引领行业发展 NVIDIA谈GPU与高性能计算(2)

时间:2012-12-09   来源:IT168   网友评论:0   人气: 1347 作者: 刘策

  CUDA编程的应用与优势

  GPGPU的快速发展,一方面是由于硬件配置的强大,但更多还是得益于CUDA编程的便捷与高效。目前CUDA在全球范围内的62个国家、近630所大学都有相关的合作, 并且有超过8000个开发机构、超过150万次的软件下载率。以最新的Tesla K20X/K20芯片为例,包括橡树岭国家实验室、瑞士国家超级计算中心以及中国上海交通大学等31个科研机构和大学都采用了这款世界最快的产品,这也帮助他们在ANSYS Fluent (计算流体动力学)、MSC Nastran (结构力学)和CHARMM (生命科学)等多个关键的科研领域获得了突破。

  现场,笔者就CUDA产品的编程易用性问题与Sumit Gupta先生进行了交流。对于异构计算的应用来说,编程是至关重要的工作,而是否易于编程则直接关系到了用户的应用能否正常运行。Sumit Gupta先生通过一个实例详细而直观的解释了CUDA编程的优势与便捷性。

引领行业发展 NVIDIA谈GPU与高性能计算

  Sumit Gupta先生谈到,如果按照标准的C语言编程,一个简单的计算案例需要进行一步步的顺序计算,会需要大量的时间。而在通过CUDA编程之后,只需要加入几个简单的关键性语句,就可以实现快速并行计算,大大缩减计算时间,提升效率。总结起来,CUDA编程只是基于原有的C、C++等语言进行编译,并不需要改变语言本身,具备了上手简单、操作便捷等优势。

  关于Tesla K20X/K20的其他问题

  记得在Fermi时代,NVIDIA曾在平衡产品性能与良品率时有过困扰,那么对于新一代的Kepler芯片来说,是否还会有这样的困扰呢?Sumit Gupta先生表示之前Fermi的问题的确非常棘手,当时NVIDIA只能保证高端的Tesla供货。但目前Kepler芯片目前产能充足,一次性供应Titan多达18000颗芯片就很能说明问题。而且Kepler经过了在GeForce产品中的测试,良品率非常高,目前在Tesla供货方面毫无压力。

引领行业发展 NVIDIA谈GPU与高性能计算
笔者与Sumit Gupta先生合影

  谈到CUDA普及化教育的问题,NVIDIA表示长期以来一直与国内外许多大学保持着良好的合作关系,从师资力量的培养和学员的教育方面都提供了大力的支持。就国内来说,所有开设并行课程的高校也都提供了CUDA课程,而且在今年9月NVIDIA也与浪潮集团联合发布了“GPU卓越人才计划”,打造中国ICCE(Inspur NVIDIA CUDA CERTIFIED ENGINEER)技术应用工程师认证第一品牌,从而进一步推动中国GPU应用的发展。

  如今,谈到高性能计算或者超级计算机,已经不仅仅是单纯的CPU计算,因为随着计算性能和应用需求的不断发展,任何单纯的CPU计算都被证明是不可行的,传统意义上依靠大量CPU计算节点和大规模供电的时代已经是一去不复返了。正是NVIDIA对于GPGPU的推广,让行业迅速进入到了异构计算的时代,从而不再仅仅依靠CPU提供所有的计算能力。

  将运算需求按照不同的类型进行划分,为每一种处理器选择最佳的计算内容,这就是异构计算的魅力。异构计算已经成为了行业发展的大势所趋,NVIDIA在推动行业发展和促进人才培养的方向上功不可没。未来,NVIDIA还将继续拓展异构计算业务,争取将高性能计算,特别是国内的高性能计算应用推向普及。


 

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