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高性能计算的未来:GPU还是CPU?

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等级:助理
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职能部门:
城市:北京
金币:12844

高性能计算世界,GPU(通用图形处理芯片)现在正处在最热话题顶端。但是这些争论正在影响GPU在未来更大的计算中的地位。

我们正在不顾一切地、尽可能快地去追寻未来高性能计算的真正面目,所以现在我们在有超级计算机需求的任何地方大量投资。这世界上并没有一个水晶球可以让我们回顾过去犯过的错误,从而为未来得到更多经验。假设产品X成功了,为什么Y技术成为了关键,Z公司失败的故事等都会告诉我们目前哪些产品、技术或者公司将会失败,哪些则会在技术更新浪潮中破浪前进。

现在在高性能计算领域最大的问题就是:到底如何看待GPU?而更大的问题是:软件怎么办?不过可以确信的是,GPU正在受到更多的关注。

众核时代的设备

为了简便起见,在这里我用GPU代替所有的众核计算设备,这意味着GPU或者加速处理器。是不是GPU日后会成为占据主导地位的高性能处理器呢?又或者GPU会不会像人们想象得那样由于编程困难的问题慢慢消失在计算领域?哪种GPU或者加速处理器会成为这个市场强而有力的选择呢?

现在在高性能计算市场占据优势的是——我们通常用超级计算机Top500来作为衡量标准——英特尔至强X86处理器,英特尔只有在AMD推出64位处理器的时候失去了一些份额。AMD牢牢抓住机会,研发出了自己的64位处理器架构,命名为x86-64,并一度在高性能计算市场领先,但是现在的英特尔64位的X86处理器已经成为Top500用户的优先选择。

最后英特尔的至强基本上赢过了AMD的皓龙,从这个历史中我们发现,那些最终主导市场的技术可能不会是率先领先的技术。

因此,即便是Nvidia的CUDA开创了高性能计算使用GPU的先河,但是我们并不能肯定当图形处理器成为主流的时候,Nvidia仍然会是最主要的技术供应商。AMD、英特尔以及Nvidia都在推出不同于CPU、但是又能满足HPC当前需求的产品。

关键势头

第二个关键点是,无论是AMD的64位X86处理器还是Nvidia的GPGPU,编译器都会成为其生态系统中关键的部分,ACML、CUDA或者是社区对于技术之上的势头领先非常关键。有人甚至说,成功是因为软件和社区的完善,而非其它类似的对于硬件问题的解决。

第三点是,最早的使用者认为X86集群是HPC最现实的技术——提供了更好的性价比,相比那些高端机器来说,尽管有的高端机器用户认为性价比不能代表一切,他们坚持认为超级计算机应该使用最好的解决方案。

CPU VS GPU的争论现在看起来就跟上面的争论如此相似。看起来,价格在过去的争论中取胜。比如,另外一种试图取代RISC优势的是英特尔的64位处理器安腾。安腾在某些地方可能有更好,但是有些溢价,而X860—64弥补可能在某些方面不够好,但是够便宜。

这一次有所不同

Top500中有关X86-64的争论与CPU-GPU之争有什么不同吗?也许是。新的X86-64位处理器与RISC不同,不仅从风格上,从编译风格上更是迥异。当然,计算方法不同,产生的最佳计算方式也不同,所以造就了不同的超级计算机和不同的生态系统。

由于工具是现成的,因此用现有用户需要超越X86的软件编程的话,X86-64是个不错的演变,尽管从从RISC迁移到X86并不算容易,但是他们做到了。然而GPU却面临着与CPU完全不同的编程环境,在高性能计算中GPU还不算成熟,但是已经有越来越多不同领域的编译器和函数库。

也许最关键是,融合是两种处理器最简单的选择。我们从过去学到的经验是,长寿命的代码是能够运行在不同平台上的。

投资工作

如果我们要开发一个大型应用程序的化,为了使其有较长的寿命,我们不得不作出是OpenMP还是CUDA或者是OpenCL的选择,如果GPU是通用的,意味着其产品在运行时间能够努力获取投资回报的性能成本。

然而一旦标准化,从历史中得到的教训就是,对最佳成本的选择会出现偏差,有时候成本决定一切会获胜。

作者Andrew Jones,是Numerical Algorithms Group负责高性能计算的副总裁,负责该公司高性能计算服务和顾问业务,在并行计算、集群扩展方面有非常强的领导力。同时他在超级计算社区也颇具盛名,他有至少十年的HPC使用经验。
 



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查阅更多相关主题的帖子: 高性能计算 GPU CPU

等级:经理版主
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 发表于 2010/8/23 20:00:01 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第1楼

等级:助理
行业:计算机软件
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城市:西安市
金币:1173
 发表于 2010/8/27 16:19:57 | 博客 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第2楼
不管GPU还是CPU,满足实际应用的就是好的
争论概念没有实际作用
在成功的道路上,你没有耐心去等待成功的到来,那么,你只好用一生的耐心去面对失败!

等级:试用期
行业:食品饮料
职能部门:市场销售经理
城市:天津
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 发表于 2010/8/27 21:19:59 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第3楼

GPU+CPU是个趋势

未来三年内,个人用户也绝对会普及这个方式的。

其实以后一机多“芯”是趋势,不光是计算与图形,其他任务同样会交给其他处理单元来完成。

多芯并行与分布式处理在一台机器上就要完全体现出来。

我在欧洲这边的科学计算中心看到的是超级计算机在执行来自其他地方的分任务请求同时,又在始终执行着欧洲共同计划的很多大型任务。

如何合理有效的利用资源和有效的数据传输才是目前需要解决的问题。

以后的时代,个人电脑完全可以一出厂就称为个人的一个服务器。

而不管是什么样的计算平台,它提供的只是一个以虚拟化服务为基础的商业形式。

这点和科学计算还是有很大区别的。

 

 


等级:经理
行业:互联网/移动互联网/电子商务
职能部门:企业管理
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金币:19558
 发表于 2010/8/28 16:36:17 | 博客 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第4楼
实用最重要
静以修身,俭以养德

等级:试用期
行业:电信设备及服务
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城市:上海
金币:303
 发表于 2010/8/29 6:31:26 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第5楼
有没有可能,这两种处理器合二为一呢?

等级:试用期
行业:食品饮料
职能部门:市场销售经理
城市:天津
金币:25
 发表于 2010/9/1 21:59:13 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第6楼
引用 wubing 发表于 2010-8-29 6:31:26 的话:
有没有可能,这两种处理器合二为一呢?

 

以前的CPU时代就是二合一的。只不过图形运算,多边形运算,浮点运算等等都是交给CPU处理的。

现在只不过是分离了图形运算给GPU来做,减低CPU的运算符合而已。

这是一种并行计算的技术。

你看吧,以后连硬盘的数据处理可能都会有一个单独的管理器或是处理器来分担了

现在的固态硬盘可以像内存一样的快。

再过大概3年 ,硬盘就和内存没有什么区别了,只不过分工不同而已了。

巨型计算机的很多理念会逐步微型化到个人PC上的

 


等级:助理
行业:钢铁冶金矿业
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金币:1697
top第7楼
引用 sakyo 发表于 2010-9-1 21:59:13 的话:
引用 wubing 发表于 2010-8-29 6:31:26 的话:有没有可能,这两种处理器合二为一呢? 以前的CPU时代就是二合一的。只不过图形运算,多边形运算,浮点运算等等都是交给CP……

完全同意这个概念

 


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行业:证券
职能部门:财务/审计
城市:柳州市
金币:10
 发表于 2010/9/3 14:15:27 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第8楼
实用才是基础

等级:试用期
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 发表于 2010/9/13 18:24:37 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第9楼
如果我们要开发一个大型应用程序的化,为了使其有较长的寿命,我们不得不作出是OpenMP还是CUDA或者是OpenCL的选择,如果GPU是通用的,意味着其产品在运行时间能够努力获取投资回报的性能成本

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 发表于 2010/9/13 18:26:08 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第10楼
CPU VS GPU的争论现在看起来就跟上面的争论如此相似。看起来,价格在过去的争论中取胜

等级:试用期
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 发表于 2010/9/13 18:27:58 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第11楼
各有长处!

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行业:
职能部门:助理
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 发表于 2010/9/13 18:29:02 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第12楼
在目前传统数据中心亟需改变的形势下,新的数据中心的概念被厂商们提出来,相对于传统的数据中心,人们对数据中心的“绿色”有了更高的要求

等级:试用期
行业:
职能部门:软件设计师
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 发表于 2010/9/13 18:30:57 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第13楼
为了简便起见,在这里我用GPU代替所有的众核计算设备,这意味着GPU或者加速处理器。是不是GPU日后会成为占据主导地位的高性能处理器呢?又或者GPU会不会像人们想象得那样由于编程困难的问题慢慢消失在计算领域?哪种GPU或者加速处理器会成为这个市场强而有力的选择?

等级:试用期
行业:电信设备及服务
职能部门:IT经理
城市:上海
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 发表于 2010/9/26 10:58:15 | 圈子 | 发送站内信 | 加为好友 | 邀请加入圈子
top第14楼
GPU目前只能做一些数值计算,应该还不会取代CPU的地位。
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2019-09-18 08:41:18 772/2019-09-18 08:41:39 803/2019-09-18 08:41:39 819