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转型为社会服务
GPU计算最早始于2000年,在马萨诸塞州州立医院做X光切片扫描,最后要三维重构成像,但是他们用传统CPU方法,花费的时间非常长,但是用GPU用来做计算就非常快速,那个时候的GPU是用传统的Open GL的方法,就是用图形的方法,计算时要把数据变成图形的语言来写程序计算,是非常非常困难的。
麻省医院从这个项目开始,也使很多公司开始投入GPU研究,在2006年有了重大突破,2006年NVIDIA推出了一个并行编程的模型叫CUDA,CUDA是通用并行计算的缩写,它实际上就是在科学问题和GPU硬件之间,提供了一个并行编程的模型,实际上是把它内嵌在C++里面,对于技术人员没有任何的多余负担,只要把规则和语法了解一下,就可以很快把原来的程序放到GPU上。
过去业界对于NVIDIA的理解就是一个图形运算公司,其实NVIDIA这几年也一直在进行比较大的转型,“我们叫NEW NVIDIA,目前我们的定位是可视化运算公司,我们觉得运算非常非常重要,但是运算的同时,如果你能结合到可视化,那就会非常理想,所以NVIDIA参与了很多超算的建设。”NVIDIA中国区PSG高级销售经理谢强说道。
NVIDIA所有的转型就是为社会服务,它的基础是HPC,是高性能计算,从04年开始,NVIDIA就看到CPU不是单核了,所有的处理器,现在都向并行方向的发展,并行的道路最出色的就是异构的计算。
所谓异构的计算,就是把传统的线性计算交给CPU计算,而把并行的任务交给GPU来做,谢强表示:“做GPU的公司来做科学计算顺应天时地利,特别在本质上是拟合的,其他的加速器是用传统的CPU的思想来做GPU,跟NVIDIA自然的过渡是完全不一样的,所以今天的GPU来做科学计算特别是并行计算,是最好的一个方法,也是非常自然的一个拟合。”
如今GPU和CPU之间的连接是通过PCI-E总线,下一步NVIDIA会发布全开放的互联技术,因为高性能计算里处理器的互联技术非常重要,所以NVIDIA推出了NVLink,速度会达到80GB每秒,比传统传输性能快了4倍以上。
此外,谢强强调NVIDIA还将跟国内主流的整机厂商合作,与近物所联合高性能计算方向的研究,甚至在未来系统国产化的进程中发挥自身的作用。
作为在超算领域使用最广泛的处理器,GPU已经应用在全球各大超算系统之中,除了推动产品本身的性能发展,NVIDIA也不断加强应用环境的培养,与用户展开合作,以及针对用户的应用特性进行专门的优化,方便用户在GPU上运行更多的应用,在近代物理研究所的CUDA研究中心无疑将会加快我国核科学和核物质的研究的进程。
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