采訪嘉賓：Sanford H Russell，（負(fù)責(zé)GPU Computing部分）
      Andy Keane（Tesla計算產(chǎn)品經(jīng)理）

　　首先，Sanford H Russell介紹了最新的CUDA 2.0的改進(jìn)之處，以及即將在Photoshop中通過CUDA 2.0實現(xiàn)的插件、濾鏡功能，這樣就可以充分利用GPU的強大并行計算能力，來提高Photoshop中圖片特效渲染的速度。

　　另外，Sanford H Russell還展示了通過CUDA完成的芯片焊接質(zhì)量檢測程序，通過3D的檢測手段，加上GPU強大的計算能力，工作效率比普通檢測手段要高出很多倍。

　　隨后，我們的記者針對CUDA 2.0的改進(jìn)以及在Photoshop中的實際工作方式提出了問題，Sanford H Russell和Andy Keane作出了解答，在這里我們將回答的內(nèi)容整理為幾點。

采訪總結(jié)：

問題1：請介紹一下CUDA 2.0所作的改進(jìn)。

　　●CUDA 2.0最主要的幾點改進(jìn)就是：提供雙精度的浮點運算功能（64bit）、提供了新的函數(shù)庫和編譯器、支持GPU完成光線追蹤功能等等。這些改進(jìn)無疑提高了CUDA的執(zhí)行效率，改善了兼容性。

問題2：前面提到Photoshop已經(jīng)可以通過CUDA來實現(xiàn)加速，是所有Photoshop應(yīng)用都能通過CUDA加速嗎？

　　●最新的Photoshop本身將通過OpenGL來進(jìn)行渲染，而CUDA則用來編寫一些具有特殊功能的插件，而這些插件在使用時就可以利用到GPU強大的計算能力。

問題3：請介紹一下CUDA在工業(yè)設(shè)計中的其他應(yīng)用。

　　●以布料模擬為例，布料模擬將對服裝可視化設(shè)計產(chǎn)生很大的影響，開發(fā)者不僅可以知道布料的類型，也可以通過布料模擬直觀地看到布料的軟硬以及重量。

PhysX開發(fā)團隊

采訪嘉賓：Manju Hedge（NVIDIA副總裁）
      Curtis Davis（NVIDIA副總裁）
      Nadeem Mohammad（PhysX產(chǎn)品經(jīng)理）

PhysX開發(fā)團隊三位專家

　　Manju Hedge首先給我們介紹了最新版PhysX驅(qū)動的一些改進(jìn)，例如提供了對8系列以上NVIDIA顯卡的全線支持、對以往獨立的PhysX PPU的支持等等。然后，他又介紹了PhysX在設(shè)計應(yīng)用中的一些新功能，比如通過APEX提供的設(shè)計工具，我們可以不用一塊磚一塊磚地去完全模擬一座橋的物理結(jié)構(gòu)，只需要直接輸出一座橋的模型即可，大大減少了設(shè)計時間，提高了工作效率。另外，PhysX也被用在機器人智能培訓(xùn)、軍事訓(xùn)練、集裝箱裝載計算（模擬貨物在集裝箱內(nèi)的碰撞情況）等方面，而且還在向更多的范圍擴展。

　　針對我們提出的PhysX在游戲中的一些應(yīng)用問題，三位PhysX技術(shù)專家作了詳細(xì)的說明。

采訪總結(jié)：

問題1：據(jù)說已經(jīng)有人通過破解，讓Radeon HD4800系列也能實現(xiàn)PhysX硬加速，這可信嗎？

　　●AMD的顯卡可以通過破解從硬件上支持PhysX？雖然理論上可以，但不是通過CUDA（AMD GPU不支持CUDA），要真的實現(xiàn)硬加速也基本上是不可能的，那過于復(fù)雜了。

問題2：可以讓SLI平臺的顯卡分別獨立實現(xiàn)渲染和物理加速嗎？

　　●SLI技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)讓一塊顯卡專門負(fù)責(zé)物理加速。

問題3：我們知道物理加速可以通過CPU和GPU來完成，這個平衡如何去調(diào)節(jié)？

　　●PhysX同時包括CPU和GPU實現(xiàn)物理加速的功能，而且可以由程序本身來決定CPU和GPU負(fù)載的平衡以達(dá)到最好的執(zhí)行效率，以后版本的NVIDIA驅(qū)動也許會提供調(diào)節(jié)這個平衡值的工具。
Pegasys公司

采訪嘉賓：Kawamura（Pegasys公司總裁）

 

Pegasys總裁Kawamura

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　　來自日本Pegasys的技術(shù)工程師與NVIDIA CUDA工程師首先為我們介紹了Pegasys最新推出的TMPGEnc 4.0視頻編碼工具，在最新的4.0版里，提供了對NVIDIA CUDA的支持，因此可以使用GPU來完成視頻轉(zhuǎn)換的前期處理（例如一些濾鏡），從而大大提升視頻轉(zhuǎn)換的效率。經(jīng)過現(xiàn)場的演示，一段視頻用Core2 Duo的處理器轉(zhuǎn)換需要105秒，而開啟GPU加速后，僅需59秒。

　　我們的記者隨后提出了一些問題，Kawamura先生和技術(shù)工程師作出了解答。

采訪總結(jié)：

問題1：需要在TMPGEnc中手動開啟對CUDA的支持嗎？

　　●對，你可以選擇開啟CUDA或者是關(guān)閉。

問題2：TMPGEnc支持轉(zhuǎn)換RMVB格式嗎？

　　●出于授權(quán)費用問題，所以暫時不支持。

問題3：GPU和CPU在TMGPEnc中是如何分配工作的？

　　●CPU擅長數(shù)學(xué)運算，GPU擅長圖形渲染，因此我們可以通過CUDA讓GPU來完成一些濾鏡效果和前期處理，讓CPU來完成最后的編碼，這由軟件來進(jìn)行平衡使用。當(dāng)然，用GPU完成后期的編碼也是可行的，但那會非常復(fù)雜，在這方面用GPU不如CPU更有效率。

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