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揭开GPU技术大会的神秘面纱:前世今生

2011/9/7/7:49来源:IT168

    近日,英伟达(NVIDIA)公司宣布GPU技术大会亚洲站(GTC Asia)将于今年12月14日-15日在北京举行。GPU技术大会(GPU Technology Conference 简称GTC)在技术人群中反响热烈,在得知此消息后,CUDA社区的网友纷纷发帖咨询报名参会相关事宜,并表达出强烈的参会意愿。但是GPU技术大会对于技术以外的人群来说还是比较陌生的,在这里,笔者将向大家介绍GPU技术大会的“前世”与“今生”,慢慢揭开它的神秘面纱。  

GPU技术大会主会场概览

GPU技术大会主会场概览

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  “前世”:已成功举办两届 GPU核心技术均诞生于此

  早在2009年,首届GPU技术大会在美国加利福尼亚州圣何塞市举行,会议邀请了英伟达的核心合作品牌商参展,并邀请全球应用GPU计算的开发商及开发者参会。超过40个国家和地区的科研人员、工程师和开发者参加了此次会议。除了主会场以外,会议还包括133个小时200多个主题演讲和研讨会。在这次会议上英伟达CEO黄仁勋首次发布并展示了Fermi和Nexus。

  Fermi是英伟达第二代CUDA架构,拥有超过30亿个晶体管及512个CUDA核心(即流处理器),采用40nm工艺制造,双精度峰值计算能力是上一代产品G80(Tesla/T10)架构的8倍,并且升级至CUDA for C++,以增加对C++的支持。相较于只使用CPU的传统服务器,Fermi能以十分之一的成本及二十分之一的电力提供超级计算的性能。对此,英伟达曾表示,单纯使用CPU需要2000台x86服务器,总成本约800万美元,功耗1200kW,而换成GPU只需32台Tesla S1070s系统,成本不过40万美元,功耗更是仅仅45kW,却能达到相同的性能,性价比相当高。首款Fermi产品GTX 470和GTX 480诞生于2010年3月,这也是英伟达支持DirectX 11的首款产品。目前,Fermi架构已覆盖英伟达GeForce、Quadro和Tesla等主流产品线。

“前世”:已成功举办两届
▲Fermi的重大改进

  Nexus是英伟达面向开发人员推出的首款大规模并行计算开发环境,现已集成在微软Visual Studio之中。Nexus由调试器、分析器和图形检查器三部分组成,由此开发人员可通过Visual Studio环境开发CUDA应用程序,大大降低了CUDA技术的入门门槛,简化了开发人员的学习过程,提升了编程人员的工作效率。

  2009年的成功举办为2010 GPU技术大会奠定了良好的基础。2010年,有超过120个赞助商和参展商参加了此次会议,有280位专家贡献了300多小时的主题演讲,参会人数也增加了50%以上,包括几乎所有高性能计算领域的专家。与会者中有27%是开发者,29%是学者或研究人员,还有13%是公司高管,他们大多来自垂直行业,如金融、政府、生命科学、能源、计算机软件开发、制造业,以及学术界。未来两代架构Kepler和Maxwell就是在这次会议上发布的。

“前世”:已成功举办两届
▲英伟达最新产品路线图

  Kepler是第三代CUDA架构,将采用28nm工艺制造,每瓦的双精度计算性能有望在Tesla基础上提升四倍左右,在Fermi基础上提升两倍左右。Kepler目前还没有产品发布,不过据英伟达最新产品路线图证实,Kepler或于明年一季度首发。而第四代架构Maxwell则将于2014年发布,将采用22nm工艺,每瓦的双精度计算性能有望在Tesla基础上提升16倍左右,在Fermi基础上提升8倍左右。Kepler和Maxwel性能大幅度提升是因为工艺的提升,但更重要的原因还是图形架构的革新所带来的性能增长。

  CUDA也在飞速发展,自2009 GPU技术大会召开后的一年中,CUDA SDK下载量达到近70万,增幅达127%,并且这一数字还在不断增长,这得益于Nexus的发布和整个GPU技术的发展。为了进一步推广CUDA技术,在2010年的GPU技术大会上由英伟达联合PGI公司共同推出了CUDA-x86编译器。CUDA-x86编译器的发布意味着编程人员在基于x86架构上的集群、工作站上使用CUDA-x86进行编程的时候,不强制使用GPU,可以直接利用CPU进行并行计算,从而使那些在x86架构下的编程人员更便捷的运用CUDA技术。由此可见英伟达推广和普及CUDA的决心。

“前世”:已成功举办两届
▲CUDA-x86编译器

  除了最新架构和技术的发布,世界上顶尖的科学家也把GPU技术大会当做最新科研成果发布的平台。在2010年的GPU技术大会上伊利诺伊大学顶级计算生物学家Klaus Schulten博士和斯坦福大学机器人学先驱Sebastian Thru博士就分别针对GPU计算对H1N1病毒的研究和GPU计算对无人驾驶和汽车机器人的研究进行了主题演讲,引发各界对GPU技术的关注和思考。

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