NVIDIA與北科　成立嵌入式GPU聯合實驗室

NVIDIA在8日於台北維多利亞酒店舉辦「GPU技術大會」(GTW)，分為虛擬桌面架構(VDI)、高效能運算(HPC)、與專業視覺化三大未來趨勢。

GPU技術大會匯集超過600為台灣的產官學界人士參加，下午的議程為展現GPU技術在各領域的重大研究與應用成果。主講人包含NCHC國網中心、台大、北科大等各領域的專家前來，分享GPU技術帶來的效益，與廣泛的影響力。同時NVIDIA邀請NASA專案計畫主持人、CUDA會士、北科大國際講座教授黃柏銘前來演講，並在中午餐敘時，代表北科大宣布與NVIDIA合作成立嵌入式GPU聯合實驗室(Joint Lab)。

NVIDIA在台灣推廣CUDA平行運算教學，並希望落實CUDA在全球之發展，因此NVIDIA捐贈Jetson TK1嵌入式開發套件給台北科技大學，共同合作成立嵌入式GPU聯合實驗室。透過產學合作方式，給更多學生GPU技術的專業知識，並致力於開發嵌入式GPU技術在更多領域的發展，例如擴張至車用科技內裝，機器人等裝置。

中午餐敘中，NVIDIA展出Jetson TK1。以及搭配高效能攝影機模組，可分析運算複雜的影像，例如偵測物體移動方向與速度、分析影像中物體的動作。未來可望運用在監控攝影。

台北科技大學副教授陳彥霖表示，在車用系統上，除了自動路邊停車外，也可用作辨識前方行人、動物並快速反應的系統；另外智慧眼鏡也可望使用此系統。

北科大國際講座教授黃柏銘表示，海量資料運算需求促使GPU成長。GPU的運算速率比現在常見的CPU高上許多，只要配合較大的記憶體頻寬、資料傳輸速率，過去需要好幾台超級電腦的運算工作，只要個位數的GPU就能搞定。GPU可望用來進行地震與海嘯的模擬分析，在車用系統上，除了自動路邊停車外，也可用作辨識前方行人、動物的系統。

GPU的性能既然「GPU的運算速率比現在常見的CPU高上許多」，乾脆以後不需要CPU，就由GPU來取代CPU工作，變成GPU與CPU二合一，不就好了？

gpu的设计结构上造成运算浮点和向量，但不擅长整数，两个结合更好

老實說，我也不是很了解GPU是啥？我只知道最早的時候，電腦只有CPU，只能做簡單的整數運算，如果要處理浮點數，或是三角函數、微積分、工程運算等，都只能靠一堆「電腦程式」指令來達成。但是後來有了8087這種「數學輔助處理器」以後，就不用寫一堆程式碼，就能很簡單的辦到了。但沒幾年，很快「數學輔助處理器」就內建到CPU裡面，不需要自己加裝。

反正現在也有內建GPU的CPU，比如intel處理器。以後我看GPU應該要跟CPU二合一，以後不用搞啥一堆「OOXXPU」了。

8087 是由 Intel 所設計的第一個數學輔助處理器，並且它是建造來與 Intel 8088 和 8086 微處理器成對工作。它是 x87 家族中的第一個，8087 的目的是用來加速應用程式有關 浮點 運算的運算需求。效能的加強依照特定的應用，從 20% 到 500% 不等。

輔助處理器推出約 60 個新的可利用指令給程式設計師，所有的指令都是以 "F" 開頭跟其他的標準 8086/8088 整數運算指令有所區別，舉例來說，相對於 ADD/MUL，8087 提供 FADD/FMUL。

8087（以及事實上整個 x87 家族）並不提供自由和線性的暫存器集合（像是 8086/88 和 80286 處理器中的 AX/BX/CX/DX 暫存器）-- x87 暫存器的結構是某些 堆疊 的形式（儘管它並不十分像傳統的堆疊資料結構），範圍從 ST0 到 ST7。80x87 輔助處理器的浮點指令藉由推出和推入數值到堆疊上來運算。

當 Intel 設計 8087 時，他的目標是建立一個標準的浮點格式給未來的設計。事實上，從這個輔助處理器的歷史觀點來看，一件最成功的事情是為 x86 PC 推出了第一個浮點格式：IEEE 754。8087 提供兩個基本的 32/64 位元浮點資料形態和額外的擴展 80 位元之內部支援來改進較大和複雜的運算之精準度。除此之外，8087 提供一個 80 位元／17 位數封裝 BCD (二進位編碼之十進位 格式以及 16, 32 和 64 位元整數資料形態。

8087 是於 1980年 公開，然後由 80287、80387DX/SX 和 487SX 所替代。Intel 80486DX，Pentium 和之後的處理器都在CPU核心含有內建的輔助處理器。

那时编译器（compiler）还不发达，对浮点的问题就是要人工的靠汇编解决，c语言时代就不用了，就算没有硬件浮点计算器，可以靠和一起类似的方式实现，这个在arm上很普遍的

咳咳～你說的ARM我也沒用過，甚至根本沒看過！我到現在都還在用「馬鹿手機」- SONY K530i！什麼App都不能裝！什麼網路都沒辦法上，更不可能收信！

我看CPU最近N年的發展，除了奈米化，越做越小、核心越來越多，時脈越來越高，似乎沒什麼重大突破了！不如乾脆跟GPU合併算了！