助力油气勘探业 NVPSG全球副总裁专访

    泡泡网显卡频道5月5日 自从NVIDIA的TESLA产品上市之后，就开始不断向各个行业推广GPU服务器和解决方案。NVIDIA协助合作伙伴在石油及天然气勘探行业整体解决方案中，取得了一定得进展。日前召开的CPS/SEG北京2009国际地球物理会议暨展览上，NVIDIA联合合作伙伴北京京吉星吉达科技有限公司（重点开发应用TESLA的油气勘探软件）召开了相关油气行业TESLA解决方案应用的说明会，NVIDIA公司PSG专业解决方案全球副总裁Steve Furney-Howe、能源市场高级开发经理Jeff Saunders、北京吉星吉达科技有限公司高级顾问、原中国石油天然气总公司地球勘探局研究管院长管中等均有到场。会上记者就一些相关问题采访了相关人士。

    记者：NVIDIA在石油天然气领域的推广是不是有其它的竞争对手？除了这个领域之外，NVIDIA是否有计划推广其它领域的Tesla解决方案？

    Jeff Saunders：我们是有竞争对手或者说潜在的竞争对手的，在油气开采的图形处理方面，AMD和ATI产品线，对油气行业是也非常大的兴趣。不过我们在这个领域拥有超过90%的市场份额，占据明显优势。

    NVIDIA公关专员金洋：刚才讲的是Quadro专业图形解决方案，而在Tesla的GPU进行科学计算这个领域是没有什么竞争对手的，现在只有NVIDIA的Tesla是可行的、可以推广可以给大家介绍的解决方案。

    Steve Furney-Howe：关于我们在油气行业的Quadro产品的竞争情况我简单补充一下。我们之所以在这一块有90%的市场份额，不仅仅是在硬件设计上面有优势，正像Jeff所讲的，我们在中间件、软件都有很多的创新，使得客户在应用NVIDIA的产品的时候，大部分的软件应用上，都能够实现比其他产品更好的效果。

    前面我同事讲过，总是有人跟你竞争，是一个好事情，对我们来说，我们始终要清楚我们的重点是什么。这也是为什么在这方面一直在进行创新，希望能够保持我们的实力。

    在Tesla这样的产品线上，尽管有一些公司声称他们也有类似的GPU计算产品，但就实际情况而言，我们看不到有什么真正的竞争对手，在这方面毫无疑问我们是非常领先的。

    Jeff Saunders：我们现在有的客户从游戏行业到医疗科学、生命科学方面的，还有工程方面，在广播、电视以及动画这方面的，有很多行业都希望可以运用到我们CUDA、Tesla的产品为他们服务。

    记者：Tesla这个产品会有中、高端分类吗？成本大概有多少？

    Jeff Saunders：Tesla里面的产品系列中有两类，一个是服务器，另一个是独立的GPU运算卡。   

    Steve Furney-Howe：对于Tesla的产品线来说，无论是板卡一级的产品还是服务器一级的产品，我们都会不断使用大下一代GPU的技术，不断的对它提高，无论在Tesla的产品线还是其他的GPU产品线都是如此。

Steve Furney-Howe

    记者：我想问一下在油气勘探开发领域，Tesla集群替代现有的技术能够替代到何种程度？现有的软件是可以直接应用还是有衔接问题？刚才这位先生提到，Tesla可以使研究单位每个人都拥有属于自己的超级计算机，而它的成本价格是多少？对于一个勘探研究单位，能否达到人手一台？替代成本能否让企业接受？

    Jeff Saunders：我发现对于现在所有的这些地震数据处理的软件、代码，包括现在比较热的和未来可能会用的，比如像最常用的偏移算法，还有逆时偏移的算法等等，对于这些代码来说，我们GPU都是非常合适的，因为这些数据本身就有并行性在里边，因为和GPU的并行计算有一种天然非常的契合度在里边。所以对于任何要进行偏移代码运算的来说，GPU是百分之百的适合。

    对于现在的这些程序来说，如果要充分来利用Tesla和CUDA的能力的话，有一部分的代码需要重新进行编写，大约占全部代码的5%左右，其它95%都是不需要的，这5%主要是负责最核心部分的东西。

    管中：目前针对油气行业的计算机软硬件开发已经计入全新的一代，就是GPU+CPU协同计算的方式。这将使更大处理量的叠前深度偏移常规化，叠前深度偏移一旦能够常规化，对于找油、找气，特别是对我们国家很复杂的陆上石油勘探，将会带来一个发现更多油气的希望。这是一个很大的技术的变化。

    在性能上，我们初步测算了一下，我们6个GPU+CPU的系统，相当于传统1500核 CPU累积计算的能力。耗电的成本是原来的1/25，空间是原来的1/15，很有发展前途。

    Jeff Saunders：关于个人超级计算机成本的问题，还要看具体配置。具体来说比如里面有3到4个Tesla GPU的这样一台个人超级计算机或者工作站，可实现4万亿次浮点运算的话，成本应该在1万美元左右或者以下。

    
    记者：刚才前面谈到NVIDIA在油气应用Tesla没有竞争对手，可能是因为NVIDIA有CUDA这么好的一个平台。但是随着OpenCL和DirectX Compute的出现，现在的形势可能会改变，如何看待这个情况？

Jeff Saunders

    Jeff Saunders：我们所有的产品线都支持这两个你刚刚所讲到的标准，OpenCL和DirectX Compute，我们就在上周就推出了OpenCL的驱动还有开发工具，在所有的厂商当中我们应该是第一个推出类似产品的。

    Steve Furney-Howe：这两个标准的推出实际上是验证了我们一直以来都在说的，在整个计算架构当中已经发生了原来单一基于CPU的架构变成了CPU+GPU的协同计算架构。而推出这两个标准，也是表明了我们一直所倡导的趋势的支持。所以我非常欢迎。这就好比水涨船高，整个市场做大了，我们的生意就会更大！
   
    记者：基于NVIDIA Tesla产品的最终解决方案，其实是很依赖客户自己开发软件来跟NVIDIA硬件相配合。我这边有一个问题，能否就GeoStar（吉星吉达）这个解决方案做一个例子，来说一说NVIDIA在产品和技术上对最终解决方案究竟提供了什么样的帮助。

    NVIDIA PSG专业解决方案高级工程师罗华平：GeoStar应该是较早发现GPU并行计算这样一个巨大市场机会的公司。我们大概在一年多前，跟GeoStar一块儿合作，我们给他提供了样机，然后给他们做开发平台，让GeoStar的软件在GPU上进行移植。他们在CUDA编程的优化方面，还有些稳定性方面，我们也有技术的支持来帮助GeoStar软件提高它的性能，使它的可靠性更高。我们不光有硬件平台的支柱，还有软件工程师的支持，这也使我们的合作伙伴在最需要的两个东西。

    管中：我们与NVIDIA建立合作意向之后，NVIDIA非常重视，派了他们的副总裁了解我们的需求，随后硬件很快到货。此外，还开放了内部代码，对我们从底层的开发软件开始提供支持。

    记者：从你们开始立这个项目，一直到产品定形推出，总共用了多久？

    中国科学院地质与地球物理研究所刘国锋博士：大概在2008年3月份开始立项，到2008年的9月份，基本上有一个定型，到2009年的1月份，基本上已经成形了，到现在为止全套解决方案已经入住大庆、胜利和土哈。

    金洋：首先NVIDIA Tesla是非常好的工具，具有很强的计算能力。想运用基于Tesla的解决方案，首先要基于CUDA这个架构进行编程。如果需要的话，NVIDIA会在这个过程中提供力所能及的支持和帮助。现在GeoStar是国内第一家推出了在石油天然气行业勘探领域基于Tesla完整的硬件到软件解决方案的公司。

    记者：NVIDIA主要还是一家芯片的设计公司，今天给人的感觉是NVIDIA在油气行业似乎是扮演一个系统集成商的角色。我想问一下在这方面，NVIDIA有没有和其它系统集成商来合作推广Tesla产品？
 
    Steve Furney-Howe：我们自己并不是系统集成商，所以在部署Tesla集群的过程当中需要有系统集成商作为我们的合作伙伴。在全球我们是有很当多的合作伙伴的。现在一个最大的Tesla集群是在东京，和包括SUN、NEC等公司一起来合作的。和我们合作的系统集成商还包括HP、IBM等。在不同国家我们都有一些系统集成商帮我们进行Tesla的产品的推广。

    罗华平：除了Steve提到公司之外，联想、戴尔也都是我们合作公司。前一段时间我们和浪潮一块儿发布了个人超级计算机，曙光也在和我们进行GPU计算的合作。我相信会有越来越多的计算机厂商推出更多的Tesla产品。

    Jeff Saunders：我们其实不只是一个芯片的设计公司，我觉得更多的是技术开发公司。在设计GPU之外，我们还有软件层面比如CUDA的编辑环境，还有图形方面一些额外的很多中间件等等。所以说我们是在部署这些系统的过程当中，要和很多的合作伙伴进行合作，通过我们来提供一个超级计算的平台，然后由这些系统集成商来帮助我们进行相关的部署。

    刚才我们提到的一些已经进行部署集群的公司，他们所使用的系统集成商也不一样。比如像HESS这个公司用的是戴尔，还有另外一些集群商叫Cray等等。从根本来说，我们现在已经看到很多厂商把我们Tesla纳入到他们向最终用户所销售的计算环境当中去。

    NVIDIA中国区PSG专业解决方案销售经理谢强：我们现在承担一个国家项目“2+3”，2是去年12月份结束的，3是整个计划原来没写的GPU，现在都加上GPU了。现在大庆、胜利都在等着下一代产品弄出来，石油行业的应用将会越来越多。这次展览会很多科研院校都想加入这个开发的团队，只是未来不知道谁会更快搞出来。
   
    记者：并行处理这方面，Intel从去年开始提出Larrabee，INVIDIA能不能简单谈一下Tesla和Larrabee在设计和理念上的差别？

    Steve Furney-Howe：最简单的差别是Tesla现在已经在卖了，而Larrabee还没有！这当然不是说唯一的差别，但确实是非常重要的。针对Larrabee，我当然不是太专业的人士，在这个房间里面可能更多人比我更专业。但是我想对于Larrabee来说，我们现在没有人知道它到底是一个什么样的东西。但是如果还是基于X86 CPU架构的话，X86原来存在的一些挑战和问题可能还会继续存在。但是因为我们没有看到这个产品是什么样子的，所以也没有人能评论说和Tesla真正差异在什么地方。

    
    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。■<