[size=4]Intel、NVIDIA有关CPU、GPU孰优孰劣的争执已经来来回回了很长时间，最新的争论焦点是GPU通用计算加速的效率到底有多高。
[font=微软雅黑]在法国圣马洛举行的计算机架构国际研讨会上，Intel的十二位研究人员联合提交了一份论文，通过对比处理器、显卡的实际效率，指出GPU通用计算加速并没有宣传得那么神乎其神。[/font][/size]
[size=4][font=微软雅黑]Intel在论文中表示，他们对一系列重要的吞吐计算内核进行分析后发现，其中很多都支持并行运算，非常适合多核心CPU或者GPU，但是过去几年来，有很多研究声称GPU运行这些内核的速度可以达到多核心CPU的十倍乃至上百倍，因此[b]Intel找来了十四款并行计算内核，使用Core i7-960、GeForce GTX 280进行对比测试，操作系统为SUSE Enterprise Server 11，搭配CUDA 2.3开发套件，结果发现GPU的效率只比多核心CPU高出平均2.5倍，最多的也只有14.9倍。[/b][/font][/size]
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[size=4]NVIDIA公司发言人Andy Keane随即回应说，这并不是Intel第一次提出这种测试和论调，但是Intel测试使用的内核很可能并没有针对上一代GeForce GTX 280显卡进行任何优化，他们还有更新、更高效的GeForce GTX 400系列，而且Intel并未公布他们到底运行的是什么代码。
[font=微软雅黑]他还强调说，确实并非所有应用程序都能从GPU身上获得巨大加速，有些只有略微提升，但一百倍乃至更高的效率提升是数百开发人员都见识过的，事实上CUDA并行计算架构诞生才不过三年，已经有了数百种消费级、专业级和科学应用可以借助NVIDIA GPU获得数十倍乃至上百倍的性能提升。[/font][/size]
[font=微软雅黑][size=4]Intel公司的一位发言人也迅速出面，声称NVIDIA只看到了论文的一小部分，并未理解整个测试的过程和意义，GPU内核性能也确实经常被夸大其词。[/size][/font]
[font=微软雅黑][size=4]他声称，Core i7、Xeon这样的通用处理器才是绝大多数应用的最佳选择，不管是消费客户端、一般[color=#0066cc]服务器[/color]还是高性能计算，因为Intel架构编程模型人所共知，还有成熟的配套开发工具，而且在大范围的工作环境中都有很好的性能表现，而不是仅限特定的应用内核。[/size][/font]
