CUDA很不错啊
http://www.nvidia.cn/object/cuda_home_cn.html
http://cuda.csdn.net/
扩展现有PC变成HPC，据称成本是传统CPU HPC的1/1000。Apple最近又搞出来OpenCL支持，那巨大的并行啊...
还听说UC Berkeley曾经有个项目是在GPU上JIT，比CPU快20倍。（忘记哪里看到的）
NV这个HPC大小和PC一样，功耗几百瓦。不知道和UC Berkeley那个项目有没有关系。
[ 本帖最后由 prolj 于 2008-12-29 15:30 编辑 ]
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评论（9）
你现在的技术是通杀了，从嵌入式到HPC，无处不在。
只是了解了解。
NV说虽然OpenCL比CUDA更“低级”，但是效率上的差距会因为编译器的优化相差不大，但是CUDA相比OpenCL更容易使用。
俺关心的数据流相关性分析，数据流分析的核心问题。
这个方面的话题很合适在这个论坛讨论.
LZ把东西简要的整理一下直接贴上来就可以讨论了,连接看起来不太方便,而且无法要定位讨论的重点.
先从Cell说起，Cell是异构多核的，性能好，主频高啊。
Intel又仿制了一个Larrabee显卡，只是工艺还是90纳米的，但是Arch上和Cell差不多。
再说Intel的Atom，如果说几十上百个Atom核的多核U，现在来说还为时过早，况且工艺，封装...芯片组？都是问题，关键是Arch上不是更有利于实现的。
CUDA倒是进一步的发展（个人觉得），NV有个计算板，可以插在PC上的。CUDA的GPGPU的核心有N多...主频很高，速度本来就不错，再加上N多核心，并行的话，计算问题可以很快解决。GPU不光可以浮点计算，定点是浮点的一个子集。CUDA没有Cache好像是，大规模并行计算用Cache不太考谱，为了增加这方面的性能取而代之的是DDR3显存，NV的说法是对于大规模计算来讲Cache不是那么重要。并行机来讲，Cache的设计意义不大，因为计算需要的大量数据Cache不一定装的下，而且并行计算需要的数据不一定是连续的，比如Cary机就不用Cache。Intel的U怎么样？芯片上大量的面积用来做Cache了，这样作为不要Cache的GPU来讲就可以容纳更多的核来进行计算。
从Cell开始，我就觉得异构多核好啊。CUDA还是用现有的PC结构，现有的软件（OS）仍然能跑，CPU主要跑OS的，要是有啥计算，无论是浮点还是定点，如果安排合适，GPGPU可以很快计算出结果。
关键的优势就在于CUDA更容易实现，价格低的离谱（和传统HPC相比），可以用更小的面积集成更多的核（GPGPU这个概念一开始是AMD的流处理器提出的，只不过AMD的流处理（ATI显卡）要用汇编，不方便），功耗目前是几百瓦，也已经低的离谱了~~~
[ 本帖最后由 prolj 于 2008-12-31 10:41 编辑 ]
跟传统HPC比啊，独立显卡玩儿游戏PC的整机功耗也几百瓦了
我觉得比起来机房里面需要空调甚至水冷的机器已经很离谱了。
而且NV自己也一直强调 性能/功耗 比。
怎么现在都在用gpu来搭计算架构了,对gpu没什么了解，只知道其一般是浮点运算，还无法真正理解它的优势所在。
这是现存在的一些说法和观点(本人认为仅是某个角度的说法,并不排斥大家各自的观点):
使用显示芯片来进行运算工作，和使用 CPU 相比，主要有几个好处：
1. 显示芯片通常具有更大的内存带宽。例如，NVIDIA 的 GeForce 8800GTX 具有超过 50GB/s 的内存带宽，而目前高阶 CPU 的内存带宽则在 10GB/s 左右。
2. 显示芯片具有更大量的执行单元。例如 GeForce 8800GTX 具有 128 个 "stream processors"，频率为 1.35GHz。CPU 频率通常较高，但是执行单元的数目则要少得多。
3. 和高阶 CPU 相比，显卡的价格较为低廉。例如目前一张 GeForce 8800GT 包括 512MB 内存的价格，和一颗 2.4GHz 四核心 CPU 的价格相若。
当然，使用显示芯片也有它的一些缺点：
1. 显示芯片的运算单元数量很多，因此对于不能高度并行化的工作，所能带来的帮助就不大。
2. 显示芯片目前通常只支持 32 bits 浮点数，且多半不能完全支持 IEEE 754 规格， 有些运算的精确度可能较低。目前许多显示芯片并没有分开的整数运算单元，因此整数运算的效率较差。
3. 显示芯片通常不具有分支预测等复杂的流程控制单元，因此对于具有高度分支的程序，效率会比较差。
4. 目前 GPGPU 的程序模型仍不成熟，也还没有公认的标准。例如 NVIDIA 和 AMD/ATI 就有各自不同的程序模型。
......