传统意义上的超级计算机与GPU编程

● 传统意义上的超级计算机与GPU编程

    在传统的GPU种，Shader单元从出现（2001年DirectX 8发布标志着Shader单元出现）到运算能力迅速提升（2007年Geforce 8800GTX发布，通用计算影响力显著扩大）经过了很长时间。在这段时间里，显卡对于高端大规模并行运算是毫无价值的，即使有少量业界先行者开始了思考和研究，也无法形成对整个产业的影响力。

    这个阶段在超级计算机与集群中，往往要拆除“多余的”显卡以节能功耗，而自从AMD公司的Stream架构NVIDIA公司的CUDA架构奠定了GPU通用计算地位之后，现在的设计开始逐渐采用大量GPU来获得更加廉价和绿色的计算能力。CUDA的强大性能引发了一场通用计算革命，这场革命将极大地改变计算机的面貌。

中国天河一号超级计算机

    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。

    随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU（General Purpose computing on graphics processing units，基于GPU的通用计算）。GPGPU计算通常采用CPU+GPU的异构模式，但是传统的GPGPU受硬件可编程性和开发方式的制约，应用领域受到了限制，开发难度也很大。

    2007年6月推出的CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系。CUDA不需要借助于图形学API，并采用了比较容易掌握的类C语言进行开发。开发人员能够从熟悉的C语言比较平稳地从CPU过度到GPU，而不必重新学习语法。当然，要开发高性能的GPU通用计算程序，开发人员仍然需要掌握并行算法和GPU架构方面的基本知识。