作为**计算领域冉冉升起的新星，NVIDIA凭借其GPGPU解决方案成功占领了很多高性能计算和大规模联合渲染市场。能够取得这样的成绩一方面源于NVIDIA GPGPU产品超强的并行计算能力，而另一方面则来自于CUDA这种高效率的类C开发语言。而现在，NVIDIA正式发布了CUDA 6，该版本加入了对统一寻址功能的支持，另GPGPU可以更方便的调用系统内存，从而大幅提升计算效能。
支持统一寻址可使GPGPU直接访问CPU内存、GPU显存，无需在彼此之间手动拷贝数据，可在大量编程语言中更简单地添加GPU加速支持，提高编程和执行效率，降低程序复杂度。
其实CUDA 4就开始支持统一虚拟寻址，x86 CPU、GPU内存池可在同一空间内进行寻址，但那仅仅是简单的内存管理，摆脱不了手动数据转移。
CUDA 6则在现有的内存池结构上增加了一个统一内存系统，程序员可以直接访问任何内存/显存资源，或者在合法的内存空间内寻址，而不用管涉及到的到底是内存还是显存。
不过注意，CUDA 6并不是完全不需要数据拷贝，只不过将这个工作从程序员那里接过来自动执行而已，它仍然受制于PCI-E的带宽和延迟，因此和AMD hUMA异构统一寻址架构是不一样的。
NVIDIA的统一内存寻址
简化的内存管理代码
另外值得一提的是，NVIDIA此前已经宣布下代GPU Maxwell将会支持统一虚拟内存，但它要到明年才会发布。NVIDIA表示，他们找到了完全通过软件执行统一内存的方法，所以就提前这么做了，Maxwell则会有某种硬件层面的统一内存技术(或许性能更高)，但具体细节还有待公布。
在消费级领域，由于索尼PS4游戏机的发布，统一寻址技术开始进入人们的视线（PS4的GPU和CPU使用统一的GDDR5作为系统内存和显存使用，不再彼此分开），这一应用的特点便是大幅度提高了程序的执行效率，减少各种拷贝操作和相应的等待时间。虽然AMD的GPGPU产品也在高性能计算领域有所建树，但由于缺乏一种好用、易用的编程环境，AMD在高性能计算市场的表现始终不敌竞争对手NVIDIA。而现在，AMD和NVIDIA都有了自己的统一寻址技术，未来超算的性能和效率有望得到进一步提升。
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