第三章 DirectCompute：不止是通用计算

    此前在测试阶段，微软将DirectX 11中包含的GPU通用计算称为Compute Shader或DirectX Compute，而在正式版本中又改名为DirectCompute，一字之差何苦呢？显然，微软为了将GPU通用计算和主要是3D应用的DirectX区别开，进一步凸出DirectCompute的重要性并与OpenCL分庭抗力，由此足以见得微软对GPU通用计算的重视程度。

    DirectCompute主要针对GPU计算，但由此可以衍生出一些在图形渲染方面的特殊应用，因此笔者将其单列一章，对一些重要技术进行详细介绍。

第三章/第一节 DirectCompute与Stream/CUDA/OpenCL的关系

    提起GPU通用计算，自然会让人想到NVIDIA的CUDA、ATI的Stream以及开放式的OpenCL标准，再加上微软推出的DirectCompute，四种技术标准令人眼花缭乱，他们之间的竞争与从属关系也比较模糊。

    首先我们来明确一下概念：

1. OpenCL类似于OpenGL，是由整个业界共同制定的开放式标准，能够对硬件底层直接进行操作，相对来说比较灵活，也很强大，但开发难度较高；

2. DirectCompute类似于DirectX，是由微软主导的通用计算API，与Windows集成并偏向于消费领域，在易用性和兼容性方面做得更出色一些；

3. CUDA和Stream更像是图形架构或并行计算架构，NVIDIA和ATI对自己的GPU架构自然最了解，因此会提供相应的驱动、开发包甚至是现成的应用程序，通过半开放的形式授权给程序员使用。

    其中ATI最先提出GPGPU的概念，Folding@Home和AVIVO是当年的代表作，但在被AMD收购后GPGPU理念搁浅；此后NVIDIA后来者居上，首次将CUDA平台推向市场，在这方面投入了很大的精力，四处寻求合作伙伴的支持，并希望CUDA能够成为通用计算的标准开发平台。

NVIDIA CUDA架构示意图

    在NVIDIA大力推广CUDA之初，由于OpenCL和DirectCompute标准尚未定型，NVIDIA不得不自己开发一套SDK来为程序员服务，这套基于C语言的开发平台为半开放式标准（类似与Java的授权形式），只能用于NVIDIA自家GPU。AMD始终认为CUDA是封闭式标准，不会有多少前途，AMD自家的Stream平台虽然是完全开放的，但由于资源有限，对程序员帮助不大，因此未能得到大量使用。

OpenCL一经提出就受到业界的大力支持

    于是在2008由苹果牵头，以苹果OpenCL草案为基础，联合业界各大企业共同完成了标准制定工作。随后Khronos Group成立相关工作组，工作组的26个成员来自各行各业，且都是各自领域的领导者，具体包括3DLABS、Activision Blizzard、AMD、苹果、ARM、Barco、博通、Codeplay、EA、爱立信、飞思卡尔、HI、IBM、Intel、Imagination、Kestrel Institute、摩托罗拉、Movidia、诺基亚、NVIDIA、QNX、RapidMind、三星、Seaweed、TAKUMI、德州仪器、瑞典于默奥大学。

    OpenCL标准一经成立，IT三巨头Intel、NVIDIA和AMD都争先恐后的加入支持。AMD由于自家Stream推广不利、支持OpenCL并不意外；Intel潜心研发的Larrbee GPU一大卖点就是强大的计算能力，支持OpenCL有百利而无一害；NVIDIA虽然在大力推广CUDA开发平台，但无奈势单力薄，小有所成但前途未卜，OpenCL虽然与CUDA C语言有交集但并不冲突，是相辅相成的互补关系，NVIDIA自然也大力支持。

    OpenCL组织中唯独微软不在其列，微软有自己的如意算盘。经过多年的发展，DirectX凭借快速更新换代策略、相对轻松的开发与移植方式，在与OpenGL的交战中已全面占据上风，OpenGL的传统强项——专业绘图领域也在被DirectX不断的蚕食。因此微软打算用相同的策略来对抗尚未站住根基的OpenCL，于是DirectCompute诞生了。

    就如同GPU能同时支持DirectX与OpenGL那样，NVIDIA和AMD对DirectCompute和OpenCL都提供了无差别支持，真正的GPU通用计算之战，不在CUDA与Stream之间，因为Stream根本不是CUDA的对手，而是OpenCL与DirectCompute之争，DX11时代才刚刚开始……