天河一号A称霸！超级计算未来属于GPU

记者：现在异构计算越来越流行了，GPU的带宽能比CPU的带宽高好几倍，这么高，可能对每一个节点之间的互联也造成了很大的压力。在NVIDIA公司看来，目前的这种MPI的架构是不是已经达到一种瓶颈了，或者说在某些方向已经影响了互联的操作，未来有没有可能出现新的语言架构替代MPI？不知道NVIDIA怎么看来这个问题？

Andy Keane：计算本身是了解整个过程中存在什么样的局限和限制，之后让软件工程师或者计算机工程师寻找一些方法来跨越这些局限。所以，你刚才所提出的那个因素，应该是一个非常关键的因素，使得超级计算机可以大规模的进行灵活的扩展，主要是它跨越了互联项目的一些局限。如果这个系统是用Linpack来测量的话，因为要传递很多的数据，所以整个网络上会面临很大的数据压力。

    根据我过去26年在计算领域的一些经验和体会，你们还会继续看到，这个行业在不断的发展，将会有更多的创意，一个接一个而来，你们接下来还会看到更多的创意和创新。比如说我们的处理器速度越来越快，这就意味着我们需要的总线数量也就越来越多，他们之间的互联性应该也是越来越好。不管怎么样，总会存在一定的局限和瓶颈，但是我们的工程师会想各种的办法跨越这些局限。

    所以说，现在和过去的差异在哪里？你在新的系统中，我们用的是中国基本的技术，把它应用在高性能计算机中，使它的速度更快，而且扩展性更高。
   
记者：以前NVIDIA公司自己也设计编程，从显卡到后来的CUDA编程，NVIDIA公司越来越多的进入标准领域，以后高性能计算里面也会涉及到标准，比如MPI也是一种标准。你们作为主导GPU混合计算的领头企业，是否会提出一些更好的互联标准或者互联语言架构，比如像CUDA这样的GPU技术混合架构？

Andy Keane：从CUDA向系统级别这样的转换，在这个过程中，我们将和大量的合作伙伴一起来做，比如说HP、IBM，我们都会和他们一起做。就MPI来说，用这个例子你就可以理解了，比如说我们会和MPI整个开发者社区一起努力，同时也会把他们扩展到CUDA或者其他的软件，和他们进行结合。这个过程，一方面我们会在MPI一起和开发社区努力，同时我们也会考虑如何融合其他的软件。这是一个合作的过程，我们会做贡献，也会做出我们这一部分的努力。
    
记者：在你的履历里面，有在英特尔里面工作过，我们也知道，英特尔也在开发类似于显卡的内核架构的这种产品，可能它组装的是一种统一的编程架构，因为它都是X86。从英伟达来看的话，怎么看未来分支的状况？一种是传统的CPU的多核的架构，你怎么看待未来的这种竞争？

Andy Keane：即便是英特尔这边的发言人，他们在描述未来存在的问题时候，已经描述很好了，对于大型的超性能计算机来说，最主要的不是和X86兼容不兼容的问题，而是它的能源的问题。所以我们看一下计算系统的未来，在过去以及在未来都会经历多种过渡，比如说从低一级向高一级性能的过渡，成本也有一定的变化。你看一下超级计算系统的历史，我们之前从主机逐渐发展到Deck Alpha，之后到A1860，一直到现在的X86，最后这一步主要是出于低成本的考虑，同时也希望能够降低电耗，但是它的耗电量还是比较高的。所以说，我们接下来要面临的新的问题是什么呢？低成本是一个考虑，另外能耗怎么能够降低，是目前的一个挑战。

    刚才我们看到的是过去的一些变化，看未来得话，我们要分析一下，未来面临什么样的挑战呢？两个挑战：一是编程的挑战，用什么语言呢？也许是基于CUDA语言的架构，当然我们也会考虑其他的语言，不仅仅局限于CUDA，这是一个挑战；另外，也是英特尔和NVIDIA公司不太一样的地方。如果把 X86核拿出来之后，如果要进行大型扩展的话，应用起来冷却是一个很重要的问题。我们的首席科学家Bill Dally也提出了很多的证据和数据，如果想进行进一步的发展和改变的话，首先我们要考虑平衡好能耗，还有高性能计算之间的关系。你要基于什么样的架构，而且这个架构一定是非常节能的架构，才能继续发展高性能计算。X86是不可以实现的，也许是未来的GPU或者其他的技术。

    所以说，超性能计算跟手机也一样，我们也看到手机在不断的发展，有的手机用PC的操作系统，比如X86的核，有的是用内建的操作系统，但是它能够提供浏览网页和收发E-mail的功能。一些旧的系统我们可以摒弃，不是说要完全沿用下来，我们一定要进行创新，这样才能够解决功能上的问题，我想这也是高性能计算未来的发展趋势吧。    

CUDA并不是编程语言，而是一种体系架构

记者：NVIDIA公司的产品现在对于OPENCL标准兼容性如何？在未来的话，你们怎么看待OPENCL标准在未来编程方面的前景？

Andy Keane：我们的主营业务就是卖GPU，至于软件，我们的独立供应商用什么的软件，用什么样的语言，对我们有什么要求，我们就按照他们的语言来进行运用，包括OpenCL、CUDA、Fortune，Pascal以及JAVA，我们都是根据他们的语言来应用GPU。所以我们的竞争对手，他们一般在做宣传的时候会说什么什么是你的选择，比如说OPENCL，他会说OPENCL是你们的选择，但是我们也看到了，我们是可以支持多种语言的OPENCL、CUDA、Pascal以及JAVA。不管软件供应商有什么样的要求，我们根据他们的要求就提供什么样的GPU，包括一些产品的驱动也好，双精度也好，其他扩展的功能也好，我们都可以去网站上免费下载。不管是开发商有什么样的需求，我们都会提供，都是可以兼容的。

金洋：再补充一点，有些人认为OPENCL是开放的，我们CUDA是不开放的，其实实际并不是这样的，我们这边非常支持OPENCL的标准，他们可能只有一个OPENCL，我们是唯一一家可以使用的、支持OPENCL计算的厂家。除了OPENCL之外，如果我们的消费者要用到其他的语言，C++、CUDA、JAVA的语言，我们都可以提供支持，我们GPU支持所有可以实现的语言。所以我们并不是决策者，决定哪种语言我们支持，决策者是用户，他们需要什么样的语言，我们提供什么样的语言。而且OPENCL组织的主席是NVIDIA公司现在的副总裁，可以说OPENCL在NVIDIA公司不断的推广，不断的支持下，OPENCL才可以得以壮大。所以我们对于OPENCL和对于其他语言的支持，我们都会全力的支持，任何一种用户会用到的语言，可以实现GPU高性能计算的规模性的发展，我们NVIDIA公司GPU都是支持的。    <