NVIDIA全面助力Intel平台 CUDA/PhysX

        Power of 3平台概念意在Intel和NVIDIA之间互相合作大幅提升性能的组合，而且两家的独有专利技术能够在该平台上得到最大的发挥和融合。例如Power of 3中，基于Intel Core i5/i7的整套平台，能够凭借高效的Nehalem架构设计，为整体平台性能提供保障。

        而Power of 3中的另一产品线显卡中，由于是基于NVIDIA的GeForce产品线，所以NVIDIA的CUDA、PhysX等一些图形核心计算技术一并融合到Power of 3平台中。而这其中当属针对普通用户量身打造的PhysX物理引擎、3D Discover/Stereo以及视频编码最为用户关注，下面让我们简单了解一下NVIDIA GeForce系列产品的这3个技术。

        ● 温故而知新 CUDA简介回顾

        CUDA全称Compute Unified Device Architecture，它不需要像GUGPU一样基于图形API运算，这样的设计降低了开发者的要求。首先减免了软件开发者使用CUDA必须了解图形API的痛苦，其次CUDA专用API更接近C语言和Fortran语言，能够令绝大多数软件开发者在极短时间内上手。

与GeForce GTX 280一同发布的CUDA 2.0

        需要说明的是CUDA并非一种简单意义的上技术或者功能，而是一种图形核心架构，也就是说目前采用统一架构的NVIDIA GeForce系列产品均采用CUDA架构设计，而基于CUDA架构设计的产品通过GPU和相应的API来实现多种多样的应用。

        例如，我们常说的PhysX物理引擎、3D Discover/Stereo、并行计算等，都是必须使用在基于CUDA架构上设计的图形处理器。当然，目前使用CUDA架构设计的图形处理器仅有NVIDIA。

        ● 让虚拟3D世界更加真实化——PhysX

        虽然Ageia的PhysX产品性能出色，但是苦于售价过高、游戏厂商接纳率低，一直没有得到大面积普及。不过NVIDIA看到Ageia的PhysX产品的优势，在2008年年初正式并购Ageia，并将PhysX物理引擎及技术引入到自己的显卡产品中。因为前文已经提到过GPU拥有强大的浮点运算能力，再配合CUDA可以实现很多非3D渲染运算，所以物理卡完全可以被显卡所吸收。

PhysX引擎支持特效

        而且值得一提的是，正如前文所说物理卡将被显卡整合，今后NVIDIA-Ageia不会再单独推出独立物理卡，如果现在购买一款支持CUDA的产品等于NVIDIA免费赠送了一款物理卡。

        ● 让虚拟3D世界更加立体化——3D Discover/Stereo

        NVIDIA出品的3D Discover/Stereo虽然不会增加显卡等硬件产品性能，但它却能在不增加硬件负担前提下增加游戏视觉效果。而且值得一提的是这款产品由NVIDIA打造，凭借多年在3D效果处理及GPU设计上的经验，令这款产品会如鱼得水。

        虽然3D Discover和3D Stereo均是NVIDIA针对虚拟3D立体影像设计的相关技术，但是二者在技术实现即成本投资上天壤之别。

3D效果最佳的3D Stereo产品

        首先3D Stereo是NVIDIA基于最先进的“时分法”技术实现，配合这副眼镜与120Hz显示器的信号同步，当显示器输出左眼图像时，左眼镜片为透光状态，而右眼为不透光状态；而在显示器输出右眼图像时，右眼镜片透光而左眼不透光，以这样地频繁切换来使双眼分别获得有细微差别的图像，经过大脑计算从而生成一幅3D立体图像。最终通过视觉残留影像，在人的大脑中形成3D立体图像。

        不过一套3D Stereo眼镜官方零售价1499元，和一台22寸120Hz显示器3000元左右的价格，只能让大多数用户望空兴叹。

3D效果最具性价比的3D Discover产品

        为了让更多用户体验立体3D效果，同时又不会给用户带来经济负担，NVIDIA开发相对平民化的新3D眼镜产品——3D Discover。既然是平民化产品，其成本、造价就相对较低，而且使用了传统的红蓝滤光原理，这种设计方案比3D Stereo采用两眼60Hz刷新交换帧的方法廉价了好多。

　　● 让视频编码简单化——CUDA GPU并行计算

        Badaboom、Folding@Home和Tesala等都是基于CUDA的GPU并行计算，它们利用GPU特殊的架构设计，令以前只有大型机才能完成的任务，小型化并且成本降低。

基于NVIDIA CUDA技术的Badaboom

支持NVIDIA CUDA技术的MediaCoder

        由于图形渲染需要高密度、并行计算，因此GPU不会像CPU一样将更多的晶体管投入到数据缓存和流量控制，而是将绝大多数晶体管用于数据处理。图形渲染这点需求上与很多科学运算不谋而合，GPU的多流处理器在解决一个问题上实现独立并行高速处理，可以大大降低运算复杂度，并且多数据元素高运算密度可以近似忽略内存访问的延迟，这也就为GPU应用于科学计算奠定基础。

       目前针对我们大众用户推出的基于CUDA架构并行计算的软件有很多，常见的都是针对视频处理的软件，例如大家常见的Badaboom、MediaCoder、TMGEnc、Loilo等，其中MediaCoder是国人设计、开发，同时这款软件还是完全免费，值得大家试用。