當(dāng)年一場場CPU革命把人類推上了IT列車，如今GPU正把火車換成飛機(jī)。而一直在IT方面不斷追趕的中國，此次也搭上了頭等艙。

　　近日，中國科學(xué)院和清華大學(xué)分別被授予CUDA卓越中心的稱號，以表彰他們在利用GPU進(jìn)行高性能計算的突出貢獻(xiàn)，而親自授予他們這個榮譽的正是GPU計算革命的發(fā)起者和主導(dǎo)者-----NVIDIA(英偉達(dá))公司。

　　在雙方眼中，GPU計算不僅是世界IT業(yè)的下一場革命，也是中國贏得IT奶酪的絕佳機(jī)會。

　　GPU取長CPU補(bǔ)短

　　在人們都習(xí)慣了“Intel Inside”之后，再提計算革命似乎總有點班門弄斧，但事實勝于雄辯，GPU以極其強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)證明，下一場顛覆性的計算革命已經(jīng)到來，世界需要新的計算之王。

　　這不是噪音，也不是口號，而是正在發(fā)生的巨變。

　　在英特爾的奔騰時代，摩爾定律讓處理器的主頻時鐘速度在短短幾年顯著提升。但是隨著摩爾定律的進(jìn)步，從45納米到32納米，CPU集成的晶體管越來越多，但在高性能計算方面性能還不能滿足用戶持續(xù)增長的需求。同時基于CPU的大型計算服務(wù)器也由于高額的采購成本和維護(hù)費用也成為了無法逃避的弊端。

　　高性能計算的明天在哪里？革命在何方？GPU計算應(yīng)運而生。

　　如果說上一次計算革命——集成電路，讓過去占據(jù)一幢房子大小的高性能計算機(jī)縮小到一個房間，也就此掀起一場個人消費電腦的普及革命。而如今GPU計算的革命可以將幾個房間大小的高性能計算服務(wù)器縮小成一臺個人電腦的大小，以GPU為基礎(chǔ)的個人高性能超級計算機(jī)就此誕生！

　　改變的秘密在于CPU和GPU的本質(zhì)區(qū)別。

　　CPU的設(shè)計宗旨就是要從指令流中得到最高的處理效能，即要用最短的時間完成一項任務(wù)，這就是串行計算，但串行計算架構(gòu)的CPU天生就不適合高性能計算領(lǐng)域所強(qiáng)調(diào)的并行計算工作，這是為什么CPU現(xiàn)在成為了高性能計算性能提升的瓶頸。

　　相形之下，始于圖形處理的GPU一開始就是被設(shè)計來處理大規(guī)模的并行計算，數(shù)千萬的多邊形和像素的并行處理使得GPU在發(fā)展的同時不斷地加入更多的處理核心并完善并行處理能力。

　　舉個今天GPU計算應(yīng)用的實例，比利時安特衛(wèi)普大學(xué)原來用的超級計算機(jī)有512顆處理器核，成本是530萬美元，占用了好幾個機(jī)柜；而后來換成一臺擁有8個GPU的臺式系統(tǒng)，性能相當(dāng)，成本只有7000美元，占地面積也大為減少。以GPU計算為基礎(chǔ)的高性能計算服務(wù)器在成本、性能等方面的優(yōu)勢毋庸置疑。

    但擁有先天的強(qiáng)大并行計算能力的GPU被廣大高性能計算用戶所接受的道路并非一帆風(fēng)順。

　　作為先驅(qū)者，NVIDIA(英偉達(dá))1999年就推出GPU，2002年就開始大力推廣GPU計算技術(shù)，推出第一個可編程的GPU，提出了GPGPU概念，即具有通用計算用途的GPU，這開始讓CPU廠商恐慌。但GPGPU編程難度太高，無法快速推廣。

　　2003年，NVIDIA(英偉達(dá))開始全新嘗試，舉三年之力，于2006年成功推出CUDA架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture)，于2007年正式發(fā)布。

　　CUDA是一個更適合于并行計算的架構(gòu)，提供了硬件的直接訪問接口，并率先提供了針對GPU(圖形處理器)編程的C語言開發(fā)環(huán)境。

　　CUDA是由NVIDIA(英偉達(dá))推出的通用并行計算架構(gòu)。該架構(gòu)充分將GPU強(qiáng)大的并行計算能力調(diào)動起來，使GPU能夠在解決復(fù)雜計算問題上發(fā)揮其先天的優(yōu)勢。開發(fā)人員現(xiàn)在僅使用C語言(C語言是應(yīng)用最廣泛的一種高級編程語言)，就能在基于CUDA架構(gòu)的GPU(圖形處理器)上編寫程序，所編寫出的程序可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。CUDA將來還會支持其它語言，包括FORTRAN， Python以及C++。[!--empirenews.page--]

　　不僅如此，CUDA還是免費的開源技術(shù)，使廣大開發(fā)者都能挖掘NVIDIA(英偉達(dá)) GPU巨大的計算能力，解決復(fù)雜的科學(xué)運算問題。

　　CUDA技術(shù)開啟了GPU實現(xiàn)通用運算的大門，是GPU從專用平臺走向通用平臺的一個里程碑，自然也是下一場計算革命的真正起點。

　　與英特爾的X86架構(gòu)不同，CUDA基于GPU，但不拘于GPU，而是取長補(bǔ)短，將CPU串行計算和GPU的并行計算融合，開啟“CPU+GPU協(xié)同計算”的全新時代，即“異構(gòu)計算”。

　　“異構(gòu)計算”真正實現(xiàn)了系統(tǒng)整體計算能力的最大化利用：GPU和CPU協(xié)同工作，GPU處理大量的圖形和并行處理，CPU處理操作系統(tǒng)和指令的邏輯控制。

　　兩者的協(xié)同比以往單純CPU運算高出幾十倍甚至幾百倍，上千倍，將一直局限在大型服務(wù)器集群和超型計算機(jī)領(lǐng)域的高性能計算推向主流，可以使得PC和工作站具有超級計算的能力，使得個人超級計算機(jī)的普及成為可能，成為一場真正的革命。

　　目前，基于CUDA架構(gòu)的GPU不僅成為游戲玩家的最愛，也受到科研機(jī)構(gòu)的青睞。諸如地質(zhì)勘探、生物科學(xué)、流體力學(xué)、金融建模、醫(yī)療成像、有限元計算等新興應(yīng)用領(lǐng)域，都開始廣泛地通過CUDA架構(gòu)利用到GPU強(qiáng)大并行處理能力，所有開發(fā)人員都能夠使用標(biāo)準(zhǔn)的C語言，挖掘GPU中多個處理單元強(qiáng)大的并行計算能力。

　　隨著開發(fā)人員的不斷壯大，現(xiàn)在GPU計算滲透的領(lǐng)域不斷增加，與CPU并駕齊驅(qū)。

　　迄今為止，NVIDIA(英偉達(dá))已經(jīng)在全球賣出了超過1億顆以上支持CUDA架構(gòu)的GPU產(chǎn)品，CUDA開發(fā)人員的數(shù)量已經(jīng)超過25000人，應(yīng)用程序超過100個，全世界有250多所大學(xué)開設(shè)了CUDA課程，包括中國科學(xué)院、清華大學(xué)等，GPU計算的生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)形成。

    目前由GPU集群組成的高性能計算機(jī)集群數(shù)量已經(jīng)達(dá)到30個，預(yù)計到2010年采用NVIDIA(英偉達(dá)) Tesla GPU構(gòu)建的超級計算機(jī)有望進(jìn)入全球高性能計算機(jī)TOP500排行榜的前十位。

　　中國奶酪

　　GPU運算無疑將改變世界IT產(chǎn)業(yè)的版圖?？上驳氖?，包袱較少的中國在接受新潮流方面處于更加有利的地位。

　　如今，中科院、清華大學(xué)、中國同濟(jì)大學(xué)、上海交大、西安交大等7所高校已經(jīng)將基于CUDA架構(gòu)的并行計算課程融入其教學(xué)之中，其中中科院和清華大學(xué)已經(jīng)走到全球CUDA應(yīng)用的前列。

　　在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)支持下，NVIDIA(英偉達(dá))的GPU計算迅速超越大學(xué)與科研機(jī)構(gòu)，為中國頂級工業(yè)效力。[!--empirenews.page--]

　　在寶鋼，使用異構(gòu)計算技術(shù)使得冶金過程模擬時間從一天縮短到兩分鐘，效率提高了50倍以上；在清華大學(xué)，采用GPU使得過去要用一個小時的三維圖像重構(gòu)減少到幾十秒甚至幾秒鐘，將實時重構(gòu)的不可能變?yōu)榭赡?；在中國科學(xué)院北京基因組研究所，采用GPU+CPU混合計算平臺做基因比對比傳統(tǒng)CPU集群快30倍，而功耗降低5倍，成本降低10倍。

　　2009年4月，中國科學(xué)院過程工程研究所抓住 GPU編程環(huán)境更新的機(jī)遇，采用NVIDIA(英偉達(dá))Tesla技術(shù)自主研制成功基于多尺度離散化并行計算模式的計算系統(tǒng)，這是中國第一套單精度峰值超過每秒1000萬億次浮點運算的超級計算系統(tǒng)，將中國的高性能計算機(jī)水平推到全球前列，代表了中國國家能力的增強(qiáng)。

　　NVIDIA(英偉達(dá))正與中國的科研機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)一起，推動著一場基于GPU計算的集成創(chuàng)新的革命，這將幫助中國IT產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)集成創(chuàng)新的“跨越式可能”。

　　每一次技術(shù)革命的興起都是一個拐點，既是企業(yè)的拐點，也是行業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點，乃至國家、政府和民族的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點。

　　過去20年，在摩爾定律的帶領(lǐng)下，在CPU為中心的時代里，中國IT業(yè)只有一路跟跑，一路落后。盡管有863計劃，盡管有龍芯等一系列項目，但實現(xiàn)核心技術(shù)突破的難度越來越大。

　　在原始創(chuàng)新方面，中國IT產(chǎn)業(yè)已經(jīng)注定處于劣勢，原因有三。

　　第一，中國IT企業(yè)的技術(shù)、人才積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如國外企業(yè)；第二，資金實力不足以應(yīng)付如今IT產(chǎn)業(yè)大規(guī)模、高投資的研發(fā)趨勢，英特爾、三星等企業(yè)每年投入的研發(fā)資金都超過50億美元，僅建設(shè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)芯片生產(chǎn)線就需要數(shù)百億投資；第三，技術(shù)發(fā)展速度加快，摩爾定律下，芯片集成度每18個月就翻一番，因此，在英特爾和微軟控制核心知識產(chǎn)權(quán)的世界里， 中國IT產(chǎn)業(yè)想靠原始創(chuàng)新切入，可能性很低。

　　另一方面，中國在第二次創(chuàng)新浪潮中“市場換技術(shù)”策略最終敗給了殘酷的事實。
   
    因此，在IT的世界里，中國只剩下一條路好走，那就是“集成創(chuàng)新”，這是中國IT產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的必由之路，也是最現(xiàn)實的選擇。集成創(chuàng)新是把已有的知識、技術(shù)等生產(chǎn)要素創(chuàng)造性地加以集成，以系統(tǒng)集成的方式創(chuàng)造出前所未有的新產(chǎn)品、新工藝、新生產(chǎn)方式或新服務(wù)方式，以滿足不斷發(fā)展的新需求。

　　通過集成創(chuàng)新，我們還能逐漸培養(yǎng)自主創(chuàng)新的能力。

　　GPU計算革命，恰好為中國IT產(chǎn)業(yè)提供了極大的市場應(yīng)用機(jī)遇。CUDA采取免費開源，GPU編程語言也基于標(biāo)準(zhǔn)的C語言，這意味著基于CUDA架構(gòu)的集成創(chuàng)新具有廣泛的應(yīng)用前景，是支撐中國IT企業(yè)集成創(chuàng)新的理想平臺。

　　CPU時代造就了微軟，GPU時代將造就一批新的王者，而中國稱王的機(jī)會遠(yuǎn)比CPU時代均衡。

　　過去10年間，GPU 的計算能力飛速發(fā)展，基本上平均6個月就性能翻倍，預(yù)計GPU的浮點性能將每兩年翻一番。這是新的摩爾定律，也是中國IT產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展的末班車。

　　中國應(yīng)當(dāng)在這塊奶酪中爭取更多的份額，否則將會在下一個時代繼續(xù)挨餓。