Pear

  好久没写日志，更新一下

 17 again -- 一部电影，比起热得发烫的Transformer，只是一部小成本电影，开始吸引我看这部电影的是其中有Matthew perry，看看当年的chandler现在有什么作为。

 故事大概讲一个中年男人的遇到了中年危机（孩子不听话，老婆闹离婚，事业不顺利），然后偶然间他的身体回到了17岁，通过换了一种身份与自己的孩子和老婆相处，最终他明白什么才是最珍贵的

总的来说这个电影值得一看，耐人寻味，20年说短不短，说长不长，眼一闭一睁就过去了，现在能做的只能是把握现在，只有20年后，who knows?

记得有一本成功学的书上说，一个成功的人只不过是在每一件小事上选择正确的，积极的那个，积少成多，量变引起质变。当一个人站在半山腰上仰望山顶时，由于云雾遮挡所以决定那是多么的遥不可及，当坚持下去爬上山顶的时候，回想过去其实也没什么

不说那么多了，好好加油了，我和我的朋友们

记得还是在上半年的程序员中看到有关CUDA的介绍，一直零零星星看了些介绍，没时间仔细去验证，这段时间捡起来研究一番，闲言碎语不多表，切入正题
 先做下广告，什么是CUDA,CUDA（Compute Unified Device Architecture），是英伟达公司为下一代大规模并行计算提供的统一计算框架
 为什么使用CUDA，很简单，由于现在CPU主频已经遇到了明显的瓶颈，45nm制程已经是公认的极限，要想再提高主频要付出很大的代价，而同时现代的显示晶片已经具有高度的可程式化能力，由于显示晶片通常具有相当高的记忆体频宽，以及大量的执行单元，因此开始有利用显示晶片来帮助进行一些计算工作的想法，即GPGPU。CUDA即是NVIDIA的GPGPU模型.而显卡的工作原理就是通过增加SP的数量来应对大规模的数据运算，新的NVGTX280拥有240个主频为1.5GHz的SP。其实说简单点CUDA的取胜秘诀就是三个臭皮匠顶一个诸葛亮，是一种空间换时间的方法，以下一个图标足以说明问题：

图标上为现实的GTX280的浮点运算能力已经轻松突破1.008TFLOPs,而双黄的酷睿爬到100GPFLOPS已经是相当吃力了，也许你要说浮点运算不能说明问题，问题计算所体现出的速度包括主频，频宽，流水线处理，缓存等多方面作用的结果，的确intel大哥已经把CPU已经把缓存和CPU配合到极致的程度，但是毕竟双拳难敌四手，那么就用事实说话：

　　我是我自己dell（XPS1530）做为试验机：配置如下：

GPU GeForce 8600M GT 流处理器数目32，主频950MHz

CPU intel core2 T7500 2.0~2.2GHz

测试科目很简单将12484800个随机整形数字求平方和，以下是运行结果

GPU共启动8192个线程耗时4.412789ms完成，CPU耗时62ms，GPU超过CPU14倍之多

这里也许你会不明白为什么会有那么多线程，其实这也正是CUDA的特点海量并行，用并行和弥补流水线和缓存的先天不足，用CUDA计算只有将线程在这个数量级上才可以发挥作用，而这个GF8600GT的浮点运算能力仅为91.200GFLOPS,如果换成GTX280这般猛兽会是什么结果。。。。