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NVISION 08 大会报道—NVIDIA开发团队专访

时间：2008-12-17 12:29:00 来源：UltraLAB图形工作站方案网站 人气：15685 作者：admin

采访嘉宾：Sanford H Russell，（负责GPU Computing部分）
Andy Keane（Tesla计算产品经理）

NVIDIA CUDA专家Sanford H Russell

　　首先，Sanford H Russell介绍了最新的CUDA 2.0的改进之处，以及即将在Photoshop中通过CUDA 2.0实现的插件、滤镜功能，这样就可以充分利用GPU的强大并行计算能力，来提高Photoshop中图片特效渲染的速度。

　　另外，Sanford H Russell还展示了通过CUDA完成的芯片焊接质量检测程序，通过3D的检测手段，加上GPU强大的计算能力，工作效率比普通检测手段要高出很多倍。

　　随后，我们的记者针对CUDA 2.0的改进以及在Photoshop中的实际工作方式提出了问题，Sanford H Russell和Andy Keane作出了解答，在这里我们将回答的内容整理为几点。

采访总结：

问题1：请介绍一下CUDA 2.0所作的改进。

　　●CUDA 2.0最主要的几点改进就是：提供双精度的浮点运算功能（64bit）、提供了新的函数库和编译器、支持GPU完成光线追踪功能等等。这些改进无疑提高了CUDA的执行效率，改善了兼容性。

问题2：前面提到Photoshop已经可以通过CUDA来实现加速，是所有Photoshop应用都能通过CUDA加速吗？

　　●最新的Photoshop本身将通过OpenGL来进行渲染，而CUDA则用来编写一些具有特殊功能的插件，而这些插件在使用时就可以利用到GPU强大的计算能力。

问题3：请介绍一下CUDA在工业设计中的其他应用。

　　●以布料模拟为例，布料模拟将对服装可视化设计产生很大的影响，开发者不仅可以知道布料的类型，也可以通过布料模拟直观地看到布料的软硬以及重量。

PhysX开发团队

采访嘉宾：Manju Hedge（NVIDIA副总裁）
Curtis Davis（NVIDIA副总裁）
Nadeem Mohammad（PhysX产品经理）

PhysX开发团队三位专家

　　Manju Hedge首先给我们介绍了最新版PhysX驱动的一些改进，例如提供了对8系列以上NVIDIA显卡的全线支持、对以往独立的PhysX PPU的支持等等。然后，他又介绍了PhysX在设计应用中的一些新功能，比如通过APEX提供的设计工具，我们可以不用一块砖一块砖地去完全模拟一座桥的物理结构，只需要直接输出一座桥的模型即可，大大减少了设计时间，提高了工作效率。另外，PhysX也被用在机器人智能培训、军事训练、集装箱装载计算（模拟货物在集装箱内的碰撞情况）等方面，而且还在向更多的范围扩展。

　　针对我们提出的PhysX在游戏中的一些应用问题，三位PhysX技术专家作了详细的说明。

采访总结：

问题1：据说已经有人通过破解，让Radeon HD4800系列也能实现PhysX硬加速，这可信吗？

　　●AMD的显卡可以通过破解从硬件上支持PhysX？虽然理论上可以，但不是通过CUDA（AMD GPU不支持CUDA），要真的实现硬加速也基本上是不可能的，那过于复杂了。

问题2：可以让SLI平台的显卡分别独立实现渲染和物理加速吗？

　　●SLI技术已经实现让一块显卡专门负责物理加速。

问题3：我们知道物理加速可以通过CPU和GPU来完成，这个平衡如何去调节？

　　●PhysX同时包括CPU和GPU实现物理加速的功能，而且可以由程序本身来决定CPU和GPU负载的平衡以达到最好的执行效率，以后版本的NVIDIA驱动也许会提供调节这个平衡值的工具。
Pegasys公司

采访嘉宾：Kawamura（Pegasys公司总裁）

Pegasys总裁Kawamura

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　　来自日本Pegasys的技术工程师与NVIDIA CUDA工程师首先为我们介绍了Pegasys最新推出的TMPGEnc 4.0视频编码工具，在最新的4.0版里，提供了对NVIDIA CUDA的支持，因此可以使用GPU来完成视频转换的前期处理（例如一些滤镜），从而大大提升视频转换的效率。经过现场的演示，一段视频用Core2 Duo的处理器转换需要105秒，而开启GPU加速后，仅需59秒。

　　我们的记者随后提出了一些问题，Kawamura先生和技术工程师作出了解答。

采访总结：

问题1：需要在TMPGEnc中手动开启对CUDA的支持吗？

　　●对，你可以选择开启CUDA或者是关闭。

问题2：TMPGEnc支持转换RMVB格式吗？

　　●出于授权费用问题，所以暂时不支持。

问题3：GPU和CPU在TMGPEnc中是如何分配工作的？

　　●CPU擅长数学运算，GPU擅长图形渲染，因此我们可以通过CUDA让GPU来完成一些滤镜效果和前期处理，让CPU来完成最后的编码，这由软件来进行平衡使用。当然，用GPU完成后期的编码也是可行的，但那会非常复杂，在这方面用GPU不如CPU更有效率。