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GPU并行计算/运算解决方案
发布时间:2017-07-05

GPU 方案

 自全球高性能计算(简称HPC)市场首次跨入千万亿次时代(2008年6月至今)已经过去了三年,而在下一个十年结束之前,将再次带来千倍飞跃的百亿亿次时代似乎也已经触手可及。目前全世界都在向这一目标行进。IDC预计,美国、欧盟、日本、中国以及俄罗斯之前将为了率先夺取百亿亿次计算的胜利果实而展开激烈竞争,欲在推动科技进步、提升工业经济竞争力以及改善人类生活质量等方面获得切实的收益。

  但正如不少HPC专家所指出,要在尽量压缩时间周期的前提下合理实现百亿亿次计算性能目标无疑是一项颇为严峻的挑战,仅仅依靠对现有技术及方案进行改进还不足以将理想变为现实。其中的挑战包括且不仅限于以下方面:

  系统成本((flops/dollar)。二十年前,世界领先的HPC机构斥资2500万到3000万美元构建了当时最为强大的超级计算机。如今单体千万亿次超级计算机的造价则超过了1亿美元。而早期的百亿亿次系统一套就要花费5到10亿美元。这样惊人的成本增长幅度自然难以为继。目前任何能够提高单位支出下浮点运算能力的方案都会受到广泛欢迎。

  应用程序性能(time/solution)。这挑战长期存在,而HPC用户们也始终在为其应用程序寻求更新、规模更巨大的系统作为支持。随着时钟速率提升脚步的回落,未来突破的希望几乎被完全寄托于并行结构,这进一步导致实现百亿亿次运算的重任完全被压在并行的肩膀上。主频为1GHz的计算机在每个时钟周期内需要执行10亿次独立运作。随着时间的推移,许多大型科学问题也将具备同等的计算规模需求。另一些问题虽然对并行计算能力要求不高,但其总体计算量也可能对系统提出各种极端要求。以设计工程师为例,他们会将设计中各个专项阶段的种种变数全部纳入计算——每个细小的变动都需要给出有效的结果——这就使得运行参数大大增加。

  空间与计算密度要求(flops/square foot)。根据IDC的一份全球调查报告显示,大多数HPC机构都在与数据中心占地面积的限制苦苦斗争。有三分之二的机构做出扩大或建设新的HPC数据中心的规划,而且已经有半数计划或者已经着手在多个地点建立分布式HPC资源。

  计算与数据迁移的能源消耗((flops/watt, bytes/wat)。最后但同样重要的是,能源已经成为制约设计思路及总体拥有成本的主要因素之一。随着能耗对性能影响的大幅减弱,如今供电已经不再以摩尔定律为指导,牢牢把握晶体管数量的发展速度。今天,每一代集成电路新产品都是以处理器设计为核心展开竞争。现下的时代,性能表现主要由能源效率决定,因此目前最具挑战性的技术难题是在不过分影响性能的前提下,最大程度提高处理能力与数据移动的能源效率。

  HPC系统在规模上的快速增长对能源供给提出了更高的要求。当下最大规模的HPC数据中心所消耗的能源相当于一座小型城市的用量,而多个千万亿次乃至百亿亿次级数据中心无疑将成为更加可怕的嗜“能”巨兽。尽管能源价格自2008年达到顶点至今已经略有放缓趋势,但其增幅无疑已经大大高于历史水平。这场革新风暴中占据另一重要地位的要素是,HPC数据中心在能源与冷却方面的发展方向正逐渐转为低碳排放以及对全球气候变化的敏锐嗅觉。最后,某些超大规模HPC数据中心担心所在地供电企业不愿为其提供必要的能源供给。我们手头就有实例,某家HPC机构的数据中心需要高达250兆瓦的电力,这恐怕已经不是普通电网所能承受的任务,而只能交给小型核电站完成了。