一次运算理念的革命

时间:2009-06-06   来源:   网友评论:0   人气: 146 作者:

 GPU/CPU协同并行计算促油气勘探资料处理大提速

    油气地震勘探资料处理计算量庞大,许多大型、超大型计算机被应用于这一领域。但大规模并行机占地面积大、运行功耗高等矛盾也制约着先进处理技术的广泛应用。

  一种GPU/CPU协同并行计算(CPPC)的新理念,则可将原来的超级计算机浓缩到一个普通的台式工作站或机架服务器中,并以其超强的运算能力使得油气勘探行业中数据处理量极大的叠前偏移实现常规化。

  在4月25~27日CPS/SEG北京2009国际地球物理会议暨展览会上,全球著名视觉计算技术企业NVIDIA(英伟达)公司与国内地球物理服务供应商北京吉星吉达(GeoStar)公司携手推出的一套全新硬件与软件解决方案,吸引了众多国内外油气企业的目光。

  GPU,一个超级计算的新理念

  GPU是英文GraphicProcessingUnit的缩写,即图形处理器。GPU的概念是NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时率先提出的。GPU的发明使电脑在运行应用程序时减少了对CPU的依赖。GPU的计算能力在近10年间有了飞速的发展,同时其可编程性也有了本质的提升。今天如果还把GPU称作“显卡”或“图形处理器”就不确切了。有专家认为,现在的GPU应该称为“大规模多线程并行处理器”或“GPU计算机”,GPU可以看成是“GeneralProcess鄄ingUnit(通用处理器)”的缩写。

  NVIDIA公司PSG专业解决方案全球副总裁史蒂夫·弗尼-豪(SteveFurney-Howe)在接受《石油商报》记者采访时指出,GPU具备卓越的浮点性能,可为众多应用程序带来显著的性能提升。GPU计算模型在一个异构计算模型中同时兼顾了CPU和GPU的优势。应用程序的顺序计算部分在CPU上运行,密集型并行计算部分在GPU上运行。虽然应用程序使用了GPU的卓越性能来提升运行性能,但对用户而言,他们所能感知到的将只是运行速度的大幅提升。

  NVIDIA公司能源市场高级开发经理杰夫·桑德斯(JeffSaunders)说,在开发者层面,NVIDIA的CUDA架构对GPU并行计算提供了强有力的支持。Tesla系列GPU采用全新的第二代CUDA架构,包含有专为科学应用程序优化的特性,如IEEE标准双精度浮点硬件支持、以分布于GPU中的共享内存形式存在的本地数据高速缓存,以及结合内存访问等。

  NVIDIAGPU成功于应用油气领域

  近年来,油气勘探行业捷报频传,人们逐步加深了对地震资料处理重要性的认识。

  NVIDIA公司的Tesla产品线目前有两种。TeslaS1070通常与服务器和工作站相连,内含4颗TeslaC1060GPU,可实现略多于4万亿次的浮点运算,每颗GPU有4GB显存,共有16GB;TeslaC1060计算卡是一个典型GPU外形的处理器,但是没有图形输出,完全用于计算,拥有略少于1万亿次的浮点计算能力,4GB显存。

  目前油气行业兴趣较大的是由多片TeslaS1070组成的工作站,由TeslaC1060产品组成的台式机工作站则主要面向个人研究人员,可以实现4万亿的浮点运算能力,费用仅在1万美元以下。

  杰夫·桑德斯形象地告诉记者,采用单个TeslaGPU的台式机工作站相当于一个超级计算中心,TeslaGPU使个人拥有超级计算能力成为可能。

  如今,Tesla产品已成功应用于巴西石油公司、美国Hess公司等石油天然气企业。巴西石油公司一年半以前购买了一个基于GPU的集群,由72颗TeslaGPU计算处理器构成,专门用于科学并行处理。与以往基于多核CPU的传统集群相比,巴西石油公司的计算性能预计可提升5~20倍。

  携手GeoStar助中国勘探行业提速

  2008

  年末,国内地球物理服务供应商北京GeoStar公司成功开发出基于NVIDIA公司TeslaGPU的具有超级处理能力的GPU/CPU协同并行计算机。这一解决方案可大幅提升复杂地震数据的处理速度。

  GeoStar公司总经理刘钦告诉记者,与仅基于CPU集群的传统运算方式相比,现在这些大型数据集的计算任务可以在更小、更节能的GPU系统上完成。目前,GeoStar公司的产品已用于大庆、胜利、吐哈等油田的勘探项目。


 

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