1.3 国内外研究现状

文章内容源自《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》

1.3 国内外研究现状

基于 GPU 的科学可视化计算(Visualization in Scientific Computing),在研究和工程运用上都取得了卓越的成果。由于科学可视化计算处理的数据量极大 (人体 CT、地质勘探、气象数据、流体力学等),仅仅基于 CPU 进行计算完全不能满足实时性要求,而在 GPU 上进行计算则可以在效率上达到质的突破,许多在 CPU 上非常耗时的算法,如体绘制中的光线投射算法,都可以成功移植到 GPU 上,所以基于 GPU 的科学可视化研究目前已经成为主流。

近年来,基于GPU进行通用计算的研究逐渐成为热点,被称之为GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units,也被称为GPGP,或 2GP ),很多数值计算等通用算法都已经在GPU上得到了实现,并有不俗的性能表现,目前,线性代数(linear algebra) 【kruger and westermann 2003】,物理仿真 (physical simulation) 【Harris et al. 2003】和光线跟踪算法(ray tracer) 【Purcell et al.2002; Carr et al. 2002】都已经成功的移植到GPU上。在国内,中国科学院计算技术研究所进行了基于GPU的串匹配算法的实现【29】。关于GPGPU的更多知 识点可以参阅网站http://gpgpu.org/

旨在降低 GPU 编程难度,设计基于 GPU 的高级程序语言的研究同样进行的如火如荼。2004 年,斯坦福大学研究的 BROOKGPU 项目设计了一个实时的编译器,编程人员不需掌握图形学知识,只需掌握与 C 语言类似的流处理语言 BROOK,即可进行基于 GPU 的通用编程开发。目前 BROOKGPU 已经在 AMD 公司进行深入研发。国内浙江大学计算机学院针对高级着色语言的编译系统 【30】,以及可编程图形硬件的加速等技术进行了研究。

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