分析：NVIDIA、CUDA與x86到底是何關系
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著名市場調研機構John Peddie Research近日撰文，對Nvidia日前宣布的CUDA-x86編譯器進行了分析和評論，并探討了CUDA、x86技術的彼此關系，特別是Nvidia究竟為什么要這么做。
其實事情并沒有現象得那么簡單。Nvidia上周在GTC 2010圖形技術大會上宣布的CUDA-x86編譯器與其獲取x86知識產權并沒有任何關系。雖然這種說法在過去今年中從來沒有停止過。事實上，這個所謂的CUDA-x86跨平臺編譯器只是用于在x86架構硬件上運行CUDA編寫的應用程序。
乍一看，這似乎和Nvidia的長期策略相抵觸。Nvidia一直在努力將應用程序的運行從x86 CPU轉移到GPU上，那么為什么又要將自家硬件專屬的CUDA程序移植到x86平臺上呢？
其實，Nvidia此番并不是要幫助CUDA開發人員，而是有新的目標。
Nvidia官方宣稱，CUDA-x86編譯器的目的是降低開發人員CUDA入門的難度。現在絕大部分的計算基礎架構都是基于x86處理器的，想一下子轉入GPU并行計算并沒有那么簡單，CUDA-x86就在兩者中間搭建了這么一座橋梁。通過幫助程序員們首先在x86平臺上開發、調試和運行CUDA程序，或者提供第二輔助平臺，可能就會有越來越多的人對GPU CUDA感興趣，并為之投入更多資源。
隨著更多的開發人員投身于GPU計算，Nvidia也只要讓CUDA程序在x86平臺上能夠正常工作即可，沒必要針對性地專門優化。舉個例子，Intel Sandy Bridge、AMD Bulldozer新架構處理器都會支持雙倍浮點性能的SIMD AVX指令集，可大幅提升程序性能，但是Nvidia就用不著支持它——當然不是說Nvidia肯定不會支持，只是說這么做會有違其初衷。
歸根到底，CUDA-x86程序會比那些不支持CUDA但針對x86架構優化的程序要慢，甚至可能會慢很多，于是開發人員分別在x86 CPU、Nvidia GPU上運行CUDA程序就會看到明顯的差距，而這種提速正好證明了Nvidia的觀點：在浮點密集型應用上GPU要比CPU快得多。
所以說，轉到GPU上就可以看到十倍甚至上百倍的性能提升，這不僅會讓越來越多的開發人員青睞Nvidia硬件，更有利于Nvidia的GPU計算優勢市場宣傳。這，才是所謂CUDA-x86編譯器的真正意圖。
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