NVIDIA GPU计算历程：从Tesla到未来

"Tesla - GPU Computing - Past, Present and Future - Slides (2011)" 讲解了GPU计算的发展历程，从2004年的GPGPU到当时的最新趋势，展示了NVIDIA GPU在高性能计算领域的显著进步。 在2004年，GPU通用计算（GPGPU）开始崭露头角，这是GPU从单纯图形处理向并行计算转变的重要里程碑。NVIDIA的NV30、35、40等产品与ATI的R300、360、420系列GPU，以及Intel的Pentium 4处理器都是这个时期的关键角色。这些硬件的浮点运算能力（GFLOPS）在不断提高，显示了GPU在计算性能上的强大潜力。 演讲提到了GPU历史上的一个重要现象，即随着晶体管数量的1.8倍增长，时钟频率却下降了20%，但GPU的浮点运算速度却提升了6.6倍。这表明GPU通过增加并行度而非提高单个部件的速度来提升整体性能，这一策略后来成为了GPU设计的核心理念。 NVIDIA GeForce FX5800、FX5900和GeForce 6800等产品的参数展示了一个明显的趋势：随着时间的推移，GPU的晶体管数量在增加，核心频率虽有波动，但其计算能力（GFLOPS）显著增强。例如，从FX5800的8GFLOPS到FX5900的20GFLOPS，再到6800的53GFLOPS，这反映了GPU在短短一年内的快速发展。 此外，GPU的应用场景也得到了扩展，不再局限于游戏中的华丽图像渲染，如《地狱之门：伦敦》、《孤岛危机》和《全谱勇士：十锤》等游戏展示了GPU在实现逼真图形和物理效果方面的巨大作用。同时，GPU也开始被用于早期的GPGPU计算和光线追踪技术，如Purcell等人关于在可编程图形硬件上进行光线追踪的研究，以及偏微分方程的GPU计算，这些都预示了GPU在科学计算领域的广阔前景。 这份资料揭示了GPU计算从过去到现在的演变，强调了GPU在性能提升和应用拓展上的关键性变革，为理解GPU在高性能计算和现代科技中的核心地位提供了宝贵的洞察。