CPU是否还是未来PC的计算中心
在这么多年的竞争中，并非没有试图挑战CPU地位的竞争者，与Intel一同成长的National国家半导体、Cryix、zilog这些先烈暂且不说，即使是幸存下来的AMD也未能革Intel的命，规模上与Intel差距甚远。这些公司未能逆转Intel的原因有很多，不过有一点是不容忽视的，Intel掌握着X86指令的专利权，别的公司用X86处理器与Intel竞争在先天上就处于不利地位，或许最好的方法是另辟蹊径，候选人之一就是GPU。 伴随GeForce 256而生的GPU概念问世于1999年，GPU指的是Graphic Processing Unit（图形处理单元），这是一款真正意义上的3D显卡，直到现在GPU其最重要的功能也是图形处理，尤其是3D游戏处理。随着技术的突飞猛进，显卡的性能越来越强大，逐渐具备了可编程流水线、高密度并行处理等特性，显卡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1TFlops（等效每秒一万亿次运算），显卡超强的浮点运算能力为GPU实现通用计算打下了基础。
Folding@home这样的科学运算是发挥GPU通用运算的最佳场合
2002年的Siggraph展会上，ATI、NVIDIA等商场提出了GPUGPU（General Purpose Computation on the GPU，通用图形处理器）的概念，寻求将GPU强大的浮点运算能力应用在图形处理之外的场合，像科学计算、数据库分析这样需要大容量、高速度的重复性运算成了GPUGPU的通用计算的最佳领域。 到了DX10时代，GPU通用计算又获得了一次良好的发展机遇，微软在DX10规范中提出了统一处理单元的概念，将之前的VS顶点渲染器和PS像素渲染器整合为流处理器进行统一运算，显卡的并行计算能力和可编程性也同步提升。正是在统一渲染器的基础上，NVIDIA和ATI各自开发了自己的GPU通用计算技术CUDA和Stream，将复杂的图形处理与通用的编程衔接起来，使得GPU编程像普通的编程一样简单。
Badaboom首次在桌面领域引入GPU加速计算
GPU通用计算应用最广泛的领域就是各种高性能计算领域，包括石油勘探、科学计算、药物分析乃至天文演算，这些领域都是普通用户平时接触不到的，以致普通消费者很难体会到GPU通用技术到底能带来哪些好处，因此我们就以GPU通用计算在视频压缩中的应用为例，来个管中窥豹，一探CUDA/stream加速技术的究竟。在测试之前，我们先来看看Stream和CUDA的一些简单介绍。 [2.AMD Stream技术简介]
在X1950 XTX时代，AMD曾经斯坦福大学的Folding@hiome项目组有过合作，使用AMD的显卡为蛋白质折叠计算提供加速功能，不过那时使用的方案过于专业而无法为普通用户所享用，直至去年末的8.12版催化剂中才为普通消费者提供了基于Stream技术的Folding@home和AVIVO Converter转码加速功能。
催化剂安装中的Folding@home选项
对于Stream技术，AMD宣称可让显卡内数百个平行串流核心，为各种一般用途的应用带来加速的效果，打造各种优异的平台，并可大幅提升每瓦性能，而实现这一点的前提就依赖于AMD独特的流处理器单元设计。
AMD独特的架构设计使得显卡的浮点运算能力非常强大
自AMD第一代DX10架构HD 2000系列以来，AMD在显卡架构的流处理器每周期处理可以5个指令，并且可以拆分为4D矢量指令和1D标量指令，这样做的好处是可以大大降低流处理器单元的设计难度，同样的芯片面积中便可以大幅增加流处理器数量，所以AMD的显卡理论浮点计算能力大大高出NVIDIA的芯片，HD 4850达到了1TFlops，最新的HD 4890更是达到了1.36TFlops（800x2x850MHz=1.36TFlops），强大的浮点运算能力也为Stream加速打下坚实的基础。 自从在XBOX360上与微软合作之后，AMD的图形技术紧密跟随DX的发展脚步，DX10中统一架构的出现带来了Stream加速功能的实用化，未来的DX11中将进一步提升通用计算的地位，DX11规范中的一个关键特性―Compute shader（计算渲染）便是针对GPU通用计算而定的，AMD很快也将发布新版Stream SDK工具包，为即将到来的DX11时代做好准备。
《Froblins》Demo
AMD曾经发布过一个名为《Froblins》的Demo，其中就包含了利用GPU强大的运算能力为Demo中的每个角色进行独立AI计算的场景，而以往游戏中的AI运算都是CPU负责的，玩家完全可以期待Stream技术带来的精彩表现。 [3.大放光芒的CUDA] 面对GPU通用计算技术的美好前景，野心勃勃的NVIDIA公司在GPU通用计算上走得更远，也更彻底，意图以GPU强大的并行性能颠覆把持计算中心已久的CPU的地位，这一次他们依赖的王牌就是CUDA。
CUDA已成为NVIDIA公司实现GPU中心论的筹码
CUDA，全称为Compute Unified Device Architecture（计算统一设备架构），这是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境，简单来讲，CUDA也是一种编程用的C语言，不过它面向的是GPU，调用的是GPU资源实现各种运算，而普通的C语言针对的是CPU，调用X86指令实现功能运算。 GPU通用计算的概念出现的很早，但是CUDA的出现却离不了DX10图形引擎，因为DX10引擎中最重要的概念―统一渲染单元（Unified shader）为实现GPU通用计算奠定了基础。第一代CUDA在06年底发布的首款DX10规范的G80架构上实现，到了GT 200时代，GTX 200系列显卡实现了硬件级双精度算术（GT200核心中拥有30个64位浮点单元），CUDA也顺利发展到了2.0时代，最新版为2.2，提供win7系统的支持，并增加了多种新特性。
GPU与CPU架构的运算优势之处
注：CPU中的ALU即为运算器，GPU中同颜色的则是shader运算器。如果软件环境合适，GPU可以用来运算的晶体管要远多于CPU。 跟以往的GPGPU概念不同的是，CUDA是一个完整的解决方案，包含了API、C编译器等，能够利用显卡核心的片内L1 Cache共享数据，使数据不必经过内存-显存的反复传输，shader之间甚至可以互相通信，对数据的存储也不再约束于以往GPGPU的纹理方式，存取更加灵活，可以充分利用stream out（流输出）特性，最典型的例子就是PhysX物理加速特效。PhysX最早是Aegia公司推出的硬件级物理加速技术，NVIDIA将其收购之后便通过CUDA环境将PhysX软件化，由显卡中的shader单元承担物理加速特效的运算。
CUDA已经在渗透入许多需要高清能计算的行业应用中
历经三年的发展，结合CUDA应用程序+Tesla超级计算机（核心是GT200显卡）的软硬兼施，NVIDIA已经攻入以往只有高端服务器才能做到石油勘探、流体力学计算、药物测试乃至基因分析等利润丰厚的领域。 [4.Badaboom简介] Badaboom的大名相比不用多说了，作为支持GPU加速运算的转码软件，Badaboom一直是NVIDIA展示实力的急先锋。这款软件从最初只支持有限的几种格式已经扩展到支持多种编码/多种格式的视频输入，不过输出方面依然只有H.264编码一种。 这款软件最近发布了1.2版，支持多语种界面，其中包括简体中文，易用性进一步提升。
简体中文界面
自定义视频输出选项
分辨率大小设定
音频输出设定
Badaboom是目前唯一一款完全借助GPU运算能力加速转码的软件，界面简洁直观，功能也日趋强大，支持的格式也越来越多，不过这款软件并不免费，售价为29.99美元。 软件的下载地址： Badaboom 1.2.0.85版：http://www.myfiles.com.cn/soft/42/42769.htm [5.TMPGEnc简介] TMPGEnc也是一款老牌的视频转码软件，是由日本的17岁的少年高手天才堀浩行开发，早期仅支持MPEG-1压缩，这款软件一直以高压缩画质著称。随着版本的提升，功能也越来越强大，目前已经支持包括高清视频在内的主流格式，而且除编码功能外，软件本身也集成了许多视频编辑功能，可以制作出相当水准的影片。 在08年，TMPEGEnc也在4.6.2版本中加入了CUDA支持，官方宣称转码速度比传统CPU处理可以提高446%之多。
向导式的界面使用起来非常简单
软件还可加入多种滤镜处理
输出格式也是种类繁多
选项设置中可以开启CUDA加速
性能优化
注意，如果启用了CUDA加速，软件需要进行一次优化，点击确定即可。 TMPGEnc作为一款老牌视频软件，已经不单单是视频转码这么简单，玩家完全可以讲它当做一款使功能强大而操作简单的视频处理软件。 软件下载地址在此： TMPGEnc 4.7.1.284版：http://www.myfiles.com.cn/soft/25/25201.htm [6.Mediacoder简介]
论功能，Mediacoder称得上转码软件中的NO.1，通过整合开源社区众多的音视频编码解码器，Mediacoder可以转换在你见过或者见都没见过的音视频格式中互相转换。当然，功能强大的背后则是易用性的降低，这款软件比较适合经验丰富的用户。 在0.7版之后，Mediacoder也加入了CUDA支持，转码速度有了实实在在的提升。
新手用户对于这样繁多的可调参数一定头都大了
Mediacoder强大的原因之一便就丰富的可调参数，从视频格式、画面大小、解/编码器、码率再到音频格式、码率，各种参数实在是繁多，没有一定的基础还真难以下手。
编码器中可选CUDA Encoder
Mediacoder也不甘落后地开发了自己的CUDA编码器，可以调用GPU的运算能力为视频编码加速，虽然仍处测试阶段，但是其加速能力已不可小觑。
音频编码设置
画面大小调整
对于Mediacoder来说，原本就很强大的功能上再加入CUDA加速，无论是在功能上还是速度上，都有着过人的表现，最重要的是软件免费使用的。 软件下载地址在此： Mediacoder 0.7.1.4466版： http://www.myfiles.com.cn/soft/15/15792.htm [7.CyberLink Mediashow Espresso简介]
Mediashow Espresso的出品方也就是大名鼎鼎的PowerDVD软件的娘家―Cyberlink讯连科技，这款软件最大的特点就是同时支持NVIDIA的CUDA和AMD的Stream两种技术，功能上不属于Badaboom。
简洁的界面
界面风格与Badaboom如出一辙，都是秉承简洁直观的理念，支持文件直接拖放操作，或是一次性导入视频所在文件夹。
功能选项
添加视频之后，默认可以输出为Apple、Sony、Microsoft、YouTube四种常用格式，选其他格式的话，用户可以自定义输出格式，其中MPEG-4 AVC（即H.264）编码可以使用CUDA或Stream加速，而MPG2格式只支持Stream加速，CUDA则不行。
MPEG-4可以使用CUDA或Stream加速
MPG2独享Stream加速
至于剩下的几种编码格式尚未支持任何GPU加速功能，只能由CPU进行转码。另外，Mediashow Espresso还支持同时支持四个视频转码，而且可以设置完成后关机，非常贴心。 [8.ATI AVIVO Converter简介] NVIDIA大力推动CUDA运算，AMD也没闲着，在去年末尾的8.12版催化剂驱动中也为HD 4000系列显卡用户献上了一道大礼―AVIVO Converter转码程序支持Stream加速，虽然早期的版本曾遭遇画质困扰，但是历经半年的完善，AVIVO Converter也是今非昔比了。
在基本版的催化剂控制中心可以找到
安装完催化剂控制中心和ATI AVIVO Converter程序之后，用户可以在基础界面中的催化剂控制中心中找到转换程序。
支持的格式
ATI AVIVO Converter转换程序支持的格式也日渐丰富，除了Apple、Sony便携设备上的格式，还有H.264、MPEG-2等多种常见编码格式都有很好的支持，用户也可根据需要手动调节视频的码率。 [9.测试平台和测试说明] 我们的测试平台配置如下：
测试平台配置及测试项目
驱动下载地址： 催化剂9.6 For Vista http://drivers.mydrivers.com/drivers/270-108079-AMD(ATI)-Radeon-HD-2000-HD-3000-HD-4000-/ NVIDIA 186.18 WHQL For Vista http://drivers.mydrivers.com/drivers/273-109218-NVIDIA-GeForce6-GeForce7-GeForce8-GeForc/
Intel 芯片组驱动 9.1.1.1014 PV版 http://drivers.mydrivers.com/drivers/273-109319-Intel-Intel-Chipset-Device-Software-9.1./ 测试选用的源视频是一部H.264编码的1080P高清MV，总帧数6723帧，0.97GB大小，视频码率为37.5MBps，音频码率为4.6MBps。考虑到Badaboom仅支持H.264编码，所以输出影片也选择H.264编码，此外以上五款转码软件，Mediashow不支持自定义码率设置，通过Mediainfo检测输出后的影片，其码率为12-13MBps，所以我们统一了输出影片的标准：H.264编码，12.5MBps码率，音频为AAC，码率为256KBps，面画大小为1920X1080（便于后面的画质对比）。 [10.转换时间测试结果] 这五款软件按支持GPU加速与否，可以分成以下测试组，详细结果如下。
各软件转码所用时间
注：TMPGEnc软件的CUDA设置中包括在滤镜中使用CUDA加速，所以分为两部分：TMPGEnc是正常的视频压缩，TMPGEnc2则是加入视频降噪、音频降噪和颜色修正三种滤镜效果后的压缩过程。 由于各软件的算法不同，所以挨个来说。Badaboom作为目前GPU加速应用最彻底的软件，其压缩速度也是最快，仅有188秒，远低于其他转码软件。Mediashow Esproesso作为不多的同时支持CUDA和Stream加速的软件，在打开GPU加速功能后，压缩速度要比单纯用CPU有了大幅提高，其中CUDA加速下大幅提升，时间从485减少到了277秒。 对于TMPGEnc来说，不使用滤镜的情况下，CUDA的开启对于压缩速度并没有影响，如果加入滤镜处理，CUDA便可以表现出领先优势，减少了近200秒的压缩时间。 加入CUDA支持的新版Mediacoder则带给人们一些惊喜，使用X264编码器进行CPU压缩的事件为607秒，而使用CUDA Encoder进行GPU加速后，压缩时间则大幅减少到200秒，考虑到Mediacoder强大的功能，这款软件的吸引力绝对大增。 对ATI AVIVO Converter来说，转换速度一直是其强项， 仅用了216秒，时间上要短于单纯CPU加速解码的，不过与Badaboom相比，转换时间仍然略有差距。 [11.转换后的画质对比之一]
对于视频转换，除了转换时间之外，转换后的影片画质也是重要的考量因素。首先要明白的是，影片从高码率向低码率转换肯定要损失画质表现的，即使是相同码率，不同软件因算法不同导致转换后的画质也不一样，我们要比较的也是这一点，看看转换后的影片画质损失如何，不同转换软件压缩出的影片质量又是如何。
原版视频画面
Bdaboom转码画质
Mediacoder CPU转码画质
Mediacoder CUDA加速转码画质
Mediashow Esproesso CPU转码画质
Mediashow Esproesso CUDA加速转码画质
Mediashow Esproesso Stream加速转码画质
影片转换后的画质参数
由于码率和分辨率基本一致，转换出来的影片大小也趋于相同，奇怪的是Mediacoder使用CUDA编码器转换出来的影片仅有108M大小，仅有其他转换方式的来的影片三分之一，不过画质并没有太多差异。 就画质而言，Mediashowr Stream转码出来的影片中，蔡琴的脸部皮肤趋于光滑，画面细节有所损失。总体来说Mediashow Espresso三种方式转码出来的影片纵向对比差别不大，但是与Mediacoder相比，衣服的颜色要浅些，色彩略有失真，在这几种转码方式中，要数Badaboom的画质最为均衡，颜色失真小，细节也很丰富。 [12.转换后的画质对比之二]
原版视频画面
TMPGEnc CPU转码画质
TMPGEnc CUDA加速转码画质
TMPGEnc带三种滤镜效果转码画质
TMPGEnc带三种滤镜效果CUDA加速转码画质
AVIVO Converter转码影片画质
影片转换后的画质参数
TMPGEnc转换出来的所有影片大小都是一样，包括CUDA加速在内，ATI AVIVO Converter的大小为341MB，基本一致。 用TMPGEnc转换出来的影片颜色略微发黄，明显不如原版甚至不如前面几款软件转换出来的影片。此外，不加滤镜的情况下，CUDA并没有带来速度上的提升，而且影片质量不如CPU转码，增加滤镜效果后，CUDA明显提速，但是画质仍不如CPU转码。 AVIVO Coverter的转码速度一直是其最大的优势，此前饱受争议的画质损失问题也在逐渐改进。就此处来看，除了颜色略有失真外，整体质量并不比其他转码软件差。 [13.各软件的CPU占用情况之一]
考察各软件的CPU占用情况时，采取的是实时截图的方式，虽然不能代表转码过程中所有时刻的资源占用情况，不过仍能反映出各软件的资源占用情况。
Badaboom的CPU占用
Badaboom的CPU占用率一直在10-15%上下，是所有转码软件中最低的，由此也可以看出，Badaboom主要依赖GPU性能，对CPU要求不高。
Mediacoder CPU转码
Mediacoder在使用CPU转码时，CPU几乎一直是100%占用，四个核心都是如此。
Mediacoder CUDA转码
即使是用CUDA转码，CPU的占用率也没有大幅下降，也一直保持在90%以上，Mediacoder的GPU加速依然不能脱离CPU。
Mediashow Esproesso的CPU转码
Mediashow Esproesso在使用CPU转码时占用率也很高，不过并不像Mediacoder那样可以100%占用。
Mediashow Esproesso的CUDA转码
使用CUDA加速之后，CPU占用率有所改善，降至90%以下。
Stream加速时的CPU占用
在使用Stream加速的时候，CPU占用与CUDA差不多，也是在90%以下。 [14.各软件的CPU占用情况之二]
TMPGEnc使用CPU转码的占用率
TMPGEnc使用CUDA转码的占用率
TMPGEnc虽然支持CUDA加速，但是从CPU占用上来看，依然是CPU承担了绝大多数转码任务，转码时间也证明了这一点。
添加三种滤镜处理时CPU转码占用
添加视频降噪、音频降噪和颜色修正三种滤镜效果之后，CPU占用维持在90%上下，并未满载。
添加三种滤镜处理时CUDA加速转码占用
这种情况下，如果使用CUDA加速，那么CUDA将会承担部分任务，软件会把四分之一到三分之一的任务量分配给CUDA，依然是CPU承担多数任务量。
AVIVO Converter转码时的CPU占用
AVIVO Converter一直有着转码速度快的优势，CPU总体占用率为30-40%左右，其中一个核心占用较高，其余核心的占用较低。 [15.总结及感想] 简单对以上几款软件做个总结，Badaboon使用简单，转换快速，是崇尚简单N卡用户的首选。Mediacoder新版大变身，CUDA编码极速提升，而且画质并不差，再加上可调功能强大，适合高玩选择。TMPEGEnc老当益壮，不单是一款功能强大的压缩软件，也具备了一定的视频处理，可以当半个专业软件使用，CUDA的支持也起到了锦上添花的作用。 对A卡用户来说，免费的AVIVO Converter转换速度快，是不二之选，不过Mediashow Espresso也相当不错，支持两种格式的Stream加速，而且加速效果明显，当然N卡用户也一样可以选择Mediashow Espresso。 实际上本文并不是一篇转码软件的评测，而是想通用视频压缩这个普通用户看得见用得上的方式介绍下GPU通用运算的情况，从测试结果来看，能够充分使用CUDA/Stream加速的转换过程，如Badabomm、Mediacoder的CUDA编码、Mediashow Esproesso的H.264，这些场合中使用GPU加速最少也能节约一半的转换时间，这些仅仅GPU通用计算的一个小方面而已。
CUDA在NVIDIA的大力推动下已经处于领先优势
在GPU通用计算刚刚问世的时候，人们就在考虑GPU能够取代CPU成为计算的中心力量，因为GPU的发展速度远远超过CPU，一代CPU的架构通常要3-5年才会更新，每次更新换代同频率下的性能提升也不过20%，多核时代也是如此，而GPU更新换代的时间不过1年半，新一代产品架构会有50%甚至100%的性能提升，GPU已经具备了在硬件基础上挑战CPU的能力，目前影响GPU通用计算普及的关键依然在软件支持上，只有实现了软件直接调用GPU资源进行运算，GPU才具备了与CPU一较长短的可能。 目前做得较好的软件环境便是NVIDIA的CUDA和AMD的Stream，NVIDIA公司已将CUDA作为自己制胜未来计算中心的法宝，不遗余力地推动CUDA走入千家万户，相比之下，AMD对Stream通用计算的推广就好像没有那么热衷，支持Stream计算的软件明显不如支持CUDA的多，不过这并非AMD的技术实力问题，而是因为两家公司在对待GPU通用计算上的态度有所不同。AMD作为一家同时拥有CPU和GPU业务的公司，他们更习惯CPU做计算中心，GPU作辅助，大力推动GPU通用计算并不是很紧迫的事，因此在这个问题上，并不如NVIDIA那样积极，当然相关的应用也远没有CUDA那样深入。
Larrabee能否如愿成为Intel进入GPU通用计算市场的钥匙
相比之下NVIDIA没有CPU业务，他们想要开疆拓土就只有扩大手中的王牌，极力推动GPU的应用范围，与之类似的是另一位大腕Intel，它走的则是另一条路―精简X86指令推出Larrabee计算器，了解过Larrabee架构的人都应该清楚，Larrabee并不是简单的显卡核心（虽然Intel很可能会推出Larrabee显卡），Larrabee也是Intel用于大规模并行计算的通用处理器。这三家公司最初分别像是110跨栏、100米短跑和1000米长跑一样，原先是个人跑个人参加的比赛，今天他们忽然要一起参加400米接力赛，三位选手的优势各不相同，现在发令枪已经响起，谁能最终夺冠并引领通用计算的未来，一切尚属未知。
