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幾十年來(lái)，計算機CPU芯片一直按照摩爾定律飛速發(fā)展，每隔十八個(gè)月，單位芯片面積上的晶體管數量就增加一倍，性能提高一倍。由于物理極限的限制，單純依靠制造工藝的提升已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足計算需求，X86傳統計算平臺陷入了技術(shù)發(fā)展的瓶頸。內存延時(shí)長(cháng)、頻率低導致緩存面積越來(lái)越大，邏輯控制越來(lái)越復雜。緩存消耗了70%以上的芯片面積，同時(shí)也消耗了70%以上的電能，真正有效的運算部件面積比重很小。芯片上的晶體管密度越來(lái)越大，使得單位面積上功耗持續增加，散熱問(wèn)題日益嚴重。

由于CPU的性能提升并不是無(wú)止境的，這也就催生出計算技術(shù)向多樣化發(fā)展，而不僅僅依賴(lài)于傳統的計算平臺。當計算技術(shù)進(jìn)一步細化，GPU作為一種獨立的計算單元，以其優(yōu)異的運算性能脫穎而出，為計算技術(shù)的革新帶來(lái)了一種新的思路。

GPU計算是指利用圖形卡來(lái)進(jìn)行一般意義上的計算，而不是傳統意義上的圖形繪制。時(shí)至今日，GPU已發(fā)展成為一種高度并行化、多線(xiàn)程、多核的處理器，具有杰出的計算功率和極高的存儲器帶寬，如圖所示。

　　圖：CPU和GPU的每秒浮點(diǎn)運算次數和存儲器帶寬

這種新技術(shù)并非突破了馮?諾依曼，而是參考CPU中傳統的ALU單元，將眾多的ACL單元集成到一顆芯片內部，形成ALU運算單元陣列，簡(jiǎn)化邏輯控制結構，從而滿(mǎn)足計算密集型程序的運行，成為一個(gè)獨立的計算加速單元。

CPU和GPU之間浮點(diǎn)功能之所以存在這樣的差異，原因就在于GPU專(zhuān)為計算密集型、高度并行化的計算而設計，上圖顯示的正是這種情況，因而，GPU的設計能使更多晶體管用于數據處理，而非數據緩存和流控制，如圖所示。

圖：GPU中的更多晶體管用于數據處理

GPU計算得到了業(yè)界的廣泛支持，NVIDIA、AMD、INTEL等都對芯片市場(chǎng)的微妙變化和GPU計算的技術(shù)發(fā)展前景都極為關(guān)注，并展開(kāi)了激烈的技術(shù)競賽。

作為異構計算領(lǐng)域堅定的支持者和踐行者，曙光公司從國內第一套異構集群開(kāi)始到HC2000異構計算方案的推出，一直在積極推進(jìn)國內HPC領(lǐng)域的異構計算加速技術(shù)。

GPU計算方案配置選擇，主要考慮以下因素：

1. 計算比例，通常應用程序的執行需要GPU與CPU協(xié)同完成，可根據GPU計算部分所占比重，配置節點(diǎn)GPU卡密度;

2. 計算規模，根據不同應用數據規模及計算類(lèi)型，可以選擇單機單GPU卡、單機多GPU卡和GPU集群應用模式;

3. 數據通信，在GPU集群模式下，可根據應用程序對集群通信帶寬及延遲的需求，選擇高速I(mǎi)nfiniband網(wǎng)絡(luò )或萬(wàn)兆網(wǎng)絡(luò );

4. 存儲系統：?jiǎn)喂濣c(diǎn)應用模式下一般數據量比較小，對存儲系統性能要求不高，一般采用本地存儲;集群環(huán)境下，應用數據量比較大，一般配置大容量、統一、高速的并行文件系統，另外對一些特殊應用，如石油、天然氣應用，可以在每個(gè)GPU計算節點(diǎn)內部配置SSD硬盤(pán)，作為分級存儲使用，加速節點(diǎn)內部數據交換;

5. 管理調度，合理選擇GPU集群的作業(yè)調度和監控系統，可以提升集群的使用效率，降低維護成本。