Nvidia頂尖科學家暢談視覺計算的未來

　　在上周于舊金山舉行的“三維圖形的未來”的演講中，Kirk暢談了基于GPU的并行計算可以為諸如石油和天然氣開采、計算金融以及其它計算建模項目等應用提供運算能力，此外，在圖形學科本身也將提供更快、更為強大的混合表現(xiàn)。因為GPU計算已經(jīng)是一個“數(shù)據(jù)并行處理”，Kirk認為，把各種計算問題分解為可以在GPU上并行完成的較小的指令集，要比在多核CPU上完成更為方便。

　　在類固醇上描繪有幾分類似于摩爾定律的規(guī)律時，他表示，只要人們發(fā)揮Nvidia的基于GPU的通用目的計算(GPGPU)的優(yōu)勢，在真實世界應用中性能將提高100倍，正因為如此， Nvidia GPU已經(jīng)付運了大約五千萬片，這些GPU均能運行用于并行計算的CUDA編程語言。

　　Kirk表示，“這是對超級計算的真正證明，我們每周付運一百萬片并行計算芯片。”

　　CUDA是計算統(tǒng)一設備架構(gòu)的縮寫，是一種由位于加州Santa Clara的Nvidia公司開發(fā)的C編程語言，它容許GPGPU程序員編寫在圖形處理器上執(zhí)行的算法。目前，有可能在Nvidia的GeForce桌面芯片組、Quadro工作站以及Tesla高性能計算產(chǎn)品上運行CUDA，據(jù)Kirk透露，這家圖形芯片制造商最近為Macintosh操作系統(tǒng)發(fā)布了一款SDK。

　　除了關于GPU驅(qū)動的超級計算機的預測之外，Kirk還談到了像Evolved Machines這樣的公司正在完成的有巨大潛力的研究工作，他們利用經(jīng)加速的GPU創(chuàng)建了用于有機神經(jīng)電路生長的仿真模型。

　　“那意味著我們正在學會如何創(chuàng)建具有嗅覺或視覺認知能力的計算模型，”他說道。當被問及技術(shù)上是否實現(xiàn)自我配線合成神經(jīng)電路陣列時，Kirk拒絕做出回答，因為那預示著“A.I. 霸王”的攻擊。

　　在演講之后的問答期間，Kirk被問到Nvidia公司的競爭對手AMD下屬ATI分部提供的GPGPU產(chǎn)品—如Close To Metal開放式薄硬件接口以及FireStream流計算處理器—時，他說：“ATI的產(chǎn)品有幾分并行計算的成分，但是，我們實際上已經(jīng)不采用他們那種方法，而是構(gòu)建了實現(xiàn)并行計算的機器。”暗示Nvidia在GPU計算上是主要的原動力。