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重量级对决!NVIDIA/AMD专业显卡横评

    在查看测试结果之前,我们再最后看看GPGPU计算。所谓GPGPU计算是指通过显卡的GPU来做为主要处理器完成系统所需执行的计算任务。这项技术拥有令人兴奋的潜力,我们现在看到的应用仅仅是这项技术的初级成果。

重量级对决!AMD/NVIDIA专业卡大比拼

    这也是专业显卡最重要的价值。专业卡上拥有更高的显存容量,可以进行更多的估算执行。除非任务可以在存储器上完整的执行,否则数据必须要在显存和系统之间交换,这会使得计算过程变慢。

    举个例子来说明,在目前的光线追踪计算中,完整的3D场景需要通过显存来协助处理器进行渲染,如果场景太大,那么GPU就会忽略渲染,转而让CPU进行处理,这样会大大增加渲染时间。而2-6GB的超大显存容量可以让专业显卡进行渲染时更加得心应手,大大提高效率。

重量级对决!AMD/NVIDIA专业卡大比拼

    目前有两种主要的GPU计算程序接口(API):CUDA和OpenCL。OpenCL是一种开放标准,NVIDIA和AMD都支持这一规范,而CUDA是NVIDIA独有的技术,只有NVIDIA的产品能够支持。

    NVIDIA是首家开始推行GPU通用计算并研发出完整技术的硬件制造商,在2006年,首个采用统一渲染单元的革命性GPU架构:G80诞生了,这款产品就是经典的GeForce 8800GTX。这种技术上的领先导致早期大量的程序支持CUDA而不兼容OpenCL。从一个专业技术人员的角度出发,原作者更希望看到OpenCL更加成熟,对于开发人员来说,拥有一个统一的工业标准肯定要比有多个API接口要好。

    在渲染工作中,有很多应用可以使用GPU来加速运算,无论是基于CUDA还是OpenCL。比如基于CUDA的Mental images''iray,Arion随机控制,Refractive Software的Octane Render软件,支持OpenCL的Glare Technologies’ Indigo Renderer, Chaos Group’s V-Ray RT和Art And Animation Studio的 FurryBall 渲染器。GPU加速在一些开源软件比如LuxRender、cebas''s finalRender 4也将获得支持,相信都会在OpenCL下良好运行。目前可以免费使用的软件有StudioGPU的MachStudio Pro,一款同时兼容CUDA和在DirectX支持下OpenCL的软件。这是一款原作者极力推荐的软件,由于它完全免费,导致其入不敷出已经破产,但是依然可以下载并使用它。

    然而,目前在计算机绘图工业领域中,对于GPU加速计算有着两种态度。一些工作室认同GPU加速技术,认为它可以很好的进行运算工作并大力支持;同时还有一部分人认为GPU渲染在输出品质上无法与CPU处理相比。一种比较折中的做法是由GPU进行单独的视觉预览或特殊工作,最终处理工作保留并交由CPU进行。一个典型的例子就是Sony Pictures Imageworks,由GPU进行渲染、实现和效果,CPU进行后处理。

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