重量級對決！NVIDIA/AMD專業顯卡橫評

    在查看測試結果之前，我們再最后看看GPGPU計算。所謂GPGPU計算是指通過顯卡的GPU來做為主要處理器完成系統所需執行的計算任務。這項技術擁有令人興奮的潛力，我們現在看到的應用僅僅是這項技術的初級成果。

    這也是專業顯卡最重要的價值。專業卡上擁有更高的顯存容量，可以進行更多的估算執行。除非任務可以在存儲器上完整的執行，否則數據必須要在顯存和系統之間交換，這會使得計算過程變慢。

    舉個例子來說明，在目前的光線追蹤計算中，完整的3D場景需要通過顯存來協助處理器進行渲染，如果場景太大，那么GPU就會忽略渲染，轉而讓CPU進行處理，這樣會大大增加渲染時間。而2-6GB的超大顯存容量可以讓專業顯卡進行渲染時更加得心應手，大大提高效率。

    目前有兩種主要的GPU計算程序接口（API）：CUDA和OpenCL。OpenCL是一種開放標準，NVIDIA和AMD都支持這一規范，而CUDA是NVIDIA獨有的技術，只有NVIDIA的產品能夠支持。

    NVIDIA是首家開始推行GPU通用計算并研發出完整技術的硬件制造商，在2006年，首個采用統一渲染單元的革命性GPU架構：G80誕生了，這款產品就是經典的GeForce 8800GTX。這種技術上的領先導致早期大量的程序支持CUDA而不兼容OpenCL。從一個專業技術人員的角度出發，原作者更希望看到OpenCL更加成熟，對于開發人員來說，擁有一個統一的工業標準肯定要比有多個API接口要好。

    在渲染工作中，有很多應用可以使用GPU來加速運算，無論是基于CUDA還是OpenCL。比如基于CUDA的Mental images''iray，Arion隨機控制，Refractive Software的Octane Render軟件，支持OpenCL的Glare Technologies’ Indigo Renderer, Chaos Group’s V-Ray RT和Art And Animation Studio的 FurryBall 渲染器。GPU加速在一些開源軟件比如LuxRender、cebas''s finalRender 4也將獲得支持，相信都會在OpenCL下良好運行。目前可以免費使用的軟件有StudioGPU的MachStudio Pro，一款同時兼容CUDA和在DirectX支持下OpenCL的軟件。這是一款原作者極力推薦的軟件，由于它完全免費，導致其入不敷出已經破產，但是依然可以下載并使用它。

    然而，目前在計算機繪圖工業領域中，對于GPU加速計算有著兩種態度。一些工作室認同GPU加速技術，認為它可以很好的進行運算工作并大力支持；同時還有一部分人認為GPU渲染在輸出品質上無法與CPU處理相比。一種比較折中的做法是由GPU進行單獨的視覺預覽或特殊工作，最終處理工作保留并交由CPU進行。一個典型的例子就是Sony Pictures Imageworks，由GPU進行渲染、實現和效果，CPU進行后處理。