明星编辑
流言终结者——显卡干别的是噱头？
爱玩是每个人的天性，我们热爱游戏，喜欢徜徉在虚拟的世界中不能自拔。而如果想要有良好的游戏体验，一块优秀的显卡是必不可少的，因此在装电脑时我们通常都会选择一块非常优秀的显卡，比如GTX560，以便满足自己游戏方面的需求。
提供流畅的视觉体验是GPU的第一要务
但是，我们的个人电脑很明显不是一台游戏机，个人电脑有着丰富的用途，它能够通过各种软件及应用实现各种各样的功能，让我们的生活变得更加便捷以及丰富多彩。如果只将电脑的用途捆绑在游戏上，那显然浪费了我们为其花费的大量金钱。
如果只玩游戏，还不如去买一台PS3
问题来了，可能你不想浪费自己的金钱，你也不想把电脑之捆绑在游戏应用这一单独的领域中，但问题是你所购买的显卡，看上去好像确实只能拿来玩游戏。除了游戏之外，你不仅想不出显卡在别的地方还能有什么用途，而且长期以来总有人不停的在你耳边不断的重复着“显卡干别的就是不务正业”或者“显卡就是显卡，干显卡以外的事情都是骗你钱的噱头”之类的言论，这也让你对显卡能做其他事情这件事产生了极大的怀疑。
事情真的如此么？
流言终结者
是时候终结各种流言了，基于Fermi构架的显卡不仅能有拥有良好的游戏体验，同时还可以在很多与日常生活息息相关的应用领域为我们提供极大的帮助。下面，就让我们以GTX560为例，看看一块看上去“只能用来游戏”，“干别的都只是骗钱噱头”的显卡究竟是怎样在日常生活的方方面面给予我们极大帮助的吧。
图像处理类加速——PhotoShop
● 图像处理类加速——PhotoShop
用PhotoShop处理图片几乎是每一个电脑使用者都会面对的应用环境。出门照个照片，回家处理一下然后跟新朋好友们分享，这是大多数人生活中很平常的一部分。但随着显示器以及摄影设备像素数的持续提升，我们所要面对的每一张图片都变得越来越大，甚至动辄几十上百兆，不要说处理，连打开它们都成了一种煎熬。
PhotoShop CS4
这种时候，GTX560就可以登场了。
使用GPU通用计算加速来处理图像
通过Fermi2.0优秀的GPU构架设计，GTX560可以在游戏中获得良好的体验，在日常应用中还可以大幅加速许多软件的使用速度，PhotoShop就是其中之一。只需如图示那样非常简单的一个勾选，GTX560强大的计算能力就能让软件在载入和处理图片时的速度大幅提升。
到底能带来多大的提升呢~？下面这两段视频可以直观的告诉你GTX560的强大，以及它究竟能为你带来多大的帮助。
开启GPU加速：
关闭GPU加速：
震撼么？一块平时被看做单纯游戏显卡的GTX560，竟然可以为日常使用最频繁的图像处理软件带来如此大的性能提升。单纯CPU来进行处理的存在明显卡顿的过程，被GPU加速的流畅平滑，毫无粘滞感。这不仅大大改善了我们日常应用的体验，更提升了GPU的使用价值，让我们为其投入的金钱有了更多的收益和回报。
GTX560对日常生活的改变，还远不止这些呢。
学习工作好帮手——MATLAB的FFT加速
● 学习工作好帮手——MATLAB快速傅里叶变换（FFT）加速
游戏与学习和工作，在大多数人看来都是抵触的。多少玩物丧志的反面教材被人们反复宣扬，多少仁人志士都在教育人们不要玩物丧志，多少各种教授在勇敢且不计报酬的拯救着被游戏蛊惑的少年……游戏和工作学习，就真的处在两个次元，永远都无法得到统一么？
MATLAB软件
MATLAB（MathWorks）是世界上应用最为广泛的商用数学软件，它简单，直观，易用，兼容性极佳，受众广泛，集算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境于一身，可以实现控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析、系统模拟、动态/嵌入式系统开发等等各种场合。由于并不需要很多的专业编程知识且功能极其强大，不论对于在校的大学生还是专业技术人员来说，只要你不是纯文科生，那么在太多的领域，MATLAB都是最为重要的首选软件。
MATLAB在文科之外的领域影响巨大
MATLAB的强大和简洁使它能够让更多的在校学生和科技工作者接触到更加高级的数学工具，这也导致了MATLAB能够非常快得让你触及到系统运算能力的压力上限，比如说快速傅里叶变换（FFT）。快速傅里叶变换在图像处理、波形分析、信号分析甚至金融分析等过程中都有极其重要的作用，但快速傅里叶变换及其他离散傅里叶变换算法对系统的运算能力要求极高，甚至6C12T的I7 990X这样的最高级民用处理器都难以满足FFT2函数计算的需求。科研人员还好说，穷学生们怎么可能买得起动辄4,5000甚至上万却只能换来CPU+主板+内存的I7平台呢？
笔者在上学的时候经常接触FFT2以及IFFT2函数
不用担心，FFT加速这种事情，GTX560这种看上去跟学习和工作完全不沾边的游戏显卡可以做得非常好。NVIDIA提供的Jacket工具集以及nvmex加速插件，GTX560这种游戏显卡便可以摇身一变，成为你学习和工作的良好助手。根据测试，在大多数情况下，GTX560可以实现比常规CPU快5~20倍的FFT速度，在jacket工具集的帮助下甚至可以达到近百倍的速度提升。
jacket加速的MATLAB
谁说工作学习和游戏不能统一的，GTX560就在用自己的实际行动证明，不论游戏还是学习，它全部可以轻松应对。
看片也能加速——CUDA视频回放方案
● 看片也能加速——CUDA视频回放方案
紧张的学习和工作之后，我们该放松放松了。玩游戏很多时候并不是放松的唯一选择，看看高清电影对不少人来说比游戏更能达到愉悦心情的目的。看高清电影这种事情，GTX560帮得上忙么？
欣赏大片也是一种很好的放松
尽管高清视频回放对目前大多数的电脑来说都不是什么艰难的工作了，但其相对较高的系统资源占有率依旧使得大多数电脑在进行高清视频播放时难以进行其他的工作。此时，采用CUDA视频回放加速解决方案就派上用场了。
GPU加速的高清视频回放
利用CUDA解决方案，GTX560可以在暴风影音等大多数视频回放软件中提供良好的GPU加速功能，在GPU加速的帮助下，CPU得到了进一步解放，有了更加充裕的资源，后台运行的程序便可以更加高效的完成，最终实现娱乐工作两不误。
CPU的解脱——视频压缩
● CPU的解脱——视频压缩
看视频未必非要在电脑上进行，随着便携设备的发展，手机、PSP或者平板电脑都能让你随时随地的欣赏大片。但问题是要让这些设备以最理想的清晰度和效果对视频进行播放，需要先行将原视频处理成适合它们的格式以及分辨率。由于这种对视频进行压缩以及编码变换的过程需要大量离散数学运算，CPU的执行效率一直不高，因此对CPU来说转码一直是一件辛苦的差事。
badaboom软件
Badaboom是视频压缩领域出现的第一款使用GPU加速的软件，它的能转化大多数常见的视频格式，同时操作简便快捷。Badaboom的出现，让CPU在视频压缩领域得到了进一步的解放，其所提供的针对GPU通用计算能力的视频转码加速功能，让用户可以非常快速的完成各种格式的视频转换工作。
通过CPU进行的转码过程
通过GPU完成的转码过程
从实际操作的测试不难看出，一直以来都被视作游戏显卡的GTX560，在处理同样一段视频的压缩时所表现出的性能已经达到了一颗I7-975的7倍，同时GTX560的介入还大幅降低了压缩过程中的CPU占有率，让其能够腾出更多的资源进行其他工作。如果让这种显卡只运行游戏，你难道不觉得这是一种巨大的浪费么？
创造史诗——分布式运算及公益事业
● 创造史诗——分布式运算及公益事业
读过史诗，创造过么？想创造么？也许你会觉得自己不过只是一介浮沉于尘世间的平民，离创造史诗这种壮举太过遥远了些，其实不然，这世界上有太多的机会让人们为了全人类的事业做出贡献，比如说公益性的分布式运算项目——Folding@home。
Folding@home PS3版运行界面
作为最大的独立平台医学类分布式运算项目，Folding@home研究的对象是蛋白质折叠，误折，聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算项目。我们使用联网式的计算方式和大量的分布式计算能力来模拟蛋白质折叠的过程，并指引我们近期对由折叠引起的疾病的一系列研究，找到相关疾病的发病原因和治疗方法。借助CPU或者GPU的模拟运算，Folding@home能了解蛋白质折叠、误折以及相关的疾病。目前进行中的研究有：癌症、阿兹海默症（老年失智症）、亨廷顿病、成骨不全症、帕金森氏症、I型及II型糖尿病、流感及其他病毒感染引起的致命性疾病等。在病毒对宿主的入侵过程、糖尿病病因研究、自闭症病因研究以及阿兹海默症研究等领域，Folding@home已经做出了卓越的贡献。
PS3版Folding@home
没想到吧，借助Folding@home程序，那块本来只是打算用来玩游戏的GTX560，竟然可以让你在人类了解自我以及追求美好幸福生活的奋斗史中写下浓墨重彩的一笔。你在这一秒的计算，也许会在未来的某个时刻拯救无数人，甚至包括你自己的性命，这种行为本身不就是在创造创造人类发展史上最恢弘的史诗么？
GTX560运行Folding@home示例
想要书写史诗其实非常简单，你只需要下载Folding@home程序客户端，然后双击运行，接着在config中填上你的大名以及想要加入的队伍（友情提示，中国队编号3213），剩下的事情就交给GTX560来完成好了。凭借Fermi2.0构架出色的设计，GTX560在折叠过程中表现出了优秀的性能，即便是原子数超过1000，边界条件严格限定了长程力影响以及温度和PH值等条件的复杂任务，GTX560也只需不到2小时即可完成运算工作。
“游戏显卡”为什么能干这么多事
● “游戏显卡”为什么能干这么多事
GTX560在绝大多数人眼中只不过是一块游戏显卡，一块用来执行游戏相关图形渲染的显卡为何会具有如此多的应用能力，甚至能通过科学研究改变了我们的生活呢？答案皆来自Fermi的构架设计。
GF114构架
微软在DirectX 10中统一了Vertex Shader和Pixel Shader，这种统一让shader背后的ALU单元第一次完全的暴露在了程序员面前，急剧放大的寄存器资源也使得这些ALU的多样化应用成了可能。而在DirectX 11中，微软通过新引入的Compute Shader，第一次将通用计算性能与图形渲染性能完全的统一了起来，Compute Shader通过通用计算直接加速图形渲染的做法，更进一步加剧了图形过程对GPU通用计算能力的要求。一款显卡如果想要拥有优秀的DirectX 11图形性能表现，其通用计算能力必须极其强大才行。
Compute Shader将通用计算与图形融合在一起
在Fermi系列构架中，NVIDIA不仅让ALU完全具备了DirectX 11所要求的资源水平及运算能力，更在ALU外围采用了先进的GPC并行化设计，甚至为整个构架配置了2级线程仲裁机制以及CPU才有的多级cache体系等其他构架完全没有的结构。这些设计看似与图形过程没有直接联系，实则与DirectX 11的渲染速度息息相关。Fermi构架不仅让其强大的通用计算性能与图形过程相融合，通过Compute Shader大幅加速图形渲染的过程，提供了更好的并行度和运算效率，更为程序员高效的利用其丰富灵活的通用计算资源做游戏渲染之外的事情提供了可能。
Fermi构架拥有更好的并行度
前面我们所提到的那些与电脑常规使用及日常生活息息相关的应用，原本都是由CPU独立完成的。而这些应用对计算能力要求的日益加大，使得CPU变得越来越不堪重负。与CPU不同，现代GPU的等效通用计算能力经常十倍甚至数十倍的超越前者，但这部分运算能力因为灵活度不足等原因，长期以来都被封印在GPU中无法得到释放。Fermi系列构架为了顺应DirectX 11的要求所带来的强大而且灵活的构架设计，不仅让GPU的运算灵活性得到了大幅提升，更让其可以协助甚至接替CPU来完成很多与日常生活息息相关的程序的处理工作。
公正的计算测试——GPCBENCHMARK
● 公正的计算测试软件——GPCBENCHMARK
既然GPU能够为我们带来如此大的便利，让我们的软件执行过程变得更加高效和快速，那究竟怎样才能方便直观的判断一块GPU是否拥有这样的能力呢？其实很简单，GPCBENCHMARK可以告诉你一切的答案。
GPCBENCHMARK运行界面
GPCBENCHMARK是一款基于OpenCL的通用计算性能基准测试软件，它仅采用所有硬件均公共支持的OpenCL共有优化方式，最大限度的避免了“针对性优化”这种极易导致恶意竞争以及不公正结果反映的现象。与其他基于OpenCL的GPU通用计算测试软件不同，GPCBENCHMARK并不是一款只考验GPU理论运算能力或者某几项特殊运算能力的基准测试软件，它包含了大量贴近实际应用的性能测试。
GTX560测试结果
通用计算显然并不仅仅包含吞吐这么一个简单的过程，真实的常规数学应用都是极其灵活的，这不仅要求GPU具有优秀的吞吐能力，对其ALU的灵活度也有着极高的要求。GPCBENCHMARK并没有一味的强调吞吐或者只进行哈希加密等穷举法之类无聊至极的测试，除了哈希加密算法之外，其集成的矩阵操作、并行规约、离散反余弦操作，以及直方图绘制、卷机操作、噪声处理和双立方滤波等贴近真实应用的测试环节，均使其能够最大限度的测试GPU在常规数学应用中的表现。
GPCBENCHMARK会对真实的常用数学方法进行测试
全面而且极其贴近真实的常规数学应用环境测试，方便直观的与CPU的性能对比以及公正的优化策略，让GPCBENCHMARK成了可以全面而且真实的反应GPU通用计算能力的基准测试。如果你希望了解你手头的显卡除了游戏之外还能够为你的日常生活提供多大的帮助，不妨使用GPCBENCHMARK来测试一下。
“显卡干别的是噱头”这个流言被终结了
写在最后：
通过本文我们不难发现，“显卡干别的就是不务正业”或者“显卡就是显卡，干显卡以外的事情都是骗你钱的噱头”之类的流言，已经可以被终结了。在对图像处理、学习及工作软件加速、视频回放处理、压缩以及公益活动等领域应用的了解之后，我们应该可以得出如下结论：GTX560之类基于Fermi构架的显卡不仅可以给我们带来流畅的游戏体验，更可以为我们日常的工作生活提供极大地便利。随着DirectX 11的普及以及通用计算的发展，通过GPU来协助CPU处理日常应用的其他软件，将在未来成为越来越流行的做法。GPU必将进一步加速你的学习、工作和生活，让游戏更加绚丽的同时让生活更加便捷和高效。
