GPUImage

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最近研究了下GPU计算的iOS图像处理引擎GPUImage,疑为天人。从它的showcase里看到它的处理方法包罗万象,从类似ps的图层混合到图像关键点提取,从裁切到灭点计算,已经完全够工程化应用了,更何况它还是GPU计算,比CPU计算快了几倍。今天用它裁切一张分辨率不小的图片为几份,几乎1秒左右就搞定了,赞!

GPU & Safety

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软件学院下午有个NVIDIA关于CUDA GPU计算的讲座,最近做的一些三维建模工作需要处理大量数据,我就想看看能从它里面听出什么对我有用的么,再说GPU计算也是我认同的在将来一段时期很有潜力的计算机发展方向。

讲座围绕着CUDA这个产品的性能、效果、具体编程和并行计算展开。在Demo展示里,实时的Ray Tracing、50万个粒子的运动、物理性质运算直至手机拍摄视频的去抖,这些GPU计算的新进展让我看着很是激动。拥有GPU强大并行计算能力,几乎和大型超级计算机有着同样处理能力的Tesla个人超级计算机也算是小巧可爱了。我实验室电脑上的Geforce 7500是无福消受CUDA了,最低也要G80版本以上的NVIDIA显卡。

最后一个演讲的是学校计算机系的一位老师,他给我印象很深的是计算机程序员在他看来有着很强的“不安全感”。确实也是,计算机的各项技术突飞猛进,花样翻新的各种编程语言更是让人应接不暇。不过他也给出了处方:关注并跟进未来的发展方向+脑子里有一个计算机的架构体系。他最后对SGI这个当年称雄一时的图形工作站公司的陨落很是叹息,技术最好并不代表最有商业价值,只能空叹英雄气短。