Parallel Vision with GPGPU/CUDA 以GPGPU/CUDA進行平行視覺

學號、姓名 : 資工研一 00366112鄭俊裕

日期 : 2011.10.07

時間 : 14:00 ~ 15:30

演講者 : 輔仁大學電機工程系王元凱教授

通用圖形處理器（ 英語：General-purpose computing on graphics processing units，簡稱GPGPU或GP²U ），是一種利用處理圖形任務的圖形處理器來計算原本由中央處理器處理的通用計算任務。這些通用計算常常與圖形處理沒有任何關係。由於現代圖形處理器強大的並行處理能力和可程式流水線，令流處理器可以處理非圖形數據。特別在面對單指令流多數據流（SIMD），且數據處理的運算量遠大於數據調度和傳輸的需要時，通用圖形處理器在性能上大大超越了傳統的中央處理器應用程序。

CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）是由NVDIA所推出的一種整合技術，是該公司對於GPGPU的正式名稱。透過這個技術，使用者可利用NVIDIA的GeFore8以後的GPU和較新的Quadro GPU進行計算。亦是首次可以利用GPU作為C-編譯器的開發環境。NVIDIA行銷的時候，往往將編譯器與架構混合推廣，造成混亂。實際上，CUDA架構可以相容OpenCL或者自家的C-編譯器。無論是CUDA C-語言或是OpenCL，指令最終都會被驅動程式轉換成PTX代碼，交由顯示核心計算。

平行視覺運算的功能除了在遊戲之外，在日常生活中也是隨處可見的。像是GPU能夠瀏覽3D網路、適地性視覺化應用程式、創新內容開發、電腦視覺、使用者介面、影像識別、HD影片處理、虛擬世界及其他更多的應用。

GPGPU已經慢慢的成為許多非繪圖應用的平台，包括雲端運算、金融市場分析、電磁模擬、石油與天然氣探勘、醫療偵測及科學計算。