根据分布式计算的未来发展，我选amd的显卡，还是nv

amd3-core

?

refla

除非你打算买 AMD 的 7900 系列，否则，还是建议买 NV

nekoko

future is unpredictable~
不过1年之内的话还是NV咯~

ledled

OpenCL的应用还少，我觉得未来还是CUDA靠谱些，因此果断NV

Youth

对这方面关注比较少，能不能给我简单介绍就现在的科学计算而言，a/n各家的优势/劣势大致是什么？如果opencl应用变多的话，会有什么影响？

因为之前了解到a/n两家的gpu架构差异比较大，不知道会不会某个架构无论如何都不适合做科学计算，而不管类似于cuda/opencl这样的接口应用广泛与否？

superTWT

GPU运算除了用在科学计算，还有哪些地方会用到？

之前看到一个CT制造商的招人贴，是收分子影象并行计算人才，其中就提到了CUDA

任职要求 Competencies:
¨精通使用C++编程语言， Windows环境下多线程编程
Excellent C++ programming experience and windows programming experience for multi-thread
¨有GPGPU并行计算、 CUDA或OpenMP编程经验者优先
Experience in GPGPU parallel computing, CUDA or OpenMP is preferable
¨有图像重建算法经验者优先
。。。。。。

refla

回复 5# Youth

A 卡架构属于所谓的“超长指令字（VLIW）”，简单来说，就是把多条顺序执行的指令合在一起同时执行。当然，前提是这些指令可以并行执行，即它们之间没有任何制约关系。

进一步说明参见http://zh.wikipedia.org/wiki/VLIW

举个例子，（原文：http://bak2.beareyes.com.cn/2/lib/200705/15/20070515391_9.htm，强烈推荐阅读此文！）

add r1.x, r2.x, c1.x
mul r1.y, r2.y, c1.y
mad r1.z, r2.z, c1.z
cmp r3.x, r2.w, c1.w
rcp r1.x, r2.x, c1.x

R600 可以在一个 SIMD vector 中同时执行上面的指令（流），而 G80 只能在一个 SP 中依次执行。这意味着，R600 只要一个时钟周期完成的任务，G80 需要五个时钟周期。在同频的情况下，G80 花费的时间是 R600 的五倍。

所以，A 卡适合指令并行度高（比如CC）或者类似向量操作（比如MW）的计算任务。关于这两个项目的具体情况，还是要由某超级碉堡 才能说得清楚：
http://www.equn.com/forum/redire ... 6113&pid=345683

总之，不会出现某个架构无论如何都不适合科学计算的情况。

当然，R600 的 VLIW 架构适应性不如 G80，A 卡的 7900 系列也改为与 G80 相同的架构（类型）。

CPU 方面的情况也是这样，VLIW 架构日渐式微的趋势不可逆转。。。

IBM 早已放弃该技术：http://tech.sina.com.cn/other/2003-12-28/1516274495.shtml
HP 把它抛给 Intel：http://news.mydrivers.com/1/211/211136.htm
而关于“（Intel 的）安腾将死”的传闻，也是甚嚣尘上：http://news.mydrivers.com/1/191/191289.htm

由于两者的架构（类型）趋于雷同，所以，不管 OpenCL 的应用是否变多，都不会有所影响了。。。

fengkai

听说OpenCL是汇编的，难度比CUDA大了很多，虽然开源，但是使用起来很麻烦...再加上貌似看到过CUDA现在也开始搞开源...现在想要入手显卡的话N卡的通用性会比A卡好很多，（现在支持A卡的项目和N卡的完全不在一个数量级上...)而未来的话，也许OpenCL会更有竞争力吧...