GPU软硬件技术发展小结-上海超级计算中心.PDFVIP

36 《高性能计算发展与应用》 2012年第一期 总第三十八期 GPU软硬件技术发展小结  徐磊 上海超级计算中心 上海201203 摘要： 本文总结了GPU在开发工具，分子动力学、计算流体力学等应用方面的进展，同时总结 NVIDIA GPU必威体育精装版产品的主要技术指标，对当今世界上使用GPU的超级计算机的架构，以及主 要应用进行了总结。 关键词：GPU，应用，超级计算机，发展 从GPGPU技术发布开始，GPU在HPC领域内的软 和处理器架构的支持。利用基于LLVM 编译CUDA器, 硬件技术一直在快速发展，本文将总结最近与GPU相 只需一次重新编译，即可在GPU加速的现有应用程 关的开发工具、典型应用、硬件技术，以及现有的 序上最高实现10%的性能提升。此外，LLVM的模 各超级计算中心的发展情况，为中心四期建设提供 块化设计还让第三方软件工具开发商能够针对非 参考。 NVIDIA处理器架构提供定制的LLVM解决方案，从而 让CUDA应用程序能够在所有NVIDIA GPU以及其它 1. GPU软件技术发展 厂商的 GPU上运行。 GPU软件开发工具一直在持续改进，比如最近  成像与信号处理方面，NVIDIA NPP库增加 CUDA 4.1的发布、PGI新开发的支持OpenACC的编译 了数以百计的函数 器等等；在科学与工程领域，GPU的应用也在逐渐 通过新增数以百计的全新成像与信号处理函 增加，GPU已经成功的应用于分子动力学，CFD等领 数，NVIDIA NPP库的规模已经翻番，这让使用成像 域，均取得了不错的效果。 或信号处理算法的开发者能够更轻松的使用GPU进行 加速。 1.1 GPU开发工具发展情况 1.1.2 OpenCL市场份额逐渐扩大[2] 1.1.1 发布全新NVIDIACUDA版本[1] OpenCL和CUDA这两种针对GPU的编程模型在 2012年 1月 29日 NVIDIA今天发布了CUDA并行 竞争中OpenCL始终落后CUDA，随着OpenCL的逐渐 计算平台的全新版本。全新的CUDA并行计算平台包 完善，最近有迹象表明，OpenCL的使用率在逐渐提 含三大特性: 升，与CUDA的差距在一步步缩小。  具有自动性能分析、经重新设计的 Visual OpenCL和CUDA均提供了一种数据并行化的通 Profiler 用模型，并提供了使用GPU的底层接口。但是，比 全新的Visual Profiler包含自动化的性能分析与 较CUDA，OpenCL是唯一一个开放的工业界标准， 专家指导系统，该系统可提供逐步的优化建议，从 所以它赢得了许多处理器厂商的支持，比如：Intel、 而可找出应用程序性能瓶颈与建议措施，提供优化 AMD和NVIDIA，以及其他一些手机芯片和嵌入式芯 指南。