从图形渲染到密集计算 通用GPU的崛起
Larrabee理想的实现，Fermi与CUDA、Tesla平台通吃密集计算市场
Fermi与AMD Cypress/RV870 GPU的不同设计立意，意味着GPU的道路开始分道扬镳—从商业上讲，Cypress/RV870体系下的Radeon HD5000家族都具有易于生产、价格便宜、功能齐全的特点，会在眼前的商业市场上获得追捧，但它们实质上仍只是一款图形处理器，与NVIDIA第一代GeForce 256并没有本质的不同。虽然Fermi面临生产上的种种难题，但只要Fermi迈过这道坎，它便与对手站在截然不同的制高点—回溯历史，我们不免有所感慨，AMD这些年间一直为整合ATI，并在图形市场超过NVIDIA而努力，而NVIDIA则将目光放在更广阔的空间，并为自己的下一个十年筹划布局。
Fermi代表通用浮点处理器的趋势，这其实是Intel Larrabee想要做的事情。我们知道，Intel在设计Larrabee时完全没有依照GPU的规范，而是另起炉灶，创造了一套基于X86的指令系统，借助这套指令，Intel可以为Larrabee编写各种不同的API接口，而API的升级也与硬件完全无关—比方说Intel能够仅通过升级驱动程序就实现从DirectX 10到DirectX 11的跨越，这是NVIDIA和AMD所代表的传统GPU势力所无法实现的。同样，Intel也可以推出各种不同功能的通用加速接口，而为Larrabee编程，就好象给目前的X86 CPU平台编写程序一样非常简单，Intel希望通过这种方式通吃密集计算市场，成为新领域的王者。
CUDA、Fermi Tesla共同构建NVIDIA的密集计算系统，在这个领域NVIDIA未逢对手。
非常讽刺的是，Fermi现在将承担起实现这个梦想的使命，它所依赖的便是NVIDIA的CUDA和Tesla平台—前者作为应用程序的开发接口，允许开发者采用C/C++语言来对GPU进行编程；后者则是针对性的硬件系统，我们可以将它们看作是特殊的显卡，计算核心仍然是GeForce GPU，只是面向的任务迥然不同。经过这么多年的推广，CUDA和Tesla平台已在许多专业领域获得应用，实际上它们也是GPU进入密集计算领域的唯一选择。
在这个全新的领域中，NVIDIA现在没有任何对手，Fermi的出台无疑将进一步巩固了NVIDIA的标准地位，我们已经可以嗅到Fermi大举进入超级计算市场的气息，这种感觉正如NVIDIA当初拿出GeForce 250 GPU之后，环顾四周S3、Matrox、3dfx纷纷倒下的情况。在未来的TOP500超级计算系统中，NVIDIA的市场占有率终将超过Intel、AMD和IBM这些传统势力，原因非常简单：在获得同等计算性能的条件下，NVIDIA Tesla系统的花费只是传统CPU方案花费的几十分之一，何况基于Fermi的Tesla平台无论在性能还是灵活度上都有相当大的提升，这将对超级计算机的建设者带来致命吸引力。我们可以预见，今后的超级计算机和工作站专业领域，基于传统CPU+Fermi的混合架构会将成为好的选择，NVIDIA也将在这个利润丰厚的新市场中找到自己的位置。
我们同样相信，作为先行者的Fermi不会永远高枕无忧，Intel并没有完全放弃它的Larrabee计划，作为理念的开创者，Intel仍然寻求进入该领域的可能，以保证CPU不会因为时代前进而被边缘化。作为竞争者的AMD，在未来产品中势必会增加这方面的机能—尽管AMD没有类似CUDA这样的开发平台，但借助开放的API标准，AMD将会逐步升级并进入到这个领域，虽然开发环境的支持不力将会长期困扰AMD。
