求同存異 CPU+GPU引領(lǐng)未來(lái)HPC架構

　　對于CPU+GPU的新架構，863網(wǎng)格計算專(zhuān)家組成員、清華大學(xué)教授楊廣文則指出，對于高性能計算的推廣應用，這是一個(gè)很好的開(kāi)端，但是這種架構如何在節點(diǎn)上面實(shí)現突破還是個(gè)問(wèn)題。另外他認為，如何應用好也是個(gè)問(wèn)題，畢竟這種架構并不是萬(wàn)能的，不可能替代一切。對于新架構面臨的挑戰，楊廣文表示：“硬件有了，但是后續的工作還有很多，編程模式、編程方式還需要專(zhuān)業(yè)人員才能用，還需要從編程模式、環(huán)境、算法設計等方面下工夫。”

　　推動(dòng)HPC普及 用戶(hù)終受益

　　在與英特爾大打口水戰的間隙，nVIDIA也正“悄悄”進(jìn)行著(zhù)其GPU應用布局。前不久，nVIDIA分別與中國服務(wù)器廠(chǎng)商浪潮、寶德聯(lián)合推出了首款整合其GPU架構的超級計算機——— 浪潮“桌面超級計算機”倚天和寶德PowerScale8000G。

　　眾所周知，在當今國際金融風(fēng)暴沖擊下，用戶(hù)IT支出大幅縮減，而以服務(wù)器為代表的硬件市場(chǎng)無(wú)疑首當其沖，基于CPU+GPU新架構的高性能計算機的推出可謂恰逢其時(shí)。浪潮高性能服務(wù)器產(chǎn)品部總經(jīng)理劉軍告訴《中國電子報》記者，“倚天”是“浪潮高效能服務(wù)器和存儲技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗室”的重要研發(fā)成果，其峰值計算能力最高可達4萬(wàn)億次/秒，相當于40臺服務(wù)器或200臺PC的計算力，體積與普通計算機相仿，而成本只有傳統高性能計算系統的1/5，起售價(jià)僅為5萬(wàn)元。寶德公司也稱(chēng)，此次寶德推出的PowerScale8000G以超強運算能力和低成本打造100TFlops計算中心而著(zhù)稱(chēng)，如該產(chǎn)品具有1928個(gè)核心、浮點(diǎn)性能達到8TFlops，打造100TFlops計算中心的成本縮減5倍，功耗降為原來(lái)的1/21。

　　無(wú)論從受經(jīng)濟形勢影響的服務(wù)器產(chǎn)業(yè)來(lái)看，還是從高性能計算本身來(lái)看，高性能計算的普及無(wú)疑是其面臨的關(guān)鍵問(wèn)題，而采用新架構的HPC(高性能計算機)無(wú)疑是高性能普及的新的轉折點(diǎn)。賽迪顧問(wèn)計算機產(chǎn)業(yè)研究中心咨詢(xún)師劉新告訴《中國電子報》記者，傳統的高性能計算集群，其高昂的圖形處理成本、集群的高能耗和維護成本是影響HPC普及的主要障礙，新架構的HPC主要在這幾個(gè)方面取得了突破。劉軍也表示，采用新架構的HPC，兼具低成本與高性能的特點(diǎn)，在醫療成像、分子動(dòng)力學(xué)、基因比對、金融模擬、動(dòng)漫渲染、電影編輯、新型材料開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域具有廣闊的應用前景，使得這些領(lǐng)域的用戶(hù)擁有萬(wàn)億次的高性能設備成為現實(shí)。這對于打破高性能應用瓶頸，提高企業(yè)創(chuàng )新能力，提高生產(chǎn)效率，將起到根本性的作用。

　　從用戶(hù)角度來(lái)看，談到桌面超級計算機和傳統集群系統的對比，中科院北京基因組研究所副所長(cháng)于軍做了形象的比喻：“桌面超級計算機是集群系統的很好的補充。集群好像一列火車(chē)，給定時(shí)間和速度就把你運到這里，所有的人員不得不擠在一起。而桌面萬(wàn)億次超級計算機就好像是給每個(gè)科研人員都配備了一輛越野車(chē)，因為每個(gè)科學(xué)家有著(zhù)自己的想法，開(kāi)著(zhù)越野車(chē)可以上山、可以到草原、可以到荒漠，增加了專(zhuān)家的自由度，可以挖掘每個(gè)層面的潛力，科研效率自然會(huì )提升。”

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　　CPU與GPU之爭的源頭

　　○ CPU篇

　　CPU為PC核心這個(gè)觀(guān)點(diǎn)由CPU巨頭Intel提出，并且其全球副總裁在其 IDF峰會(huì )上鄭重表示，其Larrabee繪圖芯片將取代目前的GPU，并且下了“三年滅亡”的最后通牒。一時(shí)間CPU和GPU之爭跳過(guò)了“纏綿”階段，直接進(jìn)入殊死搏斗。

　　○ GPU篇

　　倡導GPU為核心的是GPU巨頭nVIDIA，nVIDIA專(zhuān)門(mén)為其GPU開(kāi)發(fā)了CUDA環(huán)境，其使用C語(yǔ)言設計開(kāi)發(fā)，使GPU可以兼容標準C編程語(yǔ)言，我們可以將CUDA看作是在支持CUDA的nVIDIAGPU上進(jìn)行并行計算而提供了統一的軟硬件解決方案，這樣GPU就可以做目前只有CPU才能做得很多軟件應用，從而取代CPU在整機中的地位。

　　GPU和CPU發(fā)展剖析

　　GPU在架構方面和CPU有很大不同，GPU更適合簡(jiǎn)單的并行任務(wù)處理，以nVIDIA即將發(fā)布的GT200為例，其內部集成了240個(gè)核，可以同時(shí)并行處理數據，搭配nVIDIA為其專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的環(huán)境——— CUDA，使GPU可以在很多此前CPU的長(cháng)項中取得長(cháng)足的進(jìn)步，例如：軟件壓縮等GPU在CUDA環(huán)境下可以較CPU壓縮速度提升30倍以上，讓我們看到了GPU未來(lái)的應用前景。

　　反觀(guān)CPU，雖然CUDA的出現對其構成了巨大威脅，但是Intel作為當前處理器老大，不僅擁有強大的生產(chǎn)能力，也擁有雄厚的研發(fā)力量，并且在2006年吸收了大量GPU研發(fā)人員，其在GPU方面也擁有很大的發(fā)展空間。CPU目前在一些需要復雜指令運算的環(huán)境中依然擁有很大優(yōu)勢。