狙击NV中端的奇兵 AMD镭HD4850测试报告

　　类似于NVIDIA在新GPU上大做物理加速和通用计算文章，AMD的RV770也在这两个方面有些新知值得我们注意。RV770分别以支持Havok物理加速技术和GPGPU通用计算来和NVIDIA的产品抗衡，但就软件生态环境的完成度而言，暂时还不如NVIDIA来的完善。

　　● N有PhysX 我借Havok来战

　　于06年被Intel收购的Havok原是一家业界领先的软件服务提供商，其物理引擎被超过当年就被200款游戏使用，现在更是超过了300款。业界普遍认为Intel收购Havok是用于抗衡NVIDIA和AMD的物理加速技术，但现在再NVIDIA的到Ageia的PhysX，3D图形硬件的势力对抗失衡之后，Havok的3D物理API也被AMD的Radeon拿来制约PhysX。

　　在应用方面，Havok和PhysX的使用一样是免费的，这包括了商业开发，Havok引擎只有源代码以及完整的客户支持服务才需要购买授权。

　　Havok的物理加速方案较为灵活，和PhysX的需要专门的图形硬件（专用加速芯片或GT200系列GPU）相比，Havok引擎可以被x86 CPU和AMD GPU共同协作加速，虽然理论上CPU的物理计算能力不及GPU，但这种折中的方案显然更容易被市场和开发商所接受。

这是一份将要发行的支持Havok物理加速热门游戏名单

　　目前AMD和NVIDIA都宣称各自领域的物理加速技术拥有更多的软件环境支持，但暂时还未有定论。

　　● GPGPU 更开放的通用计算

　　GPGPU是基于GPU的通用计算方案，应用方向和NVIDIA的CUDA是相同的，但这种技术出现更早，使用更开放，但开发难度较高。

　　简单来说，使用GPGPU技术，编程人员需要有一定的图形硬件编程基础，需要把想要开发的应用编程模拟成为GPU执行的图形程序才行，换句话说需要把我们解决的通用计算问题让GPU以为是3D游戏来加速。但GPGPU方案在业内有一些完全开放的软件平台，并且硬件适用性更广，它并不限定在特定的GPU上，比NVIDIA的CUDA更为开放。

早年的万亿次计算集群

　　RV770的硬件条件适合大规模并行计算的需求，它本身支持这个领域所要求的双精度，计算能力的1T FlOPs在10年前还都需要近万枚x86 CPU组成集群才能实现，而目前则仅需要一个小小的芯片就可以了。

RV770的GPGPU应用环境

　　目前AMD加入了苹果公司力推的通用计算行业标准OpenCL，它能与图形硬件及多核CPU相协调以提高系统的整体性能，当然还有更早些的CAL、Brook+可以使用。像NVIDIA一样，AMD承诺将迅速拿出一个应用GPGPU技术的视频编码优化软件来给用户使用。