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| 2008-05-19 | Intel认为“未来GPU将集成到CPU中，显卡产业已走到尽头”，但NVIDIA不敢苟同 |
| 4月1日Intel在IDF大会上发表了其“显卡产业走到尽头”的观点，并宣布计划推出代号为Larabee的图形产品后，“CPU VS GPU”就成为整个IT业内最为热门的话题之一。毫无疑问的是，CPU、GPU之争在推动产业进一步发展的同时，也给用户带来了新的困惑，在视觉时代已经全面到来的今天，PC配置已经不再一成不变且普遍适用。事实上，不光对于普通用户或者游戏玩家，GPU强大的计算能力也是其能够与CPU分庭抗礼的重要因素 | |
| 2008-05-04 | CPU和GPU，谁将主导PC未来？ |
| 如果是在早几年提出这个命题，那么毫无疑问是一个伪命题，因为摩尔定律表现出来的强势注定了CPU是PC中当仁不让的核心，其他的技术和配件都是围绕它进行调整。不过，当摩尔定律已经很难适应目前的芯技术发展之后，我们看到双核和四核乃至多核已经成为当前PC的主流，当CPU的提升空间开始减缓之后，我们看到人们对PC的关注度开始逐渐从CPU转移，也可以说，当初CPU超频的努力已经逐步被其他的技术领域超越。 | |
| 2008-05-04 | GPU取代CPU成为PC未来的核心？ |
| 在PC的DIY时代，我们总是首先会问你的CPU是什么。即使不需要DIY的笔记本，我们也总是在了解完品牌之后，第一个需要了解的就是CPU。有时候甚至是先了解CPU。在将来的某一天，我们是否会问“你的GPU是什么？” | |
| 2008-05-04 | 投资CPU还是GPU？ |
| 对于普通DIY用户来说，在装机预算有限的时候，总是会绞尽脑汁地想让自己DIY的电脑达到最佳的性能。此时所谓的“性价比”就显得非常重要了，每一个配件都要采用性价比最高的产品，在能节约就节约的前提下，如何搭配一个最合理、最经济以及最佳性能的方案，就是一个很大的学问了。对于大多数用户来说，在目前主板实际性能差异并不大，内存大多数都是2GB起跳的时候，影响整机性能的关键地方就是处理器和显卡了，那么在预算基本固定的时候，我们到底是把钱投资在处理器上好？还是投资在显卡上好？下面我们就用实际的应用和测试来解答这个疑问！ | |
| 2008-05-04 | 唯性能论 4套平台深度验证CPU不敌GPU |
| 如果是在早几年提出这个命题，那么毫无疑问是一个伪命题，因为摩尔定律表现出来的强势注定了CPU是PC中当仁不让的核心，其他的技术和配件都是围绕它进行调整。不过，当摩尔定律已经很难适应目前的芯技术发展之后，我们看到双核和四核乃至多核已经成为当前PC的主流，当CPU的提升空间开始减缓之后，我们看到人们对PC的关注度开始逐渐从CPU转移，也可以说，当初CPU超频的努力已经逐步被其他的技术领域超越。 | |
| 2008-05-04 | CPU与GPU谁将取代谁 |
| 在本月初举行的2008年春季Intel信息技术峰会（IDF）上，Intel高级副总裁兼数字企业事业部总经理帕特?基辛格在主题演讲中表示：“视觉计算是一场革命，它将颠覆持续了几十年的显卡产业。在下一代视觉计算中，显卡产业已经走到了尽头，取而代之的是可编程的显示计算通用架构芯片。视觉计算虽然不会马上替代显卡，但是在三四年之后，随着相关技术、产品的成熟上市，显卡产业将会消亡。”这段话不仅代表了Intel对未来发展趋势的看法，同时也是自2007年NVIDIA开始大力宣传“GPU核心”论之后，Intel首次作出的“官方”回应。 | |
| 2008-04-10 | GPU通用计算渐成热点，众厂商逐鹿未来高并行性计算市场 |
| GPU在通用计算上所开辟的应用及相关研究工作取得了非常大的进展，图形产业将进入新的时代，而终端用户也必将会从中获益。所谓“合久必分，分久必合”，到时，显卡这一名词也许将会成为历史，取而代之的将会是具有图形加速功能的流处理器。 | |
| 2006-01-01 | ForceWare 81.84版图形驱动程序可提升NVIDIA GPU性能 |
| NVIDIA公司新发布的ForceWare 81.84图形驱动程序可提升多种NVIDIA GPU的性能 | |
| 2006-01-01 | 可编程性使GPU面向更通用计算领域 |
| 过去10年间，图形处理器(GPU)在台式电脑中的使用已非常普遍。GPU具有强大的计算能力和很高的存储带宽，而这两点对于高性能三维图形应用是至关重要的。以往GPU计算都是专用于这些应用的，但现在新型的GPU允许具备一定的用户可编程性，这就使得GPU能够面向更通用的计算。 | |
| 2006-01-01 | 现代GPU可解决数据并行处理问题 |
| 许许多多令人鼓舞的结果已经表明：将图形处理器(GPU)用于解决数据并行计算问题可以明显提高系统的运行速度。GPU是针对计算机图形而设计的，它采用高度并行的计算方式从顶点和图像数据输入流中计算彩色像素输出流。为了提高系统的运行速度，现代的GPU都配置了许多能并行计算流元素的可编程处理器。 | |
| 2006-01-01 | 如何通过编程将GPU用于通用计算任务 |
| 随着现代图形处理器(GPU)可编程能力及性能的提高，应用开发商们一直希望图形硬件可以解决以前只有通用CPU才能完成的高密集计算任务。 | |
| 2006-01-01 | 用GPU仿真和绘制流体流动 |
| 将图形处理单元用作通用处理器(可称作通用GPU，缩写为GPGPU)，已成为计算机图形领域中日益流行的研究课题。本文着重介绍一个采用Navier-Stokes方程进行不可压缩流体仿真的应用示例，将证明GPU如何很好地满足流体仿真的要求。 | |
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