转码/解密/挖矿！显卡计算能力大对比

    跟以往的GPGPU概念不同的是，CUDA是一个完整的解决方案，包含了API、C编译器等，能够利用显卡核心的片内L1 Cache共享数据，使数据不必经过内存-显存的反复传输，shader之间甚至可以互相通信，对数据的存储也不再约束于以往GPGPU的纹理方式，存取更加灵活，可以充分利用stream out（流输出）特性，最典型的例子就是PhysX物理加速特效。PhysX最早是Aegia公司推出的硬件级物理加速技术，NVIDIA将其收购之后便通过CUDA环境将PhysX软件化，由显卡中的shader单元承担物理加速特效的运算。

    对于Stream技术，AMD宣称可让显卡内数百个平行串流核心，为各种一般用途的应用带来加速的效果，打造各种优异的平台，并可大幅提升每瓦性能，而实现这一点的前提就依赖于AMD独特的流处理器单元设计。

    GF100的512个CUDA核心都符合IEEE 754-2008浮点算法(Cypress也是如此)和完整的32位整数算法，而后者在过去只是模拟的，事实上仅能计算24-bit整数乘法；同时全面引入的还有积和熔加运算(Fused Multiply-Add/FMA)。此外双精度浮点(FP64)性能大大提升，峰值执行率可以达到单精度浮点(FP32)的1/2，而过去只有1/8，AMD从R600开始到现在的Cypress核心都是1/5，没有做任何变化。