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      專(zhuān)訪黃仁勛:CUDA-X86效率遠(yuǎn)勝多核CPU

          泡泡網(wǎng)顯卡頻道9月25日 美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間9月20日至23日,NVIDIA第二屆GTC2010 GPU技術(shù)大會(huì)在NVIDIA總部加利福尼亞州圣何塞市召開(kāi),NVIDIA公司首席執(zhí)行官黃仁勛在臺(tái)上做了精彩的演講,我們也第一時(shí)間為大家獻(xiàn)上了現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道。

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      NV下兩代GPU代號(hào):開(kāi)普勒和麥克斯韋

          GPU技術(shù)大會(huì)結(jié)束后,出席會(huì)議的記者們有幸對(duì)NVIDIA創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛先生進(jìn)行了專(zhuān)訪,黃先生饒有興趣的為大家詳細(xì)解讀了NVIDIA的產(chǎn)品計(jì)劃和相關(guān)技術(shù),并耐心的一一解答了來(lái)自世界各地的媒體編輯的問(wèn)題。下面筆者就將專(zhuān)訪相關(guān)內(nèi)容整理給大家:

      專(zhuān)訪黃仁勛:群核GPU效率遠(yuǎn)勝多核CPU

      記者:您是否考慮研發(fā)基于X86架構(gòu)的CPU?

      黃仁勛:我們?cè)贑PU領(lǐng)域的策略是Arm,我們已經(jīng)在Tegra中集成了Arm處理器。我選擇Arm是因?yàn)锳rm是目前世界上成長(zhǎng)最快的CPU產(chǎn)品;我們選擇Arm是因?yàn)锳rm是目前世界上最重要的操作系統(tǒng)所適合的CPU產(chǎn)品,這些操作系統(tǒng)包括Android等;我們選擇Arm是因?yàn)樵贏rm上集中了全球最多的應(yīng)用編程人員;我們選擇Arm是因?yàn)锳rm是代表未來(lái)的CPU產(chǎn)品,而不是代表過(guò)去的CPU。

          X86是平緩的上升曲線,而Arm的成長(zhǎng)是垂直提升。而我們應(yīng)該選擇哪個(gè)與之合作呢?

      記者:但是我們目前并沒(méi)有看到Arm在您業(yè)務(wù)中占有非常大的比重?

      黃仁勛:你不能關(guān)注在目前的業(yè)務(wù)比重,而應(yīng)該關(guān)注在未來(lái)的業(yè)務(wù)比重。當(dāng)你前進(jìn)的時(shí)候,一定要站在時(shí)代的前列,而不是人云亦云。

      記者:您是否會(huì)考慮在GPU中集成X86的CPU?

      黃仁勛:不會(huì)。我認(rèn)為T(mén)egra是我們成長(zhǎng)最快的個(gè)人計(jì)算機(jī)業(yè)務(wù)。GeForce+Tegra的模式一定會(huì)成長(zhǎng)。我不知道未來(lái)Windows未來(lái)會(huì)怎么發(fā)展,但是我注意到微軟已經(jīng)通過(guò)了對(duì)Arm的授權(quán)。微軟是一個(gè)軟件公司,而未來(lái)世界上最大的軟件市場(chǎng)將會(huì)在哪里?——Arm!

          我認(rèn)為所有有遠(yuǎn)見(jiàn)的公司都會(huì)在Arm進(jìn)行投入,而不是在X86上進(jìn)行投入。

      記者:昨天我們看到了PGI發(fā)布了CUDA-X86編譯器,我們理解:面向x86平臺(tái)的PGI CUDA C編譯器(CUDA-x86)能讓開(kāi)發(fā)人員在x86架構(gòu)工作站、服務(wù)器、集群上編譯、優(yōu)化和運(yùn)行CUDA架構(gòu)應(yīng)用程序,有無(wú)NVIDIA GPU均可。從這個(gè)角度上說(shuō),CUDA X86編譯器的出現(xiàn)有何深遠(yuǎn)意義?是希望將CUDA架構(gòu)進(jìn)行更進(jìn)一步的推廣和普及,還是為了讓編程人員看到CPU在硬件架構(gòu)上的不足而更青睞于進(jìn)行GPU的編程方式?

      另外,您也提到,PGI的CUDA-X86是商業(yè)項(xiàng)目,如果運(yùn)行效率較低的情況下,您認(rèn)為應(yīng)該以何種方式進(jìn)行推廣?

      黃仁勛:多核心的CPU解決方案的是不可能與擁有核群GPU的解決方案在延展性達(dá)到一樣的執(zhí)行效率的。現(xiàn)實(shí)中很多應(yīng)用中并不能對(duì)多核心并行運(yùn)算進(jìn)行非常好的擴(kuò)展性支持。造成這種情況的原因與GPU擁有的高帶寬及運(yùn)算連貫性有關(guān),但是不止如此。

          即使實(shí)際的性能表現(xiàn)并不像使用GPU的擴(kuò)展性那么好,在CPU使用CUDA X86進(jìn)行編程還是可以較大幅度提升應(yīng)用運(yùn)行的效率。如果CUDA可以在一個(gè)1000核心的CPU核心集群中運(yùn)行,執(zhí)行的速度仍然會(huì)得到提升,仍然會(huì)帶來(lái)很多的優(yōu)勢(shì)。最重要的優(yōu)勢(shì)是CUDA應(yīng)用可以在任何配置下運(yùn)行。

          PGI將會(huì)努力提升CUDA X86的性能,我也會(huì)努力提升這個(gè)編譯器的性能,因?yàn)槲蚁M鸆UDA可以成功,那CUDA一定要在保證應(yīng)用在所有平臺(tái)上。

          PhysX可以在沒(méi)有NVIDIA芯片的iPhone、Xbox 360,PSP都能運(yùn)行,同樣PhysX也可以在X86和CUDA上運(yùn)行,我們?yōu)镻hysX在所有的平臺(tái)上進(jìn)行優(yōu)化,因?yàn)槲覀兿M鸓hysX成功。

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