新闻中心

EEPW首页 > 嵌入式系统 > 市场分析 > GPU重分IT奶酪

GPU重分IT奶酪

作者:时间:2009-10-30来源:新浪科技收藏

  当年一场场CPU革命把人类推上了IT列车,如今正把火车换成飞机。而一直在IT方面不断追赶的中国,此次也搭上了头等舱。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/99400.htm

  近日,中国科学院和清华大学分别被授予CUDA卓越中心的称号,以表彰他们在利用进行高性能计算的突出贡献,而亲自授予他们这个荣誉的正是计算革命的发起者和主导者-----(英伟达)公司。

  在双方眼中,GPU计算不仅是世界IT业的下一场革命,也是中国赢得IT奶酪的绝佳机会。

  GPU取长CPU补短

  在人们都习惯了“Intel Inside”之后,再提计算革命似乎总有点班门弄斧,但事实胜于雄辩,GPU以极其强悍的数据证明,下一场颠覆性的计算革命已经到来,世界需要新的计算之王。

  这不是噪音,也不是口号,而是正在发生的巨变。

  在英特尔的奔腾时代,摩尔定律让处理器的主频时钟速度在短短几年显著提升。但是随着摩尔定律的进步,从45纳米到32纳米,CPU集成的晶体管越来越多,但在高性能计算方面性能还不能满足用户持续增长的需求。同时基于CPU的大型计算服务器也由于高额的采购成本和维护费用也成为了无法逃避的弊端。

  高性能计算的明天在哪里?革命在何方?GPU计算应运而生。

  如果说上一次计算革命——集成电路,让过去占据一幢房子大小的高性能计算机缩小到一个房间,也就此掀起一场个人消费电脑的普及革命。而如今GPU计算的革命可以将几个房间大小的高性能计算服务器缩小成一台个人电脑的大小,以GPU为基础的个人高性能超级计算机就此诞生!

  改变的秘密在于CPU和GPU的本质区别。

  CPU的设计宗旨就是要从指令流中得到最高的处理效能,即要用最短的时间完成一项任务,这就是串行计算,但串行计算架构的CPU天生就不适合高性能计算领域所强调的并行计算工作,这是为什么CPU现在成为了高性能计算性能提升的瓶颈。

  相形之下,始于的GPU一开始就是被设计来处理大规模的并行计算,数千万的多边形和像素的并行处理使得GPU在发展的同时不断地加入更多的处理核心并完善并行处理能力。

  举个今天GPU计算应用的实例,比利时安特卫普大学原来用的超级计算机有512颗处理器核,成本是530万美元,占用了好几个机柜;而后来换成一台拥有8个GPU的台式系统,性能相当,成本只有7000美元,占地面积也大为减少。以GPU计算为基础的高性能计算服务器在成本、性能等方面的优势毋庸置疑。


上一页 1 2 3 4 下一页

关键词: NVIDIA GPU 图形处理

评论


相关推荐

技术专区

关闭