计算机之一。每一台参与的计算机都使蛋白质折叠项目更接近成功一步。Folding@home把分布式运算和革新的计算方法有机的结合在一起，使人类能解决比以前碰到的困难无数倍的问题。最开始F@H仅支持CPU，后来加入了对PS3游戏机的支持，但同样是使用内置的CELL处理器做运算。F@H因ATI的加入为GPU计算翻开了新的一页，如今F@H第二代GPU客户端已经能够支持ATI和NVIDIA的全系列DX10 GPU。

    根据官方排名来看，NVIDIA早已后来者居上，GPU所贡献的运算量也超越所有CPU总和，甚至超过了PS3，而参与运算的GPU数量却要比CPU少很多。ATI GPU的表现也不差，仅次于NVIDIA和PS3，从表中可以看出ATI GPU数量要比NVIDIA少，这可能是A卡市场占用率不够高、ATI推广不力、或AFan不够积极所致。

● GPU视频编码：ATI率先实现、NVIDIA全面超越

    ATI同样是GPU视频编码的鼻祖，还是在X1000时代，ATI在催化剂驱动中集成了一款名为Avivo VIDEo Converter的小工具软件，该工具能够将常见视频转换为手持设备(iPod、PSP等)支持的格式，速度比单纯CPU编码快好几倍。

    虽然当时Avivo的速度非常快，但据测试表明该软件似乎跟GPU的处理能力没关系，X1300/X1600/X1800/X1900的编码速度几乎相同，而且ATI的新显卡(HD2000/3000/4000)并不支持Avivo编码器。随后Avivo被破解，使得它能够应用在所有DX9/DX10显卡(包括N卡)上面，于是很多人怀疑Avivo只是一个打着GPU的幌子、通过牺牲画质换取速度的CPU编码工具！时过境迁，当Avivo编码器快被众人所遗忘，Badaboom大出风头之时，ATI在2008年最后一款催化剂驱动8.12当中重新启用尘封已久的Avivo编码器。

    虽然名称没变，但ATI称这个小工具基于Stream流处理技术重新编写，仅支持HD4000系列显卡，速度更快，而且同样坚持完全免费的策略。这对于垂涎Badaboom已久的A卡用户来说，的确是个不小的惊喜。

    根据国外媒体的测试结果，ATI在转码速度上拥有更强大的实力，然而却也使用了更多的CPU占用率作为代价，作为集CPU于GPU于一家的AMD来说，并不在意GPU应用时CPU占用率的高低，不需要去刻意的控制CPU占用率，这或许也是它速度更快的一大原因。ATI称：Avivo视频转换器仅使用GPU完成视频编码中的一部分工作，具体的说，GPU目前仅负责视频编码过程中对运算能力最敏感，最适于GPU应用的“运动估算”部分。由于在视频编码中交给GPU的负载是固定的，因此该过程中的GPU占用率可能因型号的不同而出现高低不等的现象。

    NVIDIA虽然速度稍慢，却在输出的画质上明显高于ATI，CPU占用率也要低出不少。就两者看来，并没有一个明显的赢家，都体现出了GPU的并行计算能力，虽然Avivo速度更快，支持格式更多，但输出质量结果并不完美。Badaboom输出画质质量高，界面精美，但速度比Avivo慢，支持格式也相对有限。

● GPU通用计算，NVIDIA CUDA大出风头

    虽然许多GPU通用计算的概念最早由ATI提出并率先应用，但NVIDIA的标量流处理器架构已经后来者居上，在很多方面都比ATI做得好，不过喝水不忘挖井人，NVIDIA虽然通用计算领域风头正劲，但是ATI所付出的努力也是不可磨灭的。看看AMD近年来所做出的努力也是显而易见的，对于GPU功能的开发也是紧追不舍，并没有落后NVIDIA太多。

NVIDIA和ATI从3D游戏战场打到了通用计算领域

    回想过去，当ATI率先提出GPU通用计算时，很多人都以为这是天方夜谭，也不知道何年何月才能得偿所愿。如今，只花了两三年时间，GPU就已经在科学研究和超级计算领域取得突破性进展，在民用市场也开始遍地开花。

    也许你会为NVIDIA通用计算推广力和实施力感到惊叹，也许你也会为ATI因AMD收购而浪费了两年崛起的时光，但是无论倡导者还是领导者同样值得我们去给于崇高的敬意。