黄仁勋:GPU加速超级计算机实现民用化

    泡泡网显卡频道12月22日 昨天下午，NVIDIA公司携手中国科学院以及中国算法协会，在北京共同举办“2010 GPU高性能计算峰会”，这也是NVIDIA主办的GPU高性能计算论坛首次在美国以外举行。

黄仁勋先生在2010 GPU高性能计算峰会上介绍GPU计算的最新趋势

    NVIDIA总裁兼首席执行官黄仁勋先生在主题演讲中介绍全球利用GPU计算的最新趋势，并和中国国家超级计算天津中心的专家一起向与会嘉宾介绍了采用Tesla GPU搭建的目前世界上运算能力最强的“天河一号A”超级计算机。

会场聚集了国内各大高校的精英

    GPU高性能计算峰会旨在探讨全球高性能计算的发展趋势，展示GPU计算领域的最新技术成果以及中国高性能计算正在发生的革命性巨变。300多位来自全国的高性能计算领域的权威专家学者，中外知名公司高级技术人员出席了峰会。

黄仁勋先生戴上中科院赠送的大规模粒子模拟图案围巾

    “GPU正在以一种深远的方式重新定义高性能计算”，黄仁勋先生表示，“目前全世界最快的三台计算机中，有两台是基于GPU运算的，并且这个趋势必将得以保持。配备GPU的超级计算机正在逐步推动科研工作者发现效率的提升、协助解决全世界最复杂科学难题，同时也将广泛应用于各行各业的产品设计和研发中。”

    NVIDIA公司不仅是GPU的发明者，也一直是GPU发展方向的引领者。GPU已经迅速成为打造全球顶尖超级计算机的关键技术。每颗GPU包含数以百计的并行核心，可将大型计算任务分割成小份，然后同时处理这些分割后的任务，因而可大幅提升系统性能。利用GPU和CPU打造的异构系统将占地面积更少、消耗的功耗更低，使超级计算达到前所未有的低价格与大众化。随着经济与科学技术的发展，从航空航天装备研制、卫星遥感数据处理、气象预报、海洋环境数值模拟、石油勘探数据处理到生物医药研究、、金融工程数据分析、新材料开发和设计、基础科学理论计算等，都会不同程度对高性能计算提出更高要求，而异构计算出现会很大程度上解决性能、成本、功耗等方面的难题。

中科院过程物理研究所葛蔚教授赠送黄仁勋先生大规模粒子模拟图丝巾

    中科院副院长李静海在峰会上表示：“高性能计算已经成为世界高新技术领域的战略制高点，已经成为科技竞争力和综合国力的重要标志。中国最近几年在硬件、软件和应用方面取得了重大进展，大大提升了超级计算的水平。下一步的发展应该集成各方面优势，突破应用的瓶颈。”

黄仁勋先生与国家超级计算天津中心杨灿群教授共同揭秘天河一号A

    在“2010 GPU高性能计算峰会”上， “天河一号A”超级计算机的专家杨灿群教授表示：“天河一号A”超级计算机是由国家科技部在十一五期间规划部署，由国防科技大学研制成功的。“天河一号A”的持续性能达到2566万亿次，创造高性能计算机新的世界纪录，是中国高科技领域科技创新的重大成果。在“天河一号A”研制中，我们于2007年创新性地提出了CPU与GPU异构融合的体系结构，成为了HPC研制的一个主要技术方向。经过分析比较，我们选用了英伟达的7168颗Tesla M2050 GPU，该GPU在“天河一号A”系统中发挥了重要作用，与其他核心部件一同使超级计算机在性能、体积和功耗等方面取得非常大的进步，使中国的超级计算机成为全球当代异构融合计算的典型代表。

黄仁勋先生为CUDA校园编程竞赛获奖选手颁奖

    在峰会上，英伟达公司总裁兼首席执行官黄仁勋还为英伟达CUDA校园程序设计大赛的获奖者颁奖。CUDA编程竞赛是为了鼓励在校编程爱好者学习基于CUDA和GPU计算的编程，帮助他们早日成为高性能计算领域的优秀人才。

    黄仁勋先生在讲解GPU高性能计算以及GPU加速时强调，GPU加速并不是超级计算机的专利，NVIDIA通过GeForce庞大的市场占有率和CUDA架构将GPU加速推广到了千家万户。现如今国际国内众多知名高校都开设了CUDA程序设计的课程，很多大学生自发的开发基于GPU的应用程序，众多软件开放商开始加入了对GPU计算的支持，未来GPU加速类软件将会呈现出百花齐放的局面。

    在演讲准备的PPT中，黄仁勋还自曝了一张自己大学时期的青涩照片，以往的学生和科研工作者都需要亲自动手做实验、画图、不停的重做、修改才能完成的任务，现在通过高性能计算机模拟和辅助设计系统，只需要轻点鼠标就能在电脑的辅助下高效的完成。如今在GPU超强运算能力的帮助下，更加复杂的计算机模拟都可以在段时间内以所见即所得的方式完成，大大加快了工作和学习的效率。

    黄先生现场展示了NVIDIA在GPU加速民用化方面的努力，著名的数学计算软件MATLAB已经可以利用GPU来加速复杂的运算，实时演算速度可以达到CPU的百倍以上！各种大学专业常用的有限元分析、计算机辅助设计类软件都可以利用NVIDIA的CUDA技术加速运行，为学生和科研工作者节约宝贵的时间，创造更大的价值！■<