CUDA：Nvidia GPU通用计算开发的优选环境

当前的GPU开发环境主要关注的是Nvidia GPU支持的CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台，这是一种专为高性能计算设计的并行计算架构。CUDA是针对Nvidia GPU进行通用计算的首选工具，因为它提供了一种高度优化的编程模型，使得开发者能够充分利用GPU的强大处理能力和高带宽。 GPU（图形处理器）作为一种并行计算设备，具备显著优势。首先，它们拥有接近1太浮点运算每秒（TFLOPS）的强大处理能力，这在图像和视频处理、科学计算等领域具有极高效率。其次，GPU的高带宽达到140GB/s，使得数据传输非常迅速。此外，与CPU相比，GPU的成本更低，单位功耗性能更高，对于大型数据中心或高性能计算应用而言，性价比非常高。 CUDA的优势体现在其编程模型上，它提供了C/C++接口，使得原本针对CPU编程的开发者可以相对轻松地编写GPU代码。相比于早期的Cg和ATI Stream，CUDA在编程抽象层次上更为高级，减少了对底层硬件操作的需求。OpenCL虽然也是一个跨平台的并行计算标准，但它对硬件的依赖度较高，代码需要针对不同GPU进行优化，而CUDA在这方面更为成熟。 GPU与CPU在架构上存在明显差异。CPU依赖大缓存来降低内存访问延迟，但带宽有限且执行单元较少，导致数据吞吐量不高。相比之下，GPU有高显存带宽和众多执行单元，能实现高效的并行计算，即使数据一致性由硬件处理，可能会牺牲部分一致性性能以换取更高的性能。CPU的发展已经遇到瓶颈，无法再通过单纯提高频率或复杂架构来提升并行性能，而GPU则更好地利用了摩尔定律带来的晶体管增长，适合于那些对并行性要求高的任务。 在实际应用中，GPU的并行计算能力已经在许多领域得到体现，如PS3的IBM Cell和SUN Niagara NPU，以及Nvidia和ATI大规模应用于游戏、科学计算和人工智能等领域。这些产品开发难度不同，增加新功能和硬件升级的需求也各异。对于GPU，由于其固化的显存设计，通常无需修改代码即可适应硬件升级，但与主控端的通信可能需要额外处理。 总结来说，CUDA作为Nvidia GPU开发环境，因其强大的并行计算能力、易用的编程模型和良好的性价比，已成为现代高性能计算的重要工具。开发者可以根据项目需求，选择合适的GPU和开发环境，以充分利用现代硬件的潜力。