黃仁勛：GPU超級計算機(jī)將成主流
2010/12/22
12月21日消息，2010 GPU高性能計算峰會今天上午在北京召開，NVIDIA公司創(chuàng)始人/CEO黃仁勛親自到場發(fā)表主題演講。這也是NVIDIA主辦的GPU高性能計算論壇首次在美國以外舉行。
黃仁勛在會上表示，除了傳統(tǒng)的科研、軍事等用途外，HPC超級計算機(jī)/高性能計算如今已經(jīng)應(yīng)用在各種領(lǐng)域，比如生物醫(yī)藥、地質(zhì)勘探、汽車設(shè)計、醫(yī)療成像、金融、產(chǎn)品設(shè)計、天氣預(yù)報等等。
以NVIDIA這樣的芯片設(shè)計公司為例，30年前進(jìn)行微電子產(chǎn)品設(shè)計需要大量組裝實物元器件進(jìn)行測試。而今，NVIDIA所有的GPU設(shè)計都是在高性能計算機(jī)上通過模擬實驗完成的。
大家應(yīng)當(dāng)已經(jīng)猜到了，照片中在實驗室里設(shè)計電路的小伙子，正是1982年在俄勒岡州立大學(xué)就讀大四的19歲黃仁勛。
NVIDIA每年要為自己公司使用的超級計算機(jī)硬件升級、維護(hù)花費超過1億美元。目前該機(jī)擁有超過40000個CPU核心，其計算性能絕大部分都被用在了Verilog電路設(shè)計模擬上。
在多樣化的應(yīng)用背景下，NVIDIA認(rèn)為高性能計算將從傳統(tǒng)的完全依靠x86服務(wù)器，演變?yōu)橐詰?yīng)用需求為區(qū)分的三種方向，其中企業(yè)服務(wù)器仍然會以x86架構(gòu)為主，需要大量處理簡單計算需求的網(wǎng)頁服務(wù)器則會應(yīng)用高能效的ARM架構(gòu)產(chǎn)品，而主打大規(guī)模并行計算的超級計算機(jī)則會走向GPU。
這一點，從全球超級計算機(jī)運算能力的發(fā)展趨勢就可看出端倪。過去的約10年中，TOP500全球最高速超級計算機(jī)的總運算性能提升速度基本上和摩爾定律保持一致。而在2007年左右，TOP500超級計算機(jī)的性能開始明顯的加速上漲。這一時間點，正是GPU被引入超級計算機(jī)的開端。
之前的多年中，我們只有在政府支持的超級計算中心或科研機(jī)構(gòu)中，才有機(jī)會看到超級計算機(jī)的身影。而現(xiàn)在隨著GPU加速應(yīng)用帶來的超級計算機(jī)成本下降，更多的企業(yè)也開始有機(jī)會使用HPC，將高性能計算真正使用在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中。
這里黃仁勛舉了一個相當(dāng)有趣的例子，產(chǎn)品線包羅萬有的寶潔公司將高性能計算應(yīng)用在了各種產(chǎn)品的設(shè)計研發(fā)當(dāng)中。比如用HPC設(shè)計品客薯片的弧度，使其完美的“飛行”在生產(chǎn)線當(dāng)中。其他諸如咖啡杯、洗發(fā)水等產(chǎn)品的設(shè)計也都在大量應(yīng)用超級計算機(jī)。
在這一超級計算革命中，科學(xué)家們?nèi)缃裾业降淖罴逊桨甘鞘褂肅PU結(jié)合GPU。由CPU來完成順序運算工作，而使用集成大量核心的CUDA GPU完成并行計算。
這種“異構(gòu)計算”應(yīng)用的典型例子就是中國的天河一號A，它使用了超過14000顆CPU，輔以7168顆Tesla M2050 GPU，總運算能力2.5PFLOPS，成為當(dāng)今全球最強(qiáng)的超級計算機(jī)。天河一號主任設(shè)計師，國防科大計算機(jī)學(xué)院系統(tǒng)軟件研究室主任楊燦群今天也到場介紹了該機(jī)的設(shè)計過程。據(jù)稱，從去年的試驗性系統(tǒng)，到今年的天河一號A，他們將GPU加速的效率從20%提升到了70%，同時使用自主開發(fā)的節(jié)點網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，規(guī)模和性能是去年使用的進(jìn)口成套網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的兩倍。
目前在TOP500全球超級計算機(jī)排行榜中，排名第一的天河1A，第三的星云和第四的日本Tsubame都使用了Tesla GPU。
而如果考慮這些超級計算機(jī)的功耗，則GPU加速系統(tǒng)的優(yōu)勢更加明顯。
在綠色超級計算機(jī)排行榜中，前十名有7臺為Tesla加速機(jī)型，余下三臺為IBM藍(lán)色基因系統(tǒng)，TOP500排名第二的Jaguar能效則只能排在第81位。
而相比藍(lán)色基因等專用超級計算機(jī)系統(tǒng)，CUDA GPU計算還有一項明顯的優(yōu)勢，即隨處都可以找到CUDA系統(tǒng)進(jìn)行編程開發(fā)。在超級計算機(jī)領(lǐng)域，提供CUDA GPU加速商用化產(chǎn)品的廠商數(shù)量已經(jīng)從2009年的趨近于0，猛增到今年的接近全部。
最后，自然還是要展望一下未來。正如九月底GTC上公布的計劃那樣，NVIDIA將在明年發(fā)布Kepler，2013年是Maxwell，后者在功耗保持不變甚至更低的情況下，性能將是2007年Tesla的16倍。
再往后還有2018年的Echelon計劃，將使用在百億億次計算機(jī)當(dāng)中，同等功耗性能是Fermi架構(gòu)的100倍。
