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GPU应用开发
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什么是 GPU (异构)计算?

GPU 计算就是运用 GPU (图形处理器) 搭配 CPU 来加速通用科学和工程应用程序。GPU 计算于五年前由 NVIDIA® 公司率先提出,之后迅速成为一种行业标准,在全世界范围内拥有数以百万计的用户,几乎所有的计算供应商均采用 GPU 计算。



GPU 计算通过将应用程序中计算量繁重的部分交给 GPU 处理,程序的剩余部分依然在 CPU 上运行,从而可实现前所未有的应用程序性能。 从用户的角度而言,应用程序只是运行速度比从前快了很多。

CPU + GPU 是一个强大的组合,因为 CPU 包含几个专为串行处理而优化的核心,而 GPU 则由数以千计更小、更节能的核心组成,这些核心专为提供强劲的并行性能而设计。 程序的串行部分在 CPU 上运行,而并行部分则在 GPU 上运行。

通过运用我们目录中所列的任意 GPU 加速应用程序,大多数客户能够立即享受到 GPU 计算的优势。 该目录重点列举了一百多款行业领先的应用程序。对开发者来说,GPU 计算拥有由各大软件开发商旗下工具和库所组成的巨大生态系统

GPU 计算的历史

图形芯片最开始被用作固定函数的图形流水线。经过多年的发展,这些图形芯片的可编程性逐渐增强,从而使第一颗 NVIDIA® GPU 得以问世。 在 1999-2000 年间,计算机科学家和医学成像以及电磁学领域中的研究者开始使用 GPU 来加速一系列的科学应用。这就是所谓的「GPGPU」或 GPU 通用计算运动 

虽然用户取得了前所未有的性能 (在某些情形中实现了比 CPU 高 100 倍的性能),然而难题是 GPGPU 需要使用 OpenGL 和 Cg 等图形编程 API 来对 GPU 进行编程。 这样便限制了人们利用 GPU 的强大处理能力来为科学加速。

所有 NVIDIA® GPU GeForce、 NVIDIA® Quadro 以及 NVIDIA® Tesla) 均支持 GPU 计算和 CUDA® 并行编程模型。开发者几乎在任意平台上均可运用 NVIDIA® GPU,这些平台包括最新的苹果 MacBook Pro。 然而,我们建议使用 NVIDIA® Tesla GPU 来处理那些强调可靠性与整体性能的工作。 如需了解更多细节,敬请参阅「为什么选择 NVIDIA® Tesla」。

NVIDIA® Tesla GPU 完全专为加速科学技术计算工作而设计。最新的 NVIDIA® Tesla GPU 基于「Kepler 架构」中的诸多创新特性,与上一代架构相比,可提供三倍的性能,双精度浮点性能高达 1 Teraflops 以上,同时还大幅提升了可编程性和效率。Kepler 是世界上最快、最节能的高性能计算 (HPC) 架构。

NVIDIA® 意识到了将这种性能提供给更广阔的科学界的潜力,因此投入力量修改 GPU,让开发者能够对 GPU 充分编程,使其能够无缝地运用 C、C++ 以及 Fortran 等熟悉的语言。 

GPU 计算的发展势头比以往任何时候都更加迅猛。现在,世界上一些最快的超级计算机仰仗 GPU 来加快科学探索,全球有 600 所大学已开设 NVIDIA® GPU 并行计算课程,积极运用 GPU 的开发者人数已达数十万计。


国际上,GPU高性能计算以其独有的技术优势已经迅速成为打造全球顶尖超级计算机的关键技术。 而在国内,GPU异构并行计算经过五年推广,已逐步成为中国高性能主流架构,同时也带动“异构并行编程”人才需求激增。近日,由吉浦迅科技主办的“GPU应用开发培训”在上海顺利结业,来自上海复旦大学、山东大学、西安长安大学等高校和企业研发机构共23人参加了此次为期三天的集中式培训。

  “从2012年7月,我们就率先开始尝试举办实体的GPU编程培训。”作为国内专注提供GPU整体解决方案供应商,吉浦迅科技首席执行官陈泳翰表示:“我们已经在上海、成都、西安举办了各种形式的GPU编程培训,累计培训学员超百人,但这个数字远远不够满足超算领域日益增长的人才需求!”

  为协助开发人员解决GPU并行计算开发问题,吉浦迅科技特别与中科院、英伟达研发部门共同合作,并参考全球领先的高性能运算编译器供应商Porland Group(日前被NVIDIA并购)、美国GPU库软件开发商Accelereyes公司等课程内容,摆脱传统围绕GPU CUDA体系架构的艰涩理论课程,启动以实用为导向的“GPU编程实战培训”。学员们在三天的时间里,通过具体的编程实例,深入简出了解GPU体系架构与优化技巧,同时结合调试工具和GPU函数库调用,在较短时间内全面掌握GPU应用开发的思路。

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