GPU加速物理计算
      物理加速的概念由AGEIA公司在2005年率先提出,该公司同时也推出了世界上首款物理处理器（PPU）：PhysX。如果用户计算机配备了一块基于PhysX  PPU的加速卡，那么将构成CPU-PPU-GPU的三角协作系统—CPU负责程序指令的执行和任务分配，遇到物理计算指令就将它提交给PhysX PPU，图形渲染指令则提交给GPU。PhysX的专用化设计让它具有出色的物理计算能力，如目前最高端的双核X86处理器每秒只能生成数百个粒子或者刚性物体，而PhysX每秒可处理3.2至5万个，这将极大程度提高游戏体验的真实性。注意这种体验包括画面效果的提升以及游戏的互动性，例如当游戏角色身处爆炸区外，却不幸被弹片击中，那么它也将因此负伤或者死亡，而在那些不支持物理计算的游戏中，这样的场景完全不可能出现。

Havok FX API可以让GPU直接完成物理计算，数据交换可以在内部进行，可以充分发挥GPU浮点性能卓越的专长。但其缺点在于暂时无法提供游戏交互性。

      PhysX PPU推出之后获得游戏开发商的广泛认可，目前可支持PhysX的游戏已有数十款之多，并且这个数字还在不断增加，物理加速的概念被游戏工业广泛接受。nVIDIA与AMD-ATI显然不甘寂寞，在PhysX PPU推出后不久，nVIDIA和ATI都先后对外披露自己的GPU物理加速方案—以GPU来完成物理加速的原理与加速流处理如出一辙，都是利用GPU可观的浮点性能和可编程能力来完成。但是nVIDIA和ATI都不是GPU物理加速技术的主导者，真正的关键是Havok（业界著名的物理和动画引擎开发商）。Havok在2005年11月推出Hovok FX物理引擎，这个引擎可以让符合Shader Model 3.0标准的GPU执行物理效果的计算。Havok认为它们的技术更具效率，如在激烈碰撞的场景要求GPU（或PPU）与CPU交换大量的数据，而采用GPU来进行物理计算就可避免这种情况，有效提升系统的处理性能；其次，Havok FX引擎可与Havok的HydraCore技术配合使用，从而实现对多核心、多线程处理器的优化。必须注意的是，借助Havok实现物理加速并非是所谓的“软件方案”，Havok FX引擎本身是一个可利用GPU可编程特性来实现物理计算的API，地位与作为图形API的DirectX和OpenGL类似，如果3D游戏直接对Havok FX提供支持，那么GPU在运行这个游戏时就可以直接执行物理计算任务。从这个角度来讲，GPU+Havok FX引擎的物理加速与AGEIA PhysX PPU+PhysX API的物理加速方案并无本质区别，不同之处仅在于前者利用GPU来处理物理计算指令，后者则是采用PhysX PPU。

      nVIDIA与AMD-ATI都宣称GPU物理加速方案性能优越，如AMD-ATI Radeon X1900XT每秒可完成50亿次物理撞击的处理，而PhysX PPU每秒仅能处理5.33亿次。表面上看GPU在计算性能方面占了绝对优势，但AGEIA则认为光比较计算性能并无意义，因为在物理计算体系中，交互性是一个极其重要的概念，所谓交互性就是物理计算的结果必须会对游戏的运行产生影响，例如爆炸反射的弹片击中游戏角色，那么这个角色就会负伤或者死亡，PhysX PPU便具有这样的能力。GPU固然拥有优秀的物理计算性能，但它只能渲染出逼真的画面而无法形成交互性，也就是说我们同样可以在GPU物理加速平台中看到真实的爆炸场面，但即便画面显示出游戏角色被弹片击中致命部位，这个角色也不会受到丝毫的影响。目前nVIDIA和AMD-ATI都带来了基于统一渲染架构的图形处理器，芯片浮点性能创下新高，可编程能力也更为突出，两家公司也都不约而同带来多显卡物理加速的方案，但它们都未能解决游戏交互性的问题。近期有消息说nVIDIA在研发独立的物理卡，如果这一消息获得最终证实，那么我们也不会对此感到太惊讶。事实上，如果nVIDIA和AMD-ATI能够获得更完善的物理处理技术，并将它与GPU直接集成，那么便可在保持卓越画面效果的同时解决交互性问题。不过与其自己独立开发，还不如在AGEIA发达之前将它抢先收购，毕竟作为物理计算的开创者，AGEIA有先入为主的优势，其PhysX PPU平台也已获得广泛支持。

      尽管GPU物理加速目前存在缺乏交互性的不足，但它的积极意义也显而易见：GPU拥有更强大的物理计算能力，能够处理高度复杂的物理计算，让未来的3D游戏能够淋漓尽致展现壮阔的场景。倘若GPU物理加速能与专业的PPU协同运作，无疑是一套非常完美的方案，但这有赖于物理加速的API达成最终的统一。

前瞻
      极富弹性的架构以及卓越的浮点性能赋予GPU越来越多的潜力，现在，GPU除了可以在3D游戏中大展身手以外，还进入到一个崭新的广阔空间，无论是高性能计算还是日常办公应用，GPU都扮演不可或缺的角色。尽管集成芯片组在中低端领域影响日渐增大，严重挤压了独立GPU的空间，但未来的情况大有不同，伴随着GPU走向通用计算，越来越多用户会意识到GPU的重要性。在AMD宣布并购ATI之后，英特尔也迅速作出反馈，积极投入高端图形技术的研发，而作为唯一的独立图形供应商，nVIDIA则在谋求开发高端CPU产品。越来越多的迹象表明：GPU与CPU的关系将日趋紧密，GPU的用途也将越来越广阔，它将遍及高性能计算、专业工作站、游戏PC系统以及日常的办公平台，对于nVIDIA和AMD-ATI来说，这是个巨大的机遇，但对于英特尔这样的老牌处理器厂商而言，GPU进入通用领域则意味着空前的挑战。