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GPU在計算領域的應用現狀

更新時間:2020-08-27 09:48:20點擊次數:148次
今天,GPU已經不再局限于3D圖形處理了,GPU通用計算技術發展已經引起業界不少的關注,事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面,GPU可以提供數十倍乃至于上百倍于CPU的性能,如此強悍的性能已經讓CPU廠商老大英特爾為未來而緊張。GPU,是Graphics ProcessingUnit的簡寫,是現代顯卡中非常重要的一個部分,其地位與CPU在主板上的地位一致,主要負責的任務是加速圖形處理速度。  GPU是顯示卡...

今天,GPU已經不再局限于3D圖形處理了,GPU通用計算技術發展已經引起業界不少的關注,事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面,GPU可以提供數十倍乃至于上百倍于CPU的性能,如此強悍的性能已經讓CPU廠商老大英特爾為未來而緊張。GPU,是Graphics ProcessingUnit的簡寫,是現代顯卡中非常重要的一個部分,其地位與CPU在主板上的地位一致,主要負責的任務是加速圖形處理速度。 

GPU是顯示卡的大腦,它決定了該顯卡的檔次和大部分性能,同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區別依據。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力,稱為軟加速。3D顯示芯片是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示芯片內,也即所謂的硬件加速功能。

隨著CUDA的進一步開發和完善,GPU 的運算能力也將得到進一步的強化。研究人員也已經開始使用 CUDA,利用 GPU數倍于 CPU的浮點運算能力,進行各種各樣的科學模擬、運算。 

GPU專用于解決可表示為數據并行計算的問題——在許多數據元素上并行執行的程序,具有極高的計算密度(數學運算與存儲器運算的比率)。 

GPU計算的模式是,在異構協同處理計算模型中將CPUGPU結合起來加以利用。 應用程序的串行部分在CPU上運行,而計算任務繁重的部分則由GPU來加速。 從用戶的角度來看,應用程序只是運行得更快了。因為應用程序利用了GPU的高性能來提升性能。

在過去幾年里,GPU的浮點性能已經上升到Teraflop級的水平。GPGPU的成功使CUDA并行編程模型相關的編程工作變得十分輕松。 在這種編程模型中,應用程序開發者可修改他們的應用程序以找出計算量繁重的程序內核,將其映射到GPU上,讓GPU來處理它們。 應用程序的剩余部分仍然交由CPU處理。 想要將某些功能映射到GPU上,需要開發者重新編寫該功能,在編程中采用并行機制,加入“C”語言關鍵字以便與GPU之間交換數據。 開發者的任務是同時啟動數以萬計的線程。 GPU硬件可以管理線程和進行線程調度。 

"GPU(圖形處理器)已經發展到了頗為成熟的階段,可輕松執行實際應用程序并且其運行速度已遠遠超過了使用多核系統時的速度。未來計算架構將是并行核心GPU與多核CPU串聯運行的混合型系統。

中科院基因組研究所將在當今生物信息學領域得到廣泛應用的BLAST算法向GPU進行了移植。這是一套針對DNA、蛋白序列數據庫的序列查詢算法和軟件包。盡管BLAST處理少量序列的速度不慢,但隨著DNA側序技術的飛速發展,研究人員可以在短短幾天內得到海量序列數據,這樣,對這些數據的分析就成了瓶頸。通過從串行到并行的轉變,BLAST算法成功在GPU上得以實現,大大提升了效率。根據中科院的實踐結果,基于NVIDIA Tesla平臺的BLAST軟件中的一個關鍵模塊運行速度比單個CPU35倍。 

基于GPU,中科院過程所建立了一臺自己的超級計算系統。與通用系統比較,運營系統成本從約2億元降到不到2000萬元,峰值能耗從約1.5兆瓦降至不到0.3兆瓦,占地面積也明顯減少,然而其效率卻很高。在對中石化清潔汽油工藝的放大和優化模擬程序中,進行內部結構優化時,單CPU的處理效率為每天計算可以模擬45秒現實時間,而單GPU在一個小時內就可模擬35秒現實時間。 

國內最快的超級計算機天河一號也采用了GPU處理器,其三分之二的計算能力由GPU處理器提供。 

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