利用图形API 和CUDA进行GPU通用计算的性能区别？

weixin_28740097 2021-11-25 16:07:11

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weixin_38498942 2021-11-25

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利用图形API需要把问题转化为图形学的变化；而CUDA是C语言的扩展，比较适合做通用计算

GPU\CUDA-主导GPU计算的革命回顾显卡的发展，用户对图形计算方面的需求不断的超出了CPU在计算能力方面的发展速度。随着CPU计算能力的进步，人们一度认为可以将图形、视频等需要大量运算的功能都交与CPU完成。但是在3D时代，人们发现庞大的3D图形数据计算量对CPU的负荷，已经远远超出了它所能承担的计算能力。为了满足海量数据的图形计算需求，显示芯片向更高速更复杂发展。终于有一天，当显示芯片实现的计算能力也无法满足快速增长的图形计算需求时，计算功能被脱离出来单独作为一个芯片设计，这就是专门负责图形计算的处理器——GPU(Graphics Processing Unit)，

CUDA高性能GPU计算Julia集代码，可运行CUDA 7.0编译的

自从NvIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU(Graphic Processing Unit)的概念，GPU 长期以来一直充当着CPU“助手”的角色，大部分的数据处理由 CPU负责计算，而GPU仅仅是根据API指定的函数对这些数据进行简单的加工，然后送到显示器上。但是，近年来随着大型游戏和3D技术在计算机领域的蓬勃发展，GPU的性能越来越强大，逐渐具备了可编程流水线、高密度并行处理等特性，许多GPU 的浮点运算能力已经超越了CPU，以目前最强的i7 975为例，其浮点运算能力也远远达不到HD 4850的ITF1ops(等效每秒一万亿次运算)，GPU超强的浮点运算能力为其实现通用计算打下了基础。

检测CPU和GPU处理图片的时间对比,需要拥有支持CUDA的硬件设备

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