CUDA時(shí)代來(lái)臨 GPU將重分IT奶酪

　　當(dāng)年一場(chǎng)場(chǎng)CPU革命把人類推上了IT列車，如今GPU正把火車換成飛機(jī)。而一直在IT方面不斷追趕的中國(guó)，此次也搭上了頭等艙。

　　近日，中國(guó)科學(xué)院和清華大學(xué)分別被授予CUDA卓越中心的稱號(hào)，以表彰他們?cè)诶?a class="contentlabel" href="http://2s4d.com/news/listbylabel/label/GPU">GPU進(jìn)行高性能計(jì)算的突出貢獻(xiàn)，而親自授予他們這個(gè)榮譽(yù)的正是GPU計(jì)算革命的發(fā)起者和主導(dǎo)者-----NVIDIA(英偉達(dá))公司。

　　在雙方眼中，GPU計(jì)算不僅是世界IT業(yè)的下一場(chǎng)革命，也是中國(guó)贏得IT奶酪的絕佳機(jī)會(huì)。

　　GPU取長(zhǎng)CPU補(bǔ)短

　　在人們都習(xí)慣了“Intel Inside”之后，再提計(jì)算革命似乎總有點(diǎn)班門弄斧，但事實(shí)勝于雄辯，GPU以極其強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)證明，下一場(chǎng)顛覆性的計(jì)算革命已經(jīng)到來(lái)，世界需要新的計(jì)算之王。

　　這不是噪音，也不是口號(hào)，而是正在發(fā)生的巨變。

　　在英特爾的奔騰時(shí)代，摩爾定律讓處理器的主頻時(shí)鐘速度在短短幾年顯著提升。但是隨著摩爾定律的進(jìn)步，從45納米到32納米，CPU集成的晶體管越來(lái)越多，但在高性能計(jì)算方面性能還不能滿足用戶持續(xù)增長(zhǎng)的需求。同時(shí)基于CPU的大型計(jì)算服務(wù)器也由于高額的采購(gòu)成本和維護(hù)費(fèi)用也成為了無(wú)法逃避的弊端。

　　高性能計(jì)算的明天在哪里?革命在何方?GPU計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。

　　如果說(shuō)上一次計(jì)算革命--集成電路，讓過(guò)去占據(jù)一幢房子大小的高性能計(jì)算機(jī)縮小到一個(gè)房間，也就此掀起一場(chǎng)個(gè)人消費(fèi)電腦的普及革命。而如今GPU計(jì)算的革命可以將幾個(gè)房間大小的高性能計(jì)算服務(wù)器縮小成一臺(tái)個(gè)人電腦的大小，以GPU為基礎(chǔ)的個(gè)人高性能超級(jí)計(jì)算機(jī)就此誕生!

　　改變的秘密在于CPU和GPU的本質(zhì)區(qū)別。

　　CPU的設(shè)計(jì)宗旨就是要從指令流中得到最高的處理效能，即要用最短的時(shí)間完成一項(xiàng)任務(wù)，這就是串行計(jì)算，但串行計(jì)算架構(gòu)的CPU天生就不適合高性能計(jì)算領(lǐng)域所強(qiáng)調(diào)的并行計(jì)算工作，這是為什么CPU現(xiàn)在成為了高性能計(jì)算性能提升的瓶頸。

　　相形之下，始于圖形處理的GPU一開(kāi)始就是被設(shè)計(jì)來(lái)處理大規(guī)模的并行計(jì)算，數(shù)千萬(wàn)的多邊形和像素的并行處理使得GPU在發(fā)展的同時(shí)不斷地加入更多的處理核心并完善并行處理能力。

　　舉個(gè)今天GPU計(jì)算應(yīng)用的實(shí)例，比利時(shí)安特衛(wèi)普大學(xué)原來(lái)用的超級(jí)計(jì)算機(jī)有512顆處理器核，成本是530萬(wàn)美元，占用了好幾個(gè)機(jī)柜;而后來(lái)?yè)Q成一臺(tái)擁有8個(gè) GPU的臺(tái)式系統(tǒng)，性能相當(dāng)，成本只有7000美元，占地面積也大為減少。以GPU計(jì)算為基礎(chǔ)的高性能計(jì)算服務(wù)器在成本、性能等方面的優(yōu)勢(shì)毋庸置疑。