【圖】《Mission Impossible》(碟中諜)

目前，圖形處理器已經從手機、筆記本延伸到了高性能計算機領域，并在高性能計算加速領域有了較大的發展，未來，GPU將有哪些新的應用空間?又將沿著怎樣的技術路線走下去?近日，在桂林舉辦的2013年中國高性能計算年會上，筆者有幸采訪到了圖形處理器鼻祖NVIDIA公司的幾位專家，包括NVIDIA技術與解決方案高級顧問鄧培智、高性能計算開發技術中國區經理王鵬博士、NVIDIA中國區PSG高級銷售經理謝強。

從科研到工業領域 用戶應用軟件永遠是核心!

過去一年，NVIDIA一直在推動基于GPU的工業軟件的應用和開發，目前已經開始慢慢投入使用，而不僅僅是在科研教育方面的應用。據了解，Tesla業務在中國市場利潤增長了將近兩倍，主要集中在工業領域，包括石油行業、互聯網和通訊等。預計明年，在互聯網、通訊領域將會有2-3倍的增長。

無論是在科研領域，還是在工業領域，用戶的應用軟件永遠是最核心的，推動GPU的應用最核心的問題也永遠是如何讓用戶的應用軟件能夠在GPU上運行得更好，無論是OpenACC、CUDA、并行編程，還是優化等等，都是為了幫助用戶把應用軟件在GPU上跑好、跑快，并進一步解決實際問題。

謝強在采訪時談到，任何并行編程的工作都沒有免費的午餐!NVIDIA從07年開始做異構平臺開發，第一個中國的CUDA編程班是2008年11月在清華開班，報名的有將近200人，第二年1月又辦了第二個班,有將近300人報名。目前為止，將近6年時間的積淀才形成了一個較為良好的生態系統。 

 

游戲市場帶來的技術和成本優勢

870億美金的游戲市場給NVIDIA帶來的不僅僅是財務方面的支持，另一方面，在GPU研發時，由于游戲的算法和HPC的算法其實是一樣的，比如分子成像算法和游戲中的頭發模擬算法就是一樣的，因此，NVIDIA不需要提供額外的資源來做研發高性能計算的計算部件，因此具有非常大的成本優勢。而且對于用戶而言，不需要專門去買一個計算卡來做編程，只需要有游戲卡的筆記本就可以進行編程，這也就實現了CUDA everywhere!鄧培智表示，這是一個非常良性的商業模式。據介紹，目前NVIDIA已經賣出了8.5億個可以支持CUDA的芯片。 

 

事實上，傳統的高性能計算市場是一個相對比較小眾的市場，主要是用于科研、教育等行業。隨著高性能計算的不斷發展，以及其他領域對于計算性能的要求不斷增加，高性能計算也在進入一些新的應用領域，高性能計算與傳統領域最大的一個結合點就是——海量數據的處理。在大數據領域，GPU的優勢主要還是集中于海量視頻和圖像的處理。NVIDIA也推出了一條全新的GPU產品線——GRID，專門針對云計算的應用，包括云端的游戲、遠程桌面等跟圖形相關的計算。

王鵬表示， NVIDIA未來在高性能計算領域將主要關注三個方向：第一是讓更多的開發者能夠開發GPU上的程序，開發者可以使用不同的語言進行開發，并且未來將會針對不同的處理器，比如ARM、POWER等，未來可以再IBM的POWER中看到GPU;第二是提升每瓦性能;第三是未來計算平臺的研究，據透露，NVIDIA 2018年HPC計算架構——Echelon System可能會把CPU和GPU集成在一個芯片上，實現更大的處理能力。 

 

編者按：目前，在加速器市場，最重要的不是產品的性能，而是能否真正推動用戶的應用。對加速器廠商而言，問題的關鍵就在于能否聯合ISV、應用開發者，以及最終用戶，去共同推動原有應用的移植或者是新的應用開發，營造一個良好的生態環境。相信NVIDIA及其小伙伴的努力會讓GPU在高性能計算應用方面有更大的突破！