小影霸朴实的外表下却拥有着这么多强大的技术支持：DX11、3D vision、PHYSX、CUDA、SLI等等，今天就来给大家说说CUDA的作用吧，这可是N卡特有的哦。
CUDA的发展史
实际上，CUDA是在2006年的11月与G80这款产品一同诞生的，在2007年2月NVIDIA首次发布了CUDA的公测版，而在2007年6月，CUDA 1.0版与Tesla系列正式登场，到了07年底，CUDA 1.1测试版放出。在CUDA 1.1测试版当中，NVIDIA为其增加了一些新的功能。
在CUDA 1.1版本发布后，NVIDIA也适时的推出了适合CUDA的驱动程序。当时NVIDIA就已经表示，只要GeForce 8系列或更高版本的显卡产品搭载169.XX版本以上的驱动就可以支持CUDA功能了。这是一个非常重要的举措，因为这就意味着，在今后任意一台拥有GeForce 8以上的显卡都能够支持CUDA了，而无需必须用有一台专业的Tesla产品才能够实现CUDA加速。此外，CUDA 1.1版本还增加了异步执行与数据复制（仅限于G84、G86、G92或更新的产品）、异步数据传输、显存、支持64bit Windows操作系统以及多GPU SLI对CUDA的支持等等功能。
而最新的版本则是在GeForce GTX 200系列产品发布时同步推出的CUDA 2.0版本，而CUDA 2.0测试版则是在今年春天的早些时间推出的。在CUDA 2.0版本当中，增加了如下内容：支持双精度运算（仅支持GT200系列产品）、支持Windows VISTA操作系统（包括32bit和64bit）、支持MacOS X操作系统、分析调试器、3D纹理支持以及优化数据传输等。
CUDA发布2.0后目前支持的硬件方面分为3个级别，面向娱乐消费方面的GeForce，面向专业图形设计市场的Quadro，还有面向GPU计算的产品，它不具备图形输出的功能，面向不同的应用领域，NVIDIA方面推出不同的产品。这方面也可以看出CUDA的应用方面之广。未来NVIDIA方面还会完善CUDA，现在就NVIDIA的数据已经有8000万的支持CUDA的GPU已经销售出去了，这样看来CUDA的应用就有了其存在的支持，你的GPU不单单只是作为一个图形处理芯片，只要有支持CUDA的软件开发，那么对于一般的消费者来说，就是等着享受就是了。
目前普通消费者能在市面上看见支持CUDA的GPU产品从笔记本到高性能多GPU的系统中。也就是普通的用户，我们使用的普通笔记本到台式级
Adobe公司的PhotoShop仍在不断的发展，因为它要让新的版本能够有足够的吸引力、足够新的功能，骗欧美的正版用户不断地掏银子升级。当然，在我国，这样险恶的用心显然是无法达成的。
这是一个倡导分工合作的时代，这是一个提倡专业化的时代。PhotoShop想要进步，要想从用户那里“骗”来更多的升级费用，那一定要从其他的领域吸取营养。最新的PHOTOSHOP CS4的魅力在于Adobe公司与最大的显卡芯片厂商NVIDIA合作，能够基于CUDA平台对软件进行优化和加速。
CUDA平台是NVIDIA今年研发的一套利用GPU的能力的运算平台，通过这套平台，显卡不再仅仅是图形计算的工具，直接通过更适合并行运算的GPU对任务进行优化。NVIDIA今年推出的大多数新技术，包括PhysX物理加速都是借助此技术而开发的。现在在CUDA编程的大本营“CUDA Zone”有上百个科学运算项目被共享，CUDA正在为许多科研项目做出贡献。
Adobe公司一直以来对CUDA技术都非常感兴趣，不仅仅是PHOTOSHOP CS4运用了这一技术，而且早先的Adobe Reader、Adobe Flash Player……都运用了这一技术提供了加速选项，在最新发布的CS4套装软件中，支持GPU加速的软件共三款，包括Photoshop CS4，Premiere CS4和After Effects CS4，当然，离我们关系最近的当然还是PHOTOSHOP，通过mop等社区，PS已经成为一种大众软件深入群众之中。
Adobe CS4的一项关键要点在于它可以充分利用GPU强大的计算能力。与使用CPU运行CS4的差距显而易见。对于专业的创意人员来说，性能是非常重要的。凭借NVIDIA GPU，他们可以与创造出来的图像和视频互动，而且运行速度更快，画面更清晰，效果更生动。在Photoshop CS4中，GPU可提供对图像旋转、缩放和放大平移这些常规浏览功能的加速，还能够实现2D/3D合成，高质量抗锯齿，HDR高动态范围贴图，色彩转换等特效。
当然，想要体验CUDA带给PHOTOSHOP的性能提升，想要成为了解最新技术的PS达人，一款NVIDIA的显卡就必不可少。
虽然G80和GT200图形核心已经可以在CUDA运算方面做的非常不错，但是GF104系列核心具有更强大和更精准的CUDA运算能力，因为从架构设计的开始，NVIDIA就为其注入了CUDA运算的灵魂。
首先，新架构提供了对并行线程执行2.0指令集的支持，PTX是级别较低的虚拟机和ISA，目的是为了支持并行线程处理器的运作，在PTX被载入的时候，PTX指令会被GPU转换为可读的机器代码。PTX 2.0增加了很多新特性，比如IEEE 32位浮点精度、所有变量和指针都有统一的寻址空间、支持64位寻址、OpenCL和DirectCompute的新指令，以及最重要的对C++语言的支持，这些都将将会对GPU的可编程性、精度以及性能方面带来较大的提升。
其次，对于各种不同的应用程序来说，虽然共享缓存能够解决不少问题，但并非能够解决所有问题。程序当中经常会出现关联共享缓存的情况，而有些程序则更希望调用高速缓存，甚至还有要求两者全部调用的情况。为了让这些程序能够得到更好的优势，且满足不同的需求，GF104核心设计了全新的内存层级结构。
在GF104当中，抛弃了原有的纹理操作提供只读而像素数据提供只写的情况，改为了全新的加载/存储单元。并且在GF104当中的每一个SM阵列当中均增加了一个L1高速缓存，同时配备所有SM阵列可以共享的L2缓存，如此以来所有读取以及存储操作均可被支持。在每个SM阵列当中的64KB缓存上，可以将其分为48KB共享缓存和16KB的L1缓存组合，也可分为16KB的共享缓存和48KB的L1缓存组合。对于例如电子动态模拟这类需要大量使用共享缓存的程序，其性能将得到三倍左右的提升，而对于一些无法确定内存访问情况的程序，48BK的L1缓存设置则将会发挥更大功效。
另外，GF104的GigaThread引擎也经过了改进，G80的GigaThread引擎能够管理最多12288个线程，在新的架构当中，GigaThread引擎得到了再次提升，并且加入了最新的双级分布式线程调度器技术。GigaThread引擎负责将准备处理的线程块格为不同的SM阵列分配为线程块，而每个SM阵列当中的双Warp调度器负责将每个线程块分配为32个线程。Fermi的GigaThread引擎提升了线程吞吐率，同时动态加快了上下文交换、并发内核执行、以及改进的线程块调度等操作。
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