第二期有奖讨论：CUDA你知道多少

hppyspring

CUDA（Compute Unified Device Architecture）;
CUDA特别适用于中等粒度的并行计算，比较适合的领域包括：有限元，信号处理，神经网络以及人工智能。
开头所说的用于病毒扫描，我觉得更合适的说法是病毒特征码扫描，很适合CUDA的场景（这个其实和***差不多，***今后可能是CUDA单一的最大用户）
另外，人工智能更是CUDA的大好应用场景（NVidia应该利用CUDA编写国际象棋程序，一台至强，配4张NVidia的加速卡，性能应该可以深蓝叫板）
另外，数据库服务器和搜索引擎，我觉得可以用CUDA的概念进行一下改造，或许有更好的性能。

CUDA某种意义上类似超并行机（但是每个CPU的性能都比较弱）

daibing0061

什么是CUDA？

使 用了CUDA的GPU计算通过标准的C语言将下一代NV GPU的总多计算特性结合到一起。在这之前的GPU是基于“流式着色程序”的，CUDA则使用C语言，通过“线程”来创建应用程序，这类似于CPU上的多 线程程序。相比较于仅能有很少线程同时工作的多核CPU的而言，NV GPU的特性可以让CUDA同时执行数千个线程，这将令我们的应用能处理更多的信息流。

CUDA所提供的最重要的创新在于，它使得 工作在GPU上的线程可以协作解决问题。在线程间通讯实现以后，CUDA将允许应用程序更加高效的执行。由NV GPUs的支持，CUDA有一个直接在GPU上的并行计算缓存，它用于保存频繁使用的信息。在GPU上保存信息可以让计算线程即刻得到共享数据而不是去漫 长的等待off-chip的DRAM上的数据。它能让用户实时的计算出复杂问题的答案。

daibing0061

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVidia推出的运算平台。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化,在计算上已经超越了通用的CPU,如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
由于GPU的特点是处理密集型数据和并行数据计算，因此CUDA非常适合需要大规模并行计算的领域,目前CUDA除了可以用C语言开发，也已经提供FORTRAN的应用接口，未来可以预计CUDA会支持C++、Java、Python等各类语言,可广泛的应用在图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域。

daibing0061

CUDA是NVIDIA近来力推的东西，简单的说，CUDA可以认为是一种以C语言为基础的平台，主要是利用显卡强大的浮点运算能力来完成以往需要CPU才可以完成的任务。CPU的特点是什么都能干，但不够专，运算能力不高，而显卡则很专，专门运算图形方面的浮点运算，能力比CPU强10倍以上。但显卡的应用范围狭窄，所以NVIDIA为了让它的显卡在电脑中有更高的地位，就搞了这么个CUDA。
想用CUDA，必须是NVIDIA的显卡，而且要是GEFORCE 8以后的显卡。平常没什么用，只是在转换视频格式，以及看高清时有点作用。暂时CUDA的作用范围仍然比较狭窄，就看NVIDIA能把它如何发展了。

jinguanding

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。

攒分，嘿嘿...

chris1244

原帖由 duhouchen 于 2009-12-21 12:07 发表
CUDA的出现，使一直孤军奋战的CPU终于有了工作伙伴，提高运行速度不再是无限压榨CPU的最高速度，在几百个辛勤的“小弟”的帮助下，CPU从抹桌洗碗的孤单打工族，摇身一变成了部门总管，哪里有工作，指挥小弟们一拥而上。有了CUDA，几乎已到极限的运行速度再提高几百倍不是梦，计算机业似乎踏入了一个全新的领域。
但对于这种速度的提升，前途却不是那么坦荡，开发人员现在可以用C语言编写程序，利用GPU来协助CPU处理数据，听起来似乎万事俱备，但其复杂度却不是C语言编写程序可比的，CUDA编程语言几百页的说明要烂熟于心，这已经不是易事，缺乏专业的开发工具，使编程的第一步难上加难，不管是WINDOWS还是LINUX，在安装了对应的驱动，SDK，工具包之后，还要配合别的软件以及修改N多注册表项，一个字节的修改错误导致的出错提示，让初学者们已经搜尽百度。高手们不断的写出模式包，安装教程，说明，却又被软件版本不断淘洗，某个模式包对应某个版本，某种修改对应某个版本的工具包……
用CUDA编写程序时，又被各种数字的乘法搞晕，栅格中的几行几列，乘以几加几，全部要用编程员的大脑计算，检验起来更是头大如斗，从LOCAL到SHARED，各种不同的缓存速度又不同，可以处理的数据也不同……
开发环境的简化，需要大量程序员的努力，但这种大量努力的前提，是GPU技术的需求性的提高。利用GPU提高运算速度是可行的，但必须是大量单调却统一的计算工作，再分配给所有GPU并发执行，所以提速几百倍只限于一部分工作，而且需要很好的统筹安排，这也要耗费CPU的传统能力和程序员的脑细胞。
然而目前来讲，GPU并不是电脑的“制式武器”，只有NVIDIA的显卡支持此种技术，这使得有些初学者不得不用CPU来模拟GPU的功能，性能方面的数据完全无法参考。打开市场，让NVIDIA显卡成为电脑内必要的组成部分，成了一切进展的前提，由此推断，NVIDIA与两大CPU厂商合作，使其集成在主板上的可能性是很高的，也有可能与笔记本厂商合作，使大部分笔记本带有NVIDIA的显卡，使之有CUDA开发的可能。
总而言之，提高市场占有度，才能提高CUDA开发的可能性和必要性，需求量有了，才能推动开发环境的简化，编程员们才能更快的使用GPU进行大规模的软件开发。CUDA的GPU加速之路似易实难，好象战士的武器升级了，射程增加10倍，以为是激光武器，谁知道到手的是使用专用子弹，操作繁索，根据天气条件命中率不同的越远程狙击步枪。究竟有几个战士会选择这种射程的升级呢？

拜托各位大大，我只是个没入门的初学者，随笔一写，错误连篇，拜托各位不要再复制了，找点管方说明复制一下吧，我写的只是入门艰难的一大堆抱怨，只要会CUDA编程的都能看出来N多错误和不准确

sherky

CUDA是什麼還不是太清楚，NVIDIA希望跟INTEL分一杯羹，不知道有沒有這個實力。

不過即然NVIDIA Quadro在《2012》裡有那麼好的表現，拭目以待吧！

hailen

NVIDIA和软件厂商Elemental Technologies合作推出基于CUDA架构的BadaBOOM Media Converter视频编码软件，一直以来显卡都是用来进行视频编码的解码操作，而CUDA（Compute Unified Device Architecture)术让显卡走向了通用计算的康庄大道。Elemental Tech的Sam Blackman声称编码一部2小时左右的高清视频，用一颗3G的四核Intel CPU（市价2000以上）需要5小时，而用一块不到1000块的9600GT只需50分钟，速度几乎是CPU的5倍。

lovelelesky

NVIDIA近日正大解秘了NVIDIA CUDA 技术，这项技术是NVIDIA为其图形处理器（GPU）而特别开发的，这项技术开创了业内为GPU提供C语音开发环境的先河。这项技术能让GPU的芯片核心同步协调地进行计算，速度可提升为传统方式的100倍。

　　实际上NVIDIA已经在即将上市的GeForce 8800显卡上应用了这项技术。

lelewsfsky

CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:
· nvcc C语言编译器
· 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
· 分析器
· 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
· CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
· CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:
· 并行双调排序
· 矩阵乘法
· 矩阵转置
· 利用计时器进行性能评价
· 并行大数组的前缀和（扫描）
· 图像卷积
· 使用Haar小波的一维DWT
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代码集成
· 二项式期权定价模型
· Black-Scholes期权定价模型
· Monte-Carlo期权定价模型
· 并行Mersenne Twister（随机数生成）
· 并行直方图
· 图像去噪
· Sobel边缘检测滤波器
· MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。
技术功能
· 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
· CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
· 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器