Nvidia Tesla和Quadro、GeForce的区别(2)

时间:2009-02-26   来源:   网友评论:0   人气: 6936 作者:

  Tesla在高性能计算领域

  记者:目前GPU系统在全球高性能计算机TOP500排行榜中最好的成绩是第29位——东京大学的Tsubame超级计算机。 在您看来,到2010年之前,Tsubame是否有机会跻身世界十强超级计算机? 还有哪些超级计算机有希望跻身世界十强或五百强?

  Andy:我不能代表东京工业大学超级计算领军人物的意见。但东京工业大学全球科学资讯和计算中心总监Satoshi Matsuoka博士曾公开表示,他打算使用GPU在2010年打造出一台荣登世界最快榜单的计算机。还有更多使用GPU打造的超级计算机。美国国家超级运算应用中心(NCSA)以及法国原子能委员会(CEA)是两家著名的超级计算中心,他们将跻身下一届世界五百强榜单。

  记者:当前,NVIDIA GPU的双精度性能仅相当于单精度的8%。 到2010年之前,你认为这种性能可以有多大的改善? NVIDIA会采取怎样的技术手段来确保这种性能提升呢?

  Andy:当前10系列GPU是首批拥有双精度的NVIDIA处理器。过去这种性能曾作为GPU的一个模块添加在GPU当中。而在这一代产品中,我们为每组八个单精度处理器加入了一个双精度单元。随着快速发展,未来的GPU将拥有更多双精度单元。由于GPU的性能一般每年都会翻一番,未来双精度性能将至少比当前的速度快5倍。

  记者:中国的超级计算机用户在获取软件时,要么购买商业软件,要么自己开发,或者在商业软件方案的基础上进行二次开发。CUDA与独立软件供应商之间有一定的合作,那么,你们有没有成熟的软件应用程序推荐给用户使用? 另外,CUDA怎样帮助那些想要自己开发软件的用户?

  Andy:我们与打算发布超级计算软件的独立软件供应商都进行了积极的开发工作。分子动力学领域的《NAMD/VMD》以及《GROMACS》是为群集GPU发布的两个应用程序例子。在美国的超级计算展会上,我们还展示了许多用于石油天然气领域地震处理、量子化学以及Ansys有限元设计的应用程序。

  对于想要自己设计和开发应用程序的开发人员,用于CUDA架构的并行计算开发C语言编译器可从NVIDIA网站上免费下载。Portland Group的Fortran等其它编译器也正在陆续推出。有很多来自NVIDIA以及其它来源的程序库,这些库使应用程序更易于开发。针对这些不懂C语言或Fortran的开发人员,Accelereyes以及Wolfram(Mathematica)等公司还提供了GPU加速版的软件。因此你可以看到,利用GPU计算优势的方式有许多种。

  记者: 今年NVIDIA推出了Tesla个人高性能计算机,并会与惠普、CRAY公司联合发布一系列的小型高性能计算系统。 这是否意味着NVIDIA认为高性能计算将从大型计算机发展到台式机以及桌边型计算机上来?这对传统超大型计算机会产生怎样的影响?

  Andy:想要对科学技术产生最大的影响,高性能计算就必须发展到科学家们的桌面上。每一名研究人员、科学家以及工程师都应该拥有自己的超级计算机,这些计算机应该具备足够的实用性能来满足他们的工作需要。想象一下如果这些才华横溢的人们能够更快地解决问题,那么科学发展的节奏将会变得怎样。凭借这些基于GPU的工作站以及拥有兼容处理器的超级计算机,现在的技术计算达到了前所未有的全新水平。

  在接下来的几年里,GPU将越来越多地被大型计算所采用。GPU拥有超高的计算密度和显存带宽,足以支持这种计算性能的增长。GPU将成为超级计算机中极其重要的动力源泉。GPU每年的出货量数以百万计,在超级计算领域中,它现在已经成为高性能、低能耗并且是人们买得起的并行处理器

 


 

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