Intel：GPGPU沒有未來 NVIDIA CUDA只是 … - 顯卡

SLI和multi GPU是不一樣的
CUDA有指令可以讓你選擇用那一塊GPU做運算
device0、device1..
理論上主機板能插幾張就能跑幾張，不同主機板我就不知道了
目前市面上最多好像是三張

在Programming_Guide_2.0列的最強是Tesla S1070，multi processor有4x30
我猜是裝了四張GeForce GTX 280
台灣不知道有沒有LAB有Tesla？

另外也不是買有支援CUDA(G80以後)的卡就好
84、85只有2顆multi processor(一顆multi processor包含8顆stream processor)
我想能加速的意義有限
因為所有CUDA的運算，都是要先從host(CPU這邊)丟資料到device(GPU這邊)的memory
才能運算，也就是還要扣傳送的時間和memory access time
別小看這代價是很大的，頻寬和memory的速度都很重要

今天在HKEPC，NV要在八月推出支援CUDA的IGP，就是兩顆multi p
好奇的是IGP不也是讀main memory，不知道能不能省掉傳送時間

順便提一下CUDA這玩意，我初學有一點心得，有興趣可以看一下
基本上，把CPU和GPU一起運算比較好

首先要用GPU來運算，基本上就一定要加速，沒加速就一點意義也沒有
換言之你使用CUDA最在意的就是效能
因此程式設計師必須很了解GPU的硬體架構
小心翼翼的使用memory(有bank conflict、Memory Hierarchy的問題)
資料基本上都是designer要自己配到顯示卡的memory(你寫CPU CODE時根本不太需要管吧)

切thread時也要考慮很多硬體問題
另外debug很困難，基本上程式在GPU上跑時是無法中斷、使用printf的
而且你必須自己去考慮memory Coherence & Consistency的問題
簡單來說，CUDA是一種把效能、平行化的問題丟給designer的一種語言..

程式沒寫好的話，只會比CPU來算還慢
一些天生適合平行化的領域，如image process、矩陣運算
演算法就比較好寫一些，加速能力無窮

但像video encoder，其實就不好寫
目前雖然有產品出來，但似乎還不完全

提外話
前幾天有看到使用PS3 cell processor 改x264 encoder，效能似乎也沒有很好
我猜想是程式不夠最佳化，我想multicore、multithread的時代來臨
效能最關鍵的將是software..

最後提一個無關的
CUDA已經放出G80之後裡面的硬解晶片給CUDA使用(CUDA Video Decoder API)
可以直接硬解MPEG-2/H.264

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