基于GPU的超级计算机-NVIDIA Tesla这个东西有前途吗？

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这个东西有前途吗？

详解个人超级计算机之Tesla S1070
http://www.cncluster.com.cn/jishuqianyan/fuwuqijishu/200811/22-682.html

http://www.nvidia.com/object/personal_supercomputing.html

大规模的集群式计算机在目前的科学、工业领域应用非常广泛，虽然集群式的超级计算机拥有强劲的科学运算性能，但是过于庞大的集群体系架构以及惊人的电力消耗，已经成为了行业内最需要解决问题之一。另外，由于集群式超级计算机的价格非常昂贵、设备占用的面积非常庞大，加上其多人共享资源的属性，导致了研究人员必须为使用资源而争抢，工作效率被降低，得到的计算结果延迟。



　　那么何种解决方案才能够避开集群架构超级计算的产生的种种问题呢?首先，这种设备要拥有要拥有强大的并行运算能力，其次还要具备体积小巧、低功率损失的特性，第三，它还要拥有低成本的组建、维护方式。

　　2008年11月18日，在美国德克萨斯州奥斯丁市的SC08大会上，NVIDIA携手众多的合作厂商推出了基于GPU的TeslaS1070个人超级计算机，上述集群式超级计算机衍生出的种种弊病都被迎刃而解，一个崭新的GPU应用领域再次被推向了新的高峰。

　　Tesla能带给我们什么?

　　Tesla个人超级计算机，是GPU与CPU两者结合的异构计算架构，它的体积和功耗仅相当于普通的个人工作站产品，Tesla的性能等同于比其价格高出百倍的集群式架构计算机。

　　更加出色的性价比：

　　Tesla个人超级计算机的价格与传统的PC工作站相当，但是它的运算性却能够达到PC工作站的250倍!

　　超越传统概念的性能/功耗比：

　　Tesla的运算能力能够与大规模集群式计算机得到相同的水平，但是其功耗却远远小于后者，大规模集群式计算机的功耗能够达到数百千瓦，而Tesla的功耗仅与高端桌面PC在相同水平，Tesla的性能/功耗比优势非常明显。


　　每个人一台超级计算机：

　　由于采用了并行运算能力超强的GPU，Tesla的体积变得非常小巧，每一个研究人员都可以在桌面上进行处理复杂、数据密集型的计算，从而更快速地处理更多的数据并缩短取得结果的时间。

　　微软公司技术院士TechnicalFellowBurtonSmith表示：“我们过去都听说过‘台式超级计算机’方案，但是这次它真的成为现实了。NVIDIA公司及其合作伙伴将为主流市场带来了性能杰出、适用性广泛的产品。正是GPU与CPU二者之间珠联璧合的异构计算使得这种突破成为了可能。”

　　什么是Tesla S1070个人超级计算机?

　　TeslaS1070个人超级计算机的核心组件是NVIDIA转为通用运算领域而开发/生产的Tesla显卡，每一台Tesla超级计算机都拥有4颗用于通用计算的GPU，每颗GPU内部拥有240个核心，四颗GPU的核心总数达到了960个。


　　TeslaS1070基于NVIDIA并行CUDA架构，浮点运算能力高达4T，其性能是台式机的250倍。Tesla的个人超级计算机特性，可以让每个研究人员都配备一台超级计算机，Tesla可以插入标准的电源插座。TeslaS1070具备很高的易用性，它以C语言为编程环境，可用于Windows和Linux操作系统。


　　已经在全球范围上市的Tesla S1070，售价低于10000美元。


　　NVIDIATeslaS1070超级个人计算机，在包括戴尔、联想、华硕在内的28个OEM厂商均已在特定地区或全球范围内上市!

　　Tesla S1070为何能成为人超级计算机?

　　上面我们提到，TeslaS1070个人超级计算机的核心部件是NVIDIA的GPU产品，即专为通用运算而设计的Tesla显卡，提到GPU通用运算，我们就不得不提起NVIDIA的CUDA技术，因为CUDA才是真正实现GPU在通用运算领域的金钥匙。


　　CUDA让GPU拥有了并行计算架构，并且结合相对简单、易用性强的C语言开发环境，使并行运算能力强大的GPU，在通用运算领域得到了释放。


　　目前，基于NVIDIACUDA技术而开展的各项活动，均已得到了大量用户、学者的认可和多领域的应用，那么TeslaS1070将会让这个队伍变得更加庞大。

　　有了CUDA的积累，Tesla被大量应用非难事


　　基于CUDA的应用程序已经影响到了很多覆盖面积广的基础软件平台，Mathematica是一个基础的应用软件，很多人用这个软件做模型，不管是金融还是工程各种各样的模型都可以做，以前CUDA没有发布的时候，启动这个软件是非常慢的，现在他用CUDA来重新编制他们的程序，它整体的速度提升大约是10倍—100倍。

　　PGI公司，专做基于FORTRAN语言的编译器，而现在他们把FORTRAN编译器变成了CUDA编译器，因为用CUDA编译器给他们带来更好的性能或更快的速度。FORTRAN，它实际上是一种编程语言，常用于高性能计算方面，在很多行业石油、天然气、勘探行业、医学行业包括汽车需要建模的都会用到，客户也是很多的。比如在中国就有像中石油这样的公司包括一些汽车公司都会在他们集群上面使用FORTRAN语言。PGI现在通过CUDA完善了他的编译器，可以帮助他们的使用者最大限度的利用GPU提升并行运算能力，这在以前是根本不可能的。


　　CUDA最大的优点是简单易学，而且它也是一种新兴的技术，它可以实现高密度的科学计算，现在很多学者、以及学术研究都在往集群和超级计算机层面进行发展，以此来替代台式计算机的运算。但是同时这些研究者更希望他们在桌面上也能够享受超级计算机的功能，以前是需要大的集群才能做到，现在通过CUDA可以在桌面上实现了!


　　现在我们GPU已经在许多大学都有应用，最早是在比利时安特卫普大学，这个大学应用8颗基于GPU的计算系统，后来他们发现在使用这样的计算系统之后，可以说和以前他们使用512颗CPU集群的计算系统相比，性能有了大幅度的超越。安特卫普大学使用了基于NVIDIAGPU的超级计算机之后会发现得到了特别好的效果，首先成本方面有大幅度的缩减，因为每套系统的造价是8000美金，比其它类型的集群要便宜的多，这个性价比是1/1000级别的超大幅度提升。同时，这个系统最好的好处是这个大学每个研究者都可以有一台属于自己的个人超级计算机，而且做研究的时候不用像以前那样通过排队才获得使用超级计算的权利，可以说效果非常好。而其他大学也进行了很多这方面的应用，包括在其它的行业。

　　Tesla S1070人们梦寐以求的“个人超级计算机”

　　每个人都拥有一台超级计算机，Tesla S1070实现了这个众人期待的愿望：


　　从上图中的数据看，对高性能计算机的需求量非常庞大，而Tesla可以帮助这些人提高效率，降低应用成本。


　　若少量的Tesla S1070性能仍然达不到应用者的需要，Tesla也会采用集群方式带来更加夸张的运算能力。

　　TeslaS1070个人超级计算机，为很多开发人员和需要进行科学运算的领域带来了福音，虽然很多行业还在采用传统的大规模集群式超级计算机进行研究，但是Tesla所具备的优势非常吸引人，高性能、低价格、低功耗、小体积、更具易用性，这些优点都集Tesla于一身，虽然Tesla在目前还受到一些传统科学计算领域的概念限制，但我们希望更多的人来关注“个人超级计算机——Tesla”，从而利用Tesla，创造更加辉煌的成绩，推动科技的发展。