平行視覺與GPGPU/CUDA

課程 : 論文研討

日期 : 2011.10.07

時間 : 13:50 ~ 15:40 PM

地點 : S516

演講者 : 輔仁大學電機工程系王元凱教授

作者 : 資工產碩一 蔡宇斌

學號:00366520

        在過去十年來的電腦硬體產業上，硬體的運算能力與處理速度越來越快，平均每18個月電腦的運算速度就會提升一倍，技術上升所需的代價也隨之浮現，例如：因速度需要提升，在過去的理論當中處理器的時脈就要上升，時脈上升的代價就是溫度也隨之上升，然而散熱的處理反而成為阻礙硬體發展的關鍵之一，在時脈競爭的年代，人們發現若要以現實環境中最佳考量，時脈在4G已算是極限，除非有人希望未來抱著跟主機一樣的散熱系統跑來跑去，因此在這樣的環境下，過去只有在伺服器或超級電腦上可以聽到的多平行緒CPU逐漸開始嶄露頭角，並隨著制程的進步而開始普級化，單一封裝的CPU可存比以前2倍4倍….以上的電晶體，電晶體的數量平均分佈且數量越來越多，不但可以分散熱能，也可以共同處理程式來增加效能，也就是成為現在人們最常聽見的多核心電腦。

         在近年來，各家公司已爭相開發多核心CPU/GPU 然而我們最常聽到的代表中，CPU以intel為頭，GPU方面目前以NVIDIA為首，這兩家廠商所生產的處理器所使用角度不同，在這裡我們提到的是以影像處理為主，所以主要目標是放在Nvidia的CUDA的運算處理方面。

至於多執行緒的硬體即使可以使用，但仍需有軟體上的配合，在程式設計上，目前已經有許多語言和lib都可以支援多執行緒，這裡身為資工系我們在未來的軟體設計上，也勢必是未來要注意的地方。

        最後王教授以影像處理的運算方式來展示程式在執行多執行緒的硬體下操作，在效能的表現上至少也會有4倍以上的進步，在這樣結果的展示下的結論成為現代為什麼大多無論到智慧型手機，個人電腦，筆電都會支援多執行緒的原因下最有力的證明。