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GPU并行計算/運算解決方案
發布時間:2017-07-05

计划王:GPU 方案

排列三后二计划 www.kvegke.com.cn  自全球高性能計算(簡稱HPC)市場首次跨入千萬億次時代(2008年6月至今)已經過去了三年,而在下一個十年結束之前,將再次帶來千倍飛躍的百億億次時代似乎也已經觸手可及。目前全世界都在向這一目標行進。IDC預計,美國、歐盟、日本、中國以及俄羅斯之前將為了率先奪取百億億次計算的勝利果實而展開激烈競爭,欲在推動科技進步、提升工業經濟競爭力以及改善人類生活質量等方面獲得切實的收益。

  但正如不少HPC專家所指出,要在盡量壓縮時間周期的前提下合理實現百億億次計算性能目標無疑是一項頗為嚴峻的挑戰,僅僅依靠對現有技術及方案進行改進還不足以將理想變為現實。其中的挑戰包括且不僅限于以下方面:

  系統成本((flops/dollar)。二十年前,世界領先的HPC機構斥資2500萬到3000萬美元構建了當時最為強大的超級計算機。如今單體千萬億次超級計算機的造價則超過了1億美元。而早期的百億億次系統一套就要花費5到10億美元。這樣驚人的成本增長幅度自然難以為繼。目前任何能夠提高單位支出下浮點運算能力的方案都會受到廣泛歡迎。

  應用程序性能(time/solution)。這挑戰長期存在,而HPC用戶們也始終在為其應用程序尋求更新、規模更巨大的系統作為支持。隨著時鐘速率提升腳步的回落,未來突破的希望幾乎被完全寄托于并行結構,這進一步導致實現百億億次運算的重任完全被壓在并行的肩膀上。主頻為1GHz的計算機在每個時鐘周期內需要執行10億次獨立運作。隨著時間的推移,許多大型科學問題也將具備同等的計算規模需求。另一些問題雖然對并行計算能力要求不高,但其總體計算量也可能對系統提出各種極端要求。以汽車設計工程師為例,他們會將設計中各個專項階段的種種變數全部納入計算——每個細小的變動都需要給出有效的結果——這就使得運行參數大大增加。

  空間與計算密度要求(flops/square foot)。根據IDC的一份全球調查報告顯示,大多數HPC機構都在與數據中心占地面積的限制苦苦斗爭。有三分之二的機構做出擴大或建設新的HPC數據中心的規劃,而且已經有半數計劃或者已經著手在多個地點建立分布式HPC資源。

  計算與數據遷移的能源消耗((flops/watt, bytes/wat)。最后但同樣重要的是,能源已經成為制約設計思路及總體擁有成本的主要因素之一。隨著能耗對性能影響的大幅減弱,如今供電已經不再以摩爾定律為指導,牢牢把握晶體管數量的發展速度。今天,每一代集成電路新產品都是以處理器設計為核心展開競爭。現下的時代,性能表現主要由能源效率決定,因此目前最具挑戰性的技術難題是在不過分影響性能的前提下,最大程度提高處理能力與數據移動的能源效率。

  HPC系統在規模上的快速增長對能源供給提出了更高的要求。當下最大規模的HPC數據中心所消耗的能源相當于一座小型城市的用量,而多個千萬億次乃至百億億次級數據中心無疑將成為更加可怕的嗜“能”巨獸。盡管能源價格自2008年達到頂點至今已經略有放緩趨勢,但其增幅無疑已經大大高于歷史水平。這場革新風暴中占據另一重要地位的要素是,HPC數據中心在能源與冷卻方面的發展方向正逐漸轉為低碳排放以及對全球氣候變化的敏銳嗅覺。最后,某些超大規模HPC數據中心擔心所在地供電企業不愿為其提供必要的能源供給。我們手頭就有實例,某家HPC機構的數據中心需要高達250兆瓦的電力,這恐怕已經不是普通電網所能承受的任務,而只能交給小型核電站完成了。