CPU GPU的溷合并行计算.docVIP

CPU+GPU的混合并行计算GPU+CPU的异构混合并行计算是基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算架构，将CPU串行计算和GPU的并行计算融合，开启“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。? 基于GPU+CPU架构的HPC与普通CPU架构HPC参数对比 GPU+CPU HPC CPU HPC 性能 万亿次 万亿次 体积 相当于1台普通PC Server 至少占用1个42U机柜位置 机房 不需要，可直接放在办公桌上 需要满足一定承重要求的专业机房 散热 需要专门配备空调散热 要专业的机房空调设备 功耗 1000W~1400W 5000W左右 噪音 40db左右 60db以上 价格 10万元以内 50万元以上 　　“异构混合计算”真正实现了系统整体计算能力的最大化利用：GPU和CPU协同工作，GPU处理大量的并行处理，CPU处理操作系统和指令的逻辑控制。两者的协同比以往单纯CPU运算高出几十倍甚至几百倍，上千倍，可以使得PC和工作站具有超级计算的能力。在必威体育精装版的二代Tesla Fermi平台下，开发人员可以选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran来表达GPU应用程序的并行机制，释放GPU的处理能力来解决最复杂的计算密集型难题，可以广泛应用于如下领域： 生物信息学和生命科学 计算化学 计算电磁学和电动力学 计算金融学 计算流体力学 成像和计算机视觉 MATLAB 加速 医疗成像 分子动力学 气象、大气、海洋建模和空间科学 　　中国科学院、清华大学、中国同济大学、上海交大和西安交通大学等7所高校已经将基于CUDA架构的并行计算课程融入其教学之中，其中中国科学院和清华大学已经走到全球CUDA应用的前列。 2009年9月22日，同济大学海洋学院地球物理系成功部署了其在中国的第一套GPU高性能计算集群，用于地球物理学和反射地震学方面的革命性研究。该研究项目将探索研究复杂介质中地震波传播理论与数值模拟、复杂介质三维地震偏移成像、多分量地震学的数据处理和解释。Tesla GPU集群革命性的万亿次浮点运算、多核心GPU技术、CUDA并行结构和编程模式、以及高速互联，使同济大学海洋学院地球物理系可以更快，更准确地解决计算难题。 Nvidia的官方网站：/object/product_tesla_C2050_C2070_cn.htmlNvidia CUDA开发专区：/object/cuda_sdks_cn.html