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高效能運算新趨勢-GPU
隨著地球科學、分子生物、化學及醫療等研究領域,日益月新的發展,這些研究資料龐大且複雜的程度已經成為最大的瓶頸,過去利用多台電腦串接成叢集架構(PC Cluster),透過多顆CPU做大量的平行運算,卻也讓平行計算侷限於大型伺服器集群的架構。因此適合高密度平行運算的GPU將帶領全新高效能運算趨勢。
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對一個國家而言,研究是最珍貴的寶藏,它所帶來的價值不是用金錢可以衡量的。但隨著地球科學、分子生物、化學及醫療等研究領域,日益月新的發展,這些研究資料龐大且複雜的程度已經成為最大的瓶頸,因為為了運算這些研究資料,必須要花費龐大的時間與金錢,更遑論有些研究是有其時效性的,例如氣象、SARS疾病等研究。% B, o K$ k' J
% B- u* n% w$ _6 C. [因此高速計算成為他們唯一的解決辦法,利用多台電腦串接成叢集架構(PC Cluster),透過多顆CPU做大量的平行運算,卻也讓平行計算侷限於大型伺服器集群的架構。因此NVIDIA及ATI等廠商發現利用顯示卡上的繪圖處理器GPU,具有多達128個處理單元以及相當高的存儲頻寬,擁有強大的浮點運算能力,為高效能運算市場帶來高密度平行處理效能。如果說CPU是一針針勾毛線,那麼GPU就是織布機,快速重複同一個動作。
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m4 C: [* X- e+ x7 {' I$ OGPU目的是協助CPU運算, c1 j" O" ]; ~: V% \, I! e& W
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GPU是為了協助CPU更快速的運算,而不是取代之。若CPU是一家餐廳的服務生,他要同時帶位、服務客人、點菜上菜等許多複雜的工作,若又要到廚房做菜,他服務的速度肯定會減慢許多。只要他聘請一位廚師,而廚師唯一的工作就是將各種食材組合成每一道菜,然後再由服務生送到客人手上,加快他餐廳的服務流程,那位廚師就是GPU。所以服務生與廚師的關係是相輔相成,就如同CPU與GPU。
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NVIDIA首推TESLA GPU運算處理器' [( }, V( L, b5 b
8 q' B8 ?( Z, V' P在大家引頸期盼下,全球繪圖處理器的領導廠商NVIDIA推出TESLA GPU運算處理器,總共分為三個型號:
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壹、�NVIDIA TESLA C870 GPU 運算處理器:專屬運算的機板,能在單一PC系統或工作站中擴充多個Tesla GPU。一般單核CPU(中央處理器),可提供大約12 GFlops的運算能力,Tesla GPU內含128個平行處理器並能提供至518 gigaflops的平行運算效能。GPU運算處理器可搭配高效能CPU應用於既有系統中一起運作。
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貳、�NVIDIA Tesla 桌上型超級電腦:一款可擴充的運算系統,內含兩顆NVIDIA Tesla GPU,並可透過業界標準的PCI Express介面連結至PC或工作站系統,就可變為個人超級電腦,讓桌上型系統提供高達8 teraflops的運算效能。
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5 q. w' ^$ U- e4 u參、�NVIDIA Tesla GPU 運算伺服器: 此款1U規格的伺服器最多可內含8顆NVIDIA Tesla GPU,擁有超過1000個平行處理器,為叢集系統注入數個teraflop平行處理效能。Tesla GPU伺服器為首款將GPU運算技術帶入資料中心的伺服器系統。* G7 d0 p( `5 l' X
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% z, X: H) h8 c8 RNVIDIA CUDA計算架構輕鬆導入GPU運算
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要達到GPU最佳效能,良好的API更是重要。NVIDIA CUDA是一種全新用於開拓GPU運算性能的工具,透過C語言函式庫和CUDA SDK,進行運算程式的開發與編寫,讓研究人員輕鬆導入GPU運算。若是對CUDA有興趣,可以連結到NVIDIA官網的CUDA討論區,參考或分享使用的經驗。! E3 P8 O0 l' Z, B7 U1 j
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實際應用範例, }1 S* \6 _4 P( r' X/ e
: q5 g+ C' B! ?- C( C6 z5 o& L! r地質能源探勘:著名的地質分析公司HEADWAVE在透過TESLA GPU 準確的運算後,速度提高20倍,大幅降低能源探勘和開採成本,也因此發現蘊藏在墨西哥灣27000英呎深的超大型油礦。
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! }" b* C8 G' U1 `5 q9 ^8 t分子生物研究:美國伊利諾大學的研究人員透過 NVIDIA TESLA 運算處理系統,計算分子與離子的相互作用,結果運算速度比過去採用叢集運算(PC Cluster)提高了100倍,快速研發出改善生活與拯救生命的新藥。7 q' A% A4 P7 W: M* s
) Z* c; w7 v1 p( I7 l% K6 d腦神經研究:Evolved Machines公司將人類的腦神經元進行大規模的生物電路模擬。一個神經系統矩陣就包含成千上萬個神經細胞所構成,而一個神經細胞需要在一秒鐘內求解2億個方程式。透過TESLA GPU將神經系統的模擬速度比當今的x86微處理器提高130倍,大幅提升神經細胞系統排列的研發速度。 |
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