GPU盛开

GPU盛开

高性能计算

GPU与CPU的结合成为未来平台的核心——异构系统，它能提供一种创新的解决方案，更多的异构的系统将面世。

在过去的几年里，高性能计算进入一个快速发展时期。一方面是集群技术的发展，使得高性能计算的成本降低，另外一方面，多核以及GPU的出现，让高性能计算迎来了新的机遇和挑战。

当前，HPC发展中最重要的技术应当是GPU的发展。目前，使用GPU的异构计算在高性能计算中已是一种主流技术。比如最近的TOP500前五名有三台机器都是GPU异构集群。美国橡树岭国家实验室刚宣布了他们计划在2012年用GPU来搭建一台峰值20 Pflop/s的集群。在我国，天津超算中心2010年使用了7168个GPU搭建了峰值4.7 Pflop/s，Linpack实测性能2.57 Pflop/s的天河1A系统。这套系统在2010年的Supercomputing大会上排在了TOP500的第一名。

对于GPU的支持者看来，GPU具有更强的浮点运算能力、更大的带宽等诸多优势，连晶体管数量也是GPU略胜一筹。性能和复杂性不断提升的GPU自然不甘继续做CPU的配角，他们甚至毫不掩饰地提出：“未来GPU将越来越多地取代CPU的数据处理职能，未来GPU才是计算机的核心部件！”

从体系结构的观点来看，CPU本质上是一种针对延迟（latency）优化的体系结构。它的首要设计目标是优化单线程的执行性能。与此对应的趋势是针对吞吐量（throughput）优化的众核体系结构。比如Sun的Niagara处理器，IBM的Cell处理器，以及nVIDIA的图形处理器（GPU）。简单地说，吞吐量优化处理器的策略是降低单线程的性能但以在众核上同时运行大量线程的方式来提高总体处理能力（高吞吐量）。因此吞吐量优化处理器的总体性能往往比延迟优化处理器高得多。……