助力油气勘探业 NVPSG全球副总裁专访

    
    记者：GeoStar在Tesla上面开发的现有油气勘探解决方案，跟现有国外其他的解决方案相比，处于一个什么样的水平？这个产品的海外市场前景如何？

    刘国锋博士：现在据我知道，国内在处理大规模计算这一块，主要还是采用传统CPU服务器。随着采集数据越来越多，传统服务器要大规模扩充，需要占很多地方，消耗很多电。有了Tesla产品以后，可以达到很高的计算效率，无论在消耗能源和时间上都会大大缩小。刚才管院长介绍大概一立方米的GPU集群就会相当于1500个CPU的运算效能，我们到一些油田去看1500个CPU大概需要高20米的机架四到五个。而在用电和人力成本上，Tesla产品也会大规模减少。

    在走向国际市场方面我们也取得了不少的成绩，我们算是比较前沿的研究机构，最早一批可以拿出来进行工业化生产的（基于GPU运算设计的勘探软件）。如果国外市场有需求的话，这方面也会做的非常好。

    管中：先进表现有两个方面，第一个你可以看大的软件供应商没有在GPU上有产品，而且更谈不上有推商品。第二个是我们的方法比较先进，我们采用的是非对称叠前时间偏移，现在整个大厅展示的算法都是都是对称时间偏移，这个是目前最新的研究成果。
   
    记者：请问Tesla的核心与同级别的GeForce有没有什么差异？既然Tesla速度这么快，有没有打算建一个基于Tesla的超级计算机，赶超世界靠前超级计算机的能力？

    Jeff Saunders：对于每一代的Tesla产品、Quadro产品和GeForce产品来说，基础的GPU芯片应该是一样的。但Tesla相比其它两个产品线主要有两个不同的地方：第一个就是零错误显存颗粒，对于计算密集型的Tesla用户来说，显存质量是非常非常重要的。Tesla产品线用的是零错误的显存颗粒，相比其它产品是不一样的。举个例子来说，比如一幅图形算错一个像素，不会影响整个图画，如果做计算，只要一位算错，结果就会相差很远。还有一个是显存容量上面，Tesla产品有4GB的显存，但其它的产品线像GeForce基本上都不超过1个GB，所以数据处理的能力是有差异的。

    第二个问题涉及到超级计算机集群，现在确实有几个机构跟我们接触，有计划部署基于GPU超级计算机的集群。他们所建的集群应该是千万亿次浮点计算级的集群。

    谢强：大家可以回去查一下在今年4月20号，《科学时报》或者中国科学院网站，中国科学院院长路甬祥和副院长李静海在那一天已经宣布了在中国知名台基于GPU的1000万亿次的超级计算机，其中有800个T是基于NVIDIA GPU。现在在科研、教育，甚至石化、大的天然气运算方面，GPU加CPU的模式实际上已经变成中国超算行业高性能计算发展的很重要的方向。■<