通用计算：引导未来发展的技术

    在查看测试结果之前，我们再最后看看GPGPU计算。所谓GPGPU计算是指通过显卡的GPU来做为主要处理器完成系统所需执行的计算任务。这项技术拥有令人兴奋的潜力，我们现在看到的应用仅仅是这项技术的初级成果。

    

    这也是专业显卡最重要的价值。专业卡上拥有更高的显存容量，可以进行更多的估算执行。除非任务可以在存储器上完整的执行，否则数据必须要在显存和系统之间交换，这会使得计算过程变慢。

    举个例子来说明，在目前的光线追踪计算中，完整的3D场景需要通过显存来协助处理器进行渲染，如果场景太大，那么GPU就会忽略渲染，转而让CPU进行处理，这样会大大增加渲染时间。而2-6GB的超大显存容量可以让专业显卡进行渲染时更加得心应手，大大提高效率。

    

    目前有两种主要的GPU计算程序接口（API）：CUDA和OpenCL。OpenCL是一种开放标准，NVIDIA和AMD都支持这一规范，而CUDA是NVIDIA独有的技术，只有NVIDIA的产品能够支持。

    NVIDIA是首家开始推行GPU通用计算并研发出完整技术的硬件制造商，在2006年，首个采用统一渲染单元的革命性GPU架构：G80诞生了，这款产品就是经典的GeForce8800GTX。这种技术上的领先导致早期大量的程序支持CUDA而不兼容OpenCL。从一个专业技术人员的角度出发，原作者更希望看到OpenCL更加成熟，对于开发人员来说，拥有一个统一的工业标准肯定要比有多个API接口要好。

    在渲染工作中，有很多应用可以使用GPU来加速运算，无论是基于CUDA还是OpenCL。比如基于CUDA的Mentalimages'iray，Arion随机控制，RefractiveSoftware的OctaneRender软件，支持OpenCL的GlareTechnologies’IndigoRenderer,ChaosGroup’sV-RayRT和ArtAndAnimationStudio的FurryBall渲染器。GPU加速在一些开源软件比如LuxRender、cebas'sfinalRender4也将获得支持，相信都会在OpenCL下良好运行。目前可以免费使用的软件有StudioGPU的MachStudioPro，一款同时兼容CUDA和在DirectX支持下OpenCL的软件。这是一款原作者极力推荐的软件，由于它完全免费，导致其入不敷出已经破产，但是依然可以下载并使用它。

    然而，目前在计算机绘图工业领域中，对于GPU加速计算有着两种态度。一些工作室认同GPU加速技术，认为它可以很好的进行运算工作并大力支持；同时还有一部分人认为GPU渲染在输出品质上无法与CPU处理相比。一种比较折中的做法是由GPU进行单独的视觉预览或特殊工作，最终处理工作保留并交由CPU进行。一个典型的例子就是SonyPicturesImageworks，由GPU进行渲染、实现和效果，CPU进行后处理。