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  中国科学院超级计算环境合肥分中心集群系统,配置了一台浮点计算峰值性能为2万亿次每秒的浪潮倚天桌面超级计算机,主要配置为:1*Intel i7@2.66GHz主控处理器, 8G DDR1333 内存,1*500GB SATA硬盘,2*NV C1060 万亿次GPU加速卡(2*4GB MEM), 1* NVS290高性能图卡。该系统近日将开始安装调试,尽早为研究人员提供服务。合肥研究院将与浪潮企业成立联合项目组,针对典型应用开展GPU平台的研究开发推广。请感兴趣的或有需求的研究人员及研究生同学积极学习这一新的基于GPU的并行计算及CUDA编程,利用这一平台开发自己的并行计算程序。有意学习和应用需求的请在计算中心刘大勇处登记:dyliu@theory.issp.ac.cnGPGPU已在分子动力学、计算量子化学、天体力学、多尺度离散模拟、材料模拟等得到了成功的应用。

  

  合肥研究院计算中心

  2009911

  GPGPU概况:

  近年来,GPU (Graphic Processing Unit ) 得到了高速的发展,GPU非常适合于高效率低成本的高性能并行数值计算。而GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) 是一种使用处理图形任务的专业图形处理器来从事原本由中央处理器处理的通用计算任务,这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线,使得用流处理器处理非图形数据成为可能。特别是在面对单指令流多数据流(SIMD)且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时,通用图形处理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程序。另一方面,CPU 由于受摩尔定律的限制,采用提高CPU制程和主频的办法遇到了工艺上的壁垒,暂时无法突;而从1993年开始,GPU的性能以每年2.8倍的速度增长,如下图所示。

        

  

  

  CPUGPU都是具有运算能力的芯片,CPU更像“通才”——指令运算(实行)为重+ 数值运算,GPU则更像“专才”——并行数值计算为核心。CPUGPU平等运算已经有五年时间,对大量运算平行处理,CPU面临越来越大的困难。更形象地说, CPUGPU运算好比送比萨,CPU一次一次地送,一次送一个,像卡车原理,再大但总有最后一个,到时候就凉了。唯一解决的方法是让卡车的容量再大,速度再快。但总会有一个极限,当遭遇瓶颈时,就会发热,耗油。GPU正好相反,它就像几百个小车,每个都很小,很简单,体积耗电小,做复杂的事很有限,但在1秒或者几秒内能够很好地处理信息。目前GPU数值计算的优势主要是浮点运算,它实行浮点运算快是靠大量并行,GPGPU具有比CPU高一个数量级的浮点性能,但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑实行时毫无用处。总的来说,CPU擅长的:操作系统,系统App,应用程序,通用计算,系统控制等等;游戏中人工智能,物理模拟等等;3D建模-光线追踪渲染;虚拟化技术——抽象硬件,同时运行多个操作系统或者一个操作系统的多个副本等等。GPU擅长的:图形类矩阵运算,非图形类并行数值计算,高端3D游戏。在一台均衡计算的计算机系统中,CPUGPU还是各司其职,除了图形运算,GPU将来可能主要集中在高效率低成本的高性能并行数值计算,帮助CPU分担这种类型的计算,提高系统这方面的性能。

     GPU的并行运算性能是极为强悍的,而传统的图形API又单单的只提供了图形操作的功能,没有提供类似于CPU那样通用计算的接口,CUDA的出现将改变这一状况。CUDA的本质是,NVIDIA为自家的GPU编写了一套编译器NVCC极其相关的库文件。CUDA主要在驱动程序方面和函数库方面进行了扩充。在CUDA库中提供了标准的FFTBLAS库,一个为NVDIA GPU设计的C编译器。CUDA?是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用应用最广泛的高级编程语言C语言来为CUDA?架构编写程序。因此可以在支撑CUDA?的处理器上以超高性能运行。将来还会支撑其它语言,包括FORTRAN以及C++。目前,支撑CUDAGPU销量已逾1亿,数以千计的App开发人员正在使用免费的CUDAApp开发工具来解决各种专业以及家用应用程序中的问题,为各种应用程序加速。这些应用程序从视频与音频处理和物理效果模拟到石油天然气勘探、产品设计、医学成像以及科学研究,涵盖了各个领域。技术特点主要有:(1)用于GPU并行应用开发的标准C语言;(2)快速傅里叶转换(FFT)以及基本线性代数子程序(BLAS)的标准数字库;(3)专用CUDA驱动器,用于GPUCPU之间快速数据传输计算;(3CUDA驱动程序与OpenGLDirectX图形驱动程序可以实现互操作;(3)支撑Linux 32/64位,Windows XP 32/64位以及Mac 操作系统。详细内容见其官方网页:http://www.nvidia.cn/object/cuda_what_is_cn.html 。除了NVIDIA,,还有INTELAMD(ATI)等主要GPU

   

   

 
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