GPU争夺霸权!NVIDIA谈超级计算机发展

    [泡泡网显卡频道 12月23日] 超级计算机是为研究复杂科技课题而设计的，它是由成千上万颗多核CPU组成，应用方向主要是模拟物理系统，诸如地球大气层，模拟氢弹核裂变反应等等。这些系统本身就可以划分为多个区块分别计算，直接对应给多个处理器或处理器多核心，避免数据的频繁迁移来提高效率。

    近年来，超级计算机在情报处理上的应用越来越频繁。诸如分析自然灾害中的交通网络状况，从电话录音中搜索恐怖分子暗语等等。这类情报应用往往需要大量检索数据库信息，较多核心处理器在这种应用中就不那么在行了。

    Sandia实验室主要为美国国家安全部门服务，因此尤其关注情报应用。根据他们的模拟，8核心之后再往处理器内塞入更多的核心，并不能带来性能提升，在情报处理应用中反而会出现性能下滑。“16核的表现就和双核差不多”。他们近一年来和业内处理器厂商、超级计算机厂商以及超级计算机用户进行了大量讨论。得出的结论是，如果不对计算机架构作出修改，未来当出现16核32核处理器时，为超级计算机编程的程序员或许只好屏蔽部分核心，或是将这些处理器用于非重点运算应用。

    问题的关键在于存储带宽上。尽管处理器内的核心在不断增加，但CPU同外界的通道带宽却没有同步增长。对于较多核心处理器来说，用数据把它们喂饱成了一个难题。根据模拟测试，在处理器芯片上堆叠存储芯片，以大幅提高存储带宽，或许是一种解决方案，至少不会使多核心处理器性能下滑。但是，在现有的制造工艺下，想要在处理器上堆叠更大容量缓存是不现实的。

    而GPU运算技术的出现，给超级计算机的发展带来一丝曙光。一颗GPU的浮点运算能力相当于CPU的几十倍甚至几百倍，而且也不用担心存储带宽不够用，GPU的显存带宽可达CPU的十倍以上，而且延迟更低。如果用同等规模的GPU组成超级计算机的话，那么超级计算机的运算能力将提升百倍之多；实现同等运算能力，GPU超级计算机的结构、规模、成本、功率将会大大减少——这就意味着个人超级计算机不再是梦想！