johnnydee
   
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NVIDIA的CUDA ZONE专区，目前的CUDA已经到2.0版本，而且也提供对应的驱动以及工具程式还有SDK让各位下载。
显示卡的C语言
能够支援CUDA技术的显示晶片核心编号，还有更多只是小弟没有收录在同一张图片内，详情可以请各位上CUDA ZONE专区网站：http://www.nvidia.com.tw/ob...me_tw.html#
CUDA是NVIDIA从2007年就开始推广的技术，只是最近跟着PhysX物理加速这个技术被大量曝光，使得大家也注意到这个属于程式设计应用范畴的专业技术。它采用了程式设计师界最流行的C语言相容架构，另外开发了很多工具程式例如：NVIDIA专用组译程式，专用SDK程式码范例等等。说实在话，小弟专科的程式语言是暑假还要来的那种人，所以由小弟来写语言只怕笑掉一堆人的大牙，陷入无限的「回圈」之中啊。但是即使如此，小弟仍然可以看得懂CUDA技术的主要核心价值，那就是把原本交给CPU运算的部分，经由转译程式后，可以让GPU用最短的时间处理完毕，因此称呼它为显示卡的C语言是一点也不为过！
这是目前很多3D网站或者是一些影像处理的玩家使用CUDA程式撰写出来的精选范例档，目前可以看到有将近122个不同国家不同用途的开发者作品，有针对医学，有的是3D绘图等等。
为何要把CPU的工作抢过来？
目前总共有约30所全世界的有名学校参加了CUDA课程教学，其中也有应用Folding @Home的史丹佛大学研究室，至于在我们国内则是国家高速网路计算中心负责教学与培训的工作。
NVIDIA这么说是有其根据，因为CPU发展到目前，最多还是四个核心，而相较于显示卡已经多到一百多个纯量运算单元在一个晶片内，那么能不能有效利用这些多出来的核心进行一些运算呢？我们可以这样看，CPU负责的是整体、全面性的运算，把这个整体性的东西拆解成很多小的部分来单独运算后再加以结合，如果速度可以比CPU快上许多，就的确有所作为。GPU运算的过程可能也与CPU稍微不同，因为架构也不同，这样的特性让GPU最适合处理「平行资料运算的工作」，让所有不同资料的运算，都经由同样的程式把所有不同的资料当作一个个独立的程序，以平行化来进行加速运算。在这之前，能有效使用显示卡的GPU都是透过OpenGL或者是DirectX来呼叫图形程式函数库，因此使用固定的Shader语言来得到设计师想要的加速运算效果，就是CUDA诞生之前的做法，但缺点是只能在既定的函数库中使用固定流程，增加程式撰写的困难点。
一套共八片教学DVD，内容都是非常精华的教学课程。
内容对于非程式开发人员来说，可能两分钟内就可以让人睡着，对于写程式的人，则是如获至宝。
从介绍开始，一直到后面实作都相当精辟，而且解说的非常精彩。
相容于C语言的程式奥义
前面提到的CUDA 2.0 SDK下载安装完后会多出这个东西在桌面，这里面有各种的CUDA测试以及预先写好的Sample。
如果是游戏开发者的话，写OpenGL或者是DirectX的语言函式库基本上一定没有问题的，不过要能有广泛的推展到一般程式设计师都能使用的话，势必要再创造一套方便好用的SDK以及相容于最流行的程式语言上，这么一来程式设计师无须重头学习适应，推广的速度才能像野火燎原一般普及。NVIDIA基于这个利基点，在2007年左右推出了CUDA这套相容于C语言的组译程式以及SDK套件，让一般人也能透过撰写C语言让GPU也能提供它强大的运算能力。而使用NVIDIA组译程式完成的C语言程式，程式码仍然保存C语言架构，也无须担心除虫以及管理的问题，可以说使C语言的执行能力更上了三、四层楼那么高啊！
例如这是流体动态模拟，用滑鼠去点去拉，水波纹就好像真实的动态一般的旋转流动。
真正加入「CUDA」的绘图晶片要算是G80以后了，这个时间刚好是DX10版本推出后，虽然以DX10的改良来说，有关Shader的指令集已经颇为接近一般程式语法，但它还是为3D绘图专用，仍然跟你我知道的C语言是两码子事情；而CUDA的出现，一言以蔽之，就是利用你我都知道的C语言来达成控制G80绘图核心的便利工具。
这是显示卡的频宽效能测试，没有炫丽的图形，全部都是数字呈现。
不过，对我们这种非开发人员来说，我们只能对于声光效果的表现起共鸣，至于背景的程式丢了多少资料进去Shader运算则非所问。所以之前介绍的PhysX技术只能说是CUDA的其中一小部分而已，它只是证明了把物理运算这个程式码利用GPU来处理后可以达到多棒的效果。当然，用CPU也一定可以执行运算，只是那结果就像是3DMark Vantage所演示的CPU执行GPU模拟运算的下场一般，FPS低到不行。
Folding @ home，现在已经是大家最耳熟能详的应用之一了。
而除了PhysX这个令所有玩家惊艳的游戏画面以外，实际运用上还有相当多程式是可以使用CUDA语言组译后把CPU做的事情丢给GPU处理，例如：影像处理相关，只要是修图，影片压缩、后制处理等等都是属于平行运算的一种，而目前也有一家软体准备在下一次改版后采用CUDA编写的影片压缩、转档、合并的程式，那就是TMPGEnc Express这套相当好用的影片转档压缩以及后制程式。
这是Pre-sample盒装，目前还没上市。
日本的测试版有看到设定选项多出了NVIDIA CUDA 2.0的支援。
取代CPU？
GPGPU这么强大，那么你最后一定也会连想到这个问题，它是不是有可能取代CPU呢？其实就如同之前分析所言，GPGPU目前能够大量处理的大都是平行运算，也就是相类似的资料运算，因此目前以图形、影像的种类居多，而且它必须要仰赖DX10以及OpenGL才能运作。而CPU则是处理无相关的不同资料运算比较擅长，依此以短时间而言，想要取代CPU是不可能的事情。总之，牛丸各有得做，洒尿虾就归我做。我们期待NVIDIA能在很短时间的未来，让我们看到更多的应用方式，才能够大量满足人们饥渴的视觉享受。
NVIDIA甚至还为了这个技术举办一场解码大赛呢。
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