原创<br> 详解服务器GPU架构和基础知识( 五 )_：详解服务器GPU架构和基础知识原创：H

3、GPU加速技术

3.1、CUDA

为充分利用GPU的计算能力，NVIDIA在2006年推出了CUDA（ComputeUnifiedDevice Architecture，统一计算设备架构）这一编程模型。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序。

通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。以GeForce 8800 GTX为例，其核心拥有128个内处理器。利用CUDA技术，就可以将那些内处理器串通起来，成为线程处理器去解决数据密集的计算。而各个内处理器能够交换、同步和共享数据。

从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动。

开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库：CUFFT (离散快速傅立叶变换)和CUBLAS(离散基本线性计算)的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。