CPU + GPU將開啟HPC新時代

CPU + GPU將開啟HPC新時代

越來越多的研究人員和商業組織開始利用GPU來完成大規模的計算，并開創了一個新的研究領域：基于GPU的通用并行計算。

發展到現在，HPC已經走上了平民化的道路。

一般HPC都是做超大規模的繁重計算，像大型工程、橋梁飛機制造以及氣象預報等方面的計算及應用，對浮點運算的要求比較高。AMD皓龍處理器做浮點運算一直相當出色，64位、直連架構等特性都對H P C最終走向平民化起到了推動作用，像現在TOP500中Cray的超級計算系統采用的就是A M D的皓龍處理器。

目前，功耗和性能是困擾HPC的兩大難題。AMD 8/12核的皓龍處理器可以為HPC降低能耗，它可以根據不同的應用關掉無用的核心，當機房不夠大供電能力不夠強的時候可以對芯片進行功耗上限設置，或者通過降頻等技術來完成能耗的節省。

按照摩爾定律，CPU一般的更新換代時間是18個月，也就是說它能夠在18個月后性能就可以翻一番。而GPU的更新速度是CPU的1.5倍，也就是說通常1 2個月的時間G P U的性能就翻了一番。大概五年前，CPU和GPU的晶體管數量是差不多的，而現在GPU的頂端產品大概可以擁有超過20億個晶體管，遠超過了CPU集成的晶體管數量。CPU里主要是做分支運算、預測等工作的，而在大規模并行尤其是數據并行計算領域，目前高端的GPU已經擁有了無與倫比的處理能力。

而且CPU里面大約有超過40%是運算單元，只有5%是邏輯單元，發展到現在，最快的CPU和GPU產品比較，在單精度32位計算上GPU的運算速度是CPU的50倍，64位運算上是10倍，快很多。此外在能耗上，一臺超級計算機一天就要消耗2萬元的電，如果用GPU整個規模就可以降低。同樣的計算能力，GPU可以把能耗降到1/5或不到一半的規模。

傳統的GPU由于缺少通用的高級編程語言的支持，很難做編程，所以一般很少人用。但隨著通用計算設備上的統一、開放標準OpenCL的推出和不斷發展完善，用戶利用GPU做通用計算從實現的角度來說變得越來越容易了。而且如前文所述GPU的每瓦性能又確實很高，所以，越來越多的研究人員和商業組織開始利用GPU來完成大規模的計算，并開創了一個新的研究領域：基于GPU的通用并行計算。

目前已成功應用于氣象模擬、基因工程、石油勘探、運動規劃、代數運算、優化計算、偏微分方程、數值求解、流體模擬、數據庫應用、頻譜分析等領域，也包括圖形圖像處理、金融統計預測、智能信息處理系統、數據挖掘工具等商業化應用。同時，也產生了一些針對G P U開發的通用計算工具包，能夠基于GPU平臺對FFT、BLAS、排序及線性方程組求解等科學計算進行優化實現，與單純依靠CPU實現的算法相比，平均性能提高了近20倍。

AMD于2006年成功整合了ATI，所以利用GPU做通用計算的技術有著得天獨厚的優勢。目前高端GPU雖然有很強的計算能力，但很多時候由于受PCIE總線帶寬的限制，CPU和GPU之間大規模的數據交互就成了很多高性能計算任務的瓶頸。

為此，AMD推出融合了CPU和具有通用計算能力GPU的產品—Fusion APU。目前開發的產品主要用于筆記本、臺式機和平板電腦等，相信未來也可以將類似技術遷移到服務器平臺。全新的APU架構完美解決了原有平臺架構中CPU和GPU之間大規模的數據交互耗時問題，為用戶靈活利用CPU和GPU編程克服了一個最主要的障礙，并進一步顯著提升了每瓦特電量的計算能力，由此可以看出，GPU+CPU的融合是未來通用計算的必然趨勢。

劉文卓 AMD中國區技術總監