GPU通用计算正在飞速发展

● GPU通用计算正在飞速发展

    因为具备强大的并行处理能力和极高的存储器带宽，GPU如果被抽象成一个“流处理器”（Stream Processor），来用于诸如科学运算、数据分析、线性代数、流体模拟等需要大量重复的数据集运算和密集的内存存取的应用程序，那么我们就能获得比CPU强悍得多的计算能力。

GPU应用在各种领域，提供了不可思议的加速比

    巨大的运算能力让人们对GPU充满期待，似乎在一夜之间，GPU用于通用计算（General Purpose GPU）及其相关方面的问题成为一个十分热门的话题。视频编码应用，比CPU快18倍；期货风险控制系统，整个系统性价比提升9倍；医疗行业应用，CT立体化且提速20倍；地理信息系统应用，速度提升可达50倍；生命科学研究，等待时间缩短12倍；矩阵计算以及仿真能力，比CPU快17倍……一个以GPU为中心的高效运算平台正在向我们走来。

    2009年10月29日，国防科技大学成功研制出的峰值性能为每秒1206万亿次的“天河一号”超级计算机在湖南长沙亮相。我国成为继美国之后世界上第二个能够研制千万亿次超级计算机的国家。天河一号采用6144个Intel通用多核处理器和5120个AMD图形加速处理器GPU，其中GPU的型号正是大家熟悉的ATI上一代高端GPU产品HD 4870X2。截止2009年11月17日，“天河一号”超级计算机在第34届TOP500榜单中排名第五，这也是中国超级计算机目前为止达到的最高排名成绩。

GPU通用计算的基础与周边

    在此之前，GPU系统在全球高性能计算机TOP500排行榜中最好的成绩是第29位，运算速度为77.48TFLOPS——东京大学的Tsubame超级计算机。构成这台计算机的主体是GPU，由170个NVIDIA Tesla S1070 机架式单元组成。东京工业大学全球科学资讯和计算中心总监Satoshi Matsuoka博士曾公开表示，他打算使用GPU在2010年打造出一台荣登世界最快榜单的计算机。

    GPU一直在促进游戏画面的进步，客观上造就了自身强大的性能，最终走上了和图形计算完全不相关的领域，并成为一颗新星。不要不相信你的眼睛，GPU通用计算这些年来的发展正所谓无心插柳柳成荫，强大的Shader着色器资源最终转化为大规模并行计算的流处理器。

    基于GPU通用计算的实例已经越来越多地出现在我们的生活中。在接下来的几年里，GPU将越来越多地被大型计算所采用。GPU拥有超高的计算密度和显存带宽，足以支持这种计算性能的增长，终将成为超级计算机中极其重要的动力源泉。读者或许很难想象手中的这块显卡搭载的GPU在超级计算领域中，现在已经成为高性能、低能耗并且是人们买得起的大规模并行处理器。

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本文参考文献：

[1] 抛弃CPU 迎接 GPGPU计算新时代
[2] 从平民到皇帝 NVIDIA产品14年发展回顾
[3] 虚拟世界由此开始 追逐3D世界的脚步
[4] 3D游戏的盛宴：DirectX10深入剖析
[5] 16毫米攻防战 RADEON HD 4850测试报告
[6] GPU，颠覆的不仅仅是视界
[7] 改变翻天覆地 史上最全Fermi架构解读
[8] GPU高性能计算之CUDA