“Fermi是否是您认为目前最完美的设计，如果您认为不完美，是否有哪些遗憾？”

    Bill Dally面露狡猾的笑容回答：“就目前来看，Fermi是我认为最完美的设计，不过GPU未来发展还有很多未知数，而且Fermi还有很大提升空间。”

    现在在GPU中加入了L2缓存设计，那么是否会像CPU一样加入L3缓存设计？

    谈到这个问题的时候，Bill Dally先生谈了他的看法：“第一个问题我认为，CPU和GPU不一样，因为CPU是以顺序计算为主，而GPU则是以并行计算为主，所以L2/L3缓存设计实际应用用途会根据当时应用者是否需要才加入，但我们不否定未来会加入L3缓存。

    规格的直接累加是增加效能的捷径，那么为何NVIDIA不是在GT200架构上累加规格，而是全新设计Fermi架构呢？

  Bill Dally答道：“确实是累加规格会增加旧架构的性能，但是我们的GT200在已有架构上性能已经非常好，我们需要更多针对CUDA计算方面的GPU，所以得革新架构，而且我们也不希望用老架构增加性能计算以前的东西”。

    从Bill Dally回答中，我们看到了他对NVIDIA和GPU未来的自信和憧憬，Fermi架构将在大规模科学计算，通用计算领域等应用方面达到了一个很高的水平。

●NV实验室探秘！Fermi是如何产生的？

    前面，我们简单了解了Fermi的“前世今生”，那么对于这款新产品诞生的地方--NVIDIA仿真实验室，相信大家也是非常的感兴趣，下面我们就来看看Fermi的诞生地。

NVIDIA实验室一景

这就是仿真的机器

这个标示为Cadence的机器集群，就是Fermi最初的母亲

    据NVIDIA的工程师介绍，GPU的芯片设计，模拟环节很重要。而虽然一些芯片可以通过软件模拟完成，但对于GPU来说软件模拟实在太慢，所以需要通过无数的设备进行硬件模拟。

诞生Fermi的仿真机器群

    大的仿真器上的排线是通过刚才看到的模拟用的卡连接的，模拟卡可以被放到我们常用的PC的PCIE插槽上，而通过后端IO与排线与模拟设备连接。上图看到绕着柱子一圈的机器就是Fermi的模拟器了。有了这套模拟器，在这个阶段NVIDIA就可以给产品开发驱动和软件运行环境了，甚至还可以模拟真实操作系统环境运行。

    拟器运行速度大概要比对应的真实GPU慢千倍，为什么还要用模拟器？因为硬件模拟比仅仅软件模拟器而言快几千倍，同时NVIDIA还可以在模拟的同时，同步研发驱动和软件配合。

●不断跳票 Fermi真是“纸老虎”

    看着对手的HD5000系列在DX11领域肆无忌惮的“嚣张”，越来越多的玩家都迫不及待的想了解Fermi的参数规格以及性能表现。但Fermi的一次次跳票，让不少玩家开始玩起了数字游戏，从理论上来预估Fermi的性能。

称Fermi为“Paper Dragon”

   同时，Fermi的延期也给了对手以话柄，ATI就曾在官方文档中将锚头直接指向了Fermi，称Fermi为“Paper Dragon”（纸龙、更形象一点也可以翻译成纸老虎）。

    尽管ATI讲Fermi称之为“纸老虎”，认为在NVIDIA的Fermi发布之前，NVIDIA的做法只是虚张声势。但ATI似乎也感受Fermi上市时的强大冲击力，为了万无一失的却不其得之不易的性能之王宝座，ATI推出了杀手锏HD5900系列来备战。

●架构大改进！核心特性、架构解读

    面对着竞争对手的巨大压力和众多用户的深切期待，Fermi该如9 7 3 1 2 3 4 4 8 :

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