Nvidia：GPU可加速苹果、微软操作系统执行速度

CNET科技资讯网4月28日国际报道 Nvidia表示，使用绘图芯片，将可加快苹果及微软下一代操作系统的执行速度。

负责Tesla产品的Nvidia产品部经理Sumit Gupta接受专访时表示，新的程序设计环境将善加利用绘图处理器潜在的计算性能，让那些在苹果OS X Snow Leopard及微软Windows 7平台上执行的软件跑得更快。

绘图芯片不再只是攻游戏使用，通用绘图处理器(General-Purpose Graphics Processing Units；GPGPU)已蔚为风潮。现在盛行的作法是，运用GPU里内含的数十个(高端芯片里甚至有数百个)处理核心，来加速处理任务。这些任务若交给中央处理器（CPU）来做，其执行效率可能比较差。

这正是开放计算语言(Open Computing Language；OpenCL)切入之处。OpenCL是一种支持异质计算(heterogeneous computing)的程序设计环境。所谓异质计算，意指混用多核心的CPU与绘图处理器(GPU)。微软的同质(analogous)程序设计环境是DirectX。

苹果网站这么描述OpenCL：“Snow Leopard的另一项强大的技术是OpenCL...让开发者能有效率地利用目前闭锁在绘图处理器内的计算性能。”

今天不论是在PC或Mac上，英特尔和AMD制的CPU都能处理一般的操作系统任务，例如在使用者点击桌面图示以开启应用程序时，处理一连串的任务。

但未来，一部分传统上由CPU包办的任务，都将转交给GPU处理，形成部分运作在CPU上执行、部分运作由GPU代劳的局面。

Gupta说：OpenCL和DirectX有趣的一点是，OpenCL将成为苹果操作系统(Snow Leopard)的一部分，以及Windows 7的一部分。基本上，这对消费者的意义是，如果你的笔记本电脑内建Nvidia GPU或ATI (AMD) GPU，操作系统就会跑得比较快，因为操作系统基本上是用两个处理器来执行。操作系统把GPU同时当作绘图芯片与计算引擎，这是历来首见。

他举例说，Google的Picasa完全靠CPU执行，但若选取图片并使用过滤器(filter)，那么filter就会在GPU上执行。

不过，CPU还是不可或缺的。他说：“CPU是十八般武艺样样通，尤其擅长处理无可预知的任务；GPU则是精通一种任务，尤其是高度平行(highly parallel)的任务。”

发布GPU潜在计算性能的一大阻碍，是程序设计环境。Gupta说：使用GPU最难的地方，在于必须使用图形语言来作程序设计。但有了OpenCL和Nvidia以C语言为基础的CUDA开发者环境，让这种情况改观。