突破传统gpu的普及加速hpc发展

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1、突破传统GPU的普及加速HPC发展经过38年的快速发展，传统微处理器技术的收益开始递减，提高时钟速度和架构复杂的步伐正在放缓，随着单线程性能不断提高，重点已转移到多核设计。　　这些也限制了个人电脑的发展，四核CPU的价格是双核CPU的两倍，性价比不高，在未来的个人电脑里，更高核心的芯片不太可能成为有价值的驱动力，　　CPU永远不会消失，但GPU在PC系统架构中的作用将更加突出，GPU更具成本效益和能源效率，能为应用程序提供更好的性能表现。　　GPU的迅速普及，也使它们成为高性能计算(HPC)的自然选择，游戏和其它消费应用每年创造了数百万高端GPU的需求，如此大的

2、市场需求，促使NVIDIA这样的公司为HPC市场更快提供相关产品。　　NVIDIA的下一代CUDA架构(代号Fermi)是这一趋势最新，最主要的表达，运行并行软件，与任何传统CPU相比，性能高出数倍，新功能也使得软件开发人员更容易利用硬件的全部潜力，基于Fermi的GPU将把超级计算带给更多用户，比以往任何时候都要多。　　Fermi是第一个为大部分吃力的HPC应用程序交付所需功能的架构，如不匹配的双精度浮点性能，IEEE754-2008遵从，从寄存器到DRAM的ECC保护，简单的线性寻址模型，支持多种编程语言，包括C，C++，FORTRAN，Java，Matla

3、b和Python。　　有了这些功能，加上其它许多功能和可用性增强，Fermi是第一个完整的GPU计算架构。　　CPU计算——伟大的传统　　微处理器过去的38年是技术进步最大的时期，摩尔定律描述了这种进步的速度，在交通运输、农业和机械工程领域都没有如此快的进步，想想300年前的工业革命有什么不同，例如，从1771搭配1809年，结构材料的强度每18个月就会增加一倍，再看看蒸汽，19世纪就已经出现豌豆大小的内燃机，压缩氢产生核聚变进行发电。　　CPU性能是许多相关进步的产物：　　•晶体管的密度增加　　•更强的晶体管性能　　•更宽的数据通路　　•流水线技术　　•超标量

4、执行　　•推测执行　　•缓存　　•芯片和系统级集成　　微处理器的第一个30年几乎完全侧重于串行工作负载：编译器，管理串行通信链接，用户界面代码等等。最近，CPU的发展已可以满足金融交易处理，计算流体力学并行工作负载的需求。CPU非常了不起，它们很容易进行编程，因为编译器演变到可以和硬件一起运行，软件开发人员可以忽略大多数现代CPU的复杂性，微架构几乎是无形的，编译器像魔法一样将其隐藏起来，多核芯片和之前的多处理器系统软件架构是相同的：一个简单连贯的内存模型和相同的计算引擎海洋。 ▲图1　　CPU核心单线程性能在并行执行时继续得到优化，整数和浮点执行单元只占现代C

5、PU芯片面积很小的一部分。图1显示了酷睿i7处理器中ALU使用的面积部分(芯片代号Bloomfield)，基于Intel的Nehalem微架构。　　图1Intel的酷睿i7处理器(芯片代号Bloomfield，基于Intel的Nehalem微架构)包括四个CPU核心，同步多线程，8MB三级缓存，片上DRAM控制器，使用45nm工艺技术制造，每个芯片上有731万个晶体管，热设计功耗是130W，红色轮廓突出显示了每个核心部分所占用的执行单元(资料来源：Intel公司。红色突出显示除外)　　只有这么一小部分芯片投入直接计算，因此CPU对高性能计算应用来说相对低效一点也

6、不奇怪，大多数电路在CPU上，因此它会产生大部分热量，无形中增加了复杂性，那些缓存，指令解码器，分支预测器和其它功能架构是不可见的，但它可以增强单线程性能。