图形领域GPU标准之战逐鹿并行计算
没有哪一个领域能像图形工业一样充满了机遇与挑战，过去nVIDIA与ATI激烈的竞争成为产业发展的动力，在AMD接手ATI后nVIDIA更换了对手，但竞争的实质并没有改变。通过市场竞争带动产业发展已经成为过去式，图形工业回到了正确的轨道上，即以应用需求来主导硬件的发展—今天，DirectX 10游戏带来更逼真的画面细节，游戏工业希望有朝一日能实现电影级渲染，这意味着GPU必须具有更强大的能力。而在GPU发展的过程中，硬件工业发现GPU不仅仅可以用来渲染3D场景，更可以利用超强的浮点计算性能来加速通用任务，例如流计算、气象模拟、科学计算等等需要高计算负荷的环境，这一个发现令硬件厂商喜出望外，因为它们可以让GPU进入一个全新的市场，并带来更多的利润增长点。事实上，整个IT产业都敏锐地捕捉到GPU通用计算将给PC带来革命性的变化，进而影响到CPU的发展，无论nVIDIA、AMD还是英特尔，都意识到计算一体化时代的到来，CPU与GPU在未来将是一对密不可分的伴侣，为此纷纷着手进行准备—英特尔发布了自己的Larrabee高端图形/通用计算计划，并意图实现通用计算指令系统的标准化，将GPU通用计算变成X86领域的翻版；AMD则建立了流计算平台，并开始实现CPU与GPU的整合；nVIDIA在近期也发布了Tesla通用计算品牌，并推出针对高性能计算市场的硬件产品，以期抢先占领制高点。
在通用计算概念发展得如火如荼的时候，GPU领域的竞争也进入到白热化，nVIDIA以GeForce 8系列获得领先，AMD则拿出Radeon HD 2000应对，但业界都意识到GPU发展也逐渐走入死胡同：nVIDIA与AMD的竞争更多类似于晶体管堆砌游戏，新一代GPU的晶体管集成度已高达7亿，功耗超过200瓦，并且没有停歇的迹象。在这一场竞争中，AMD的R600不敌对手，但这也导致AMD停下来思考未来GPU的发展方向，并确立了多芯片、分布式结构的设计理念，这也成为下一代R700的基本出发点。
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