CPU+GPU计算模式与单纯的CPU计算模式相比，有何优势？（获奖名单公布！）

lemoncandy

再试一下

戴尔GPGPU_解决方案助力石油勘探精准计算.part1.rar (1.39 MB, 下载次数: 10)

2012-03-09 18:16 上传

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解压的时候，这4个包都需要的。

lemoncandy

sodazz 发表于 2012-03-09 18:15
哈哈

成功了，大家都不要和我抢键盘！

Mysql2009

回复 51# lemoncandy

谢谢分享

刚想学习学习这方面的知识呢，不过貌似资料不是很好找，

有个cuda的论坛貌似还不错，推荐一下：http://cudabbs.it168.com/

顺便回答一下问题：
1、第一个很简单，大家都有目共睹，对浮点计算需求大的计算行业是GPGPU的最大潜在用户，比如能源、军事、物理、天文、地理、水文信息处理等方面。

2、GPGPU计算的优势明显，那就是在浮点计算方面，但是单独出来，则运用范围过窄，只有CPU+GPGPU的模式，才能使得大量部署的HPC集群发挥其全部功能，应用范围才能有所突破，这样才能使得这样的HPC集群不仅针对财经、科学及设计模拟运算领域，更能针对一般主流应用软件进行加速，走入寻常用户的生活中来。


   

gamebus

同学推荐的，来参与一下，虽然最近刚刚开始学习编程，但是对nv的cuda编程还是有所了解的

1.结合您的经验和体会，基于GPGPU的高性能计算主要应用于哪些学科应用？
——
其实这个离我们很近，GPU从单纯的图像转向为计算的方向也就在七八年左右，在03年的时候，NV的科学家才开始尝试着使用GPU进行科学计算方面的尝试，并且在04年开始重新设计了GPU的硬件和体系架构，使得他不单单能够处理单纯的基于矢量的图像转向等方面的计算和渲染工作，而且能够更好地进行基于标量的并行浮点计算。这些大量的基于标量的浮点计算主要有工业设计、石油勘探、医学影像处理和药物开发和筛选等等。



2.CPU+GPU计算模式与单纯的CPU计算模式相比，有哪些优势又有哪些障碍？
——
CPU的长项是整数计算，GPU的优势则是浮点计算。对于整机性能而言，CPU和GPU都是性能的保障，合理的搭配才是重中之重，才能给用户带来最强的综合性能。这个模式目前在国内已经有不少的运用，比如dell就在国内的石油行业已经卖出去的HPC集群，障碍也是很明显的，整个GPGPU+CPU的运用生态圈还不是很完善，大量的用户的既有的用程序还不能顺利地迁移到基于CPU+GPGPU模式的技术架构基础上来。这个只能通过时间和行业的不断发展来推进，强求不得。这就好像很多as400的小机分布在全球的很多银行中一样，即使IBM都不想发展了，但是客户已经绑架了大家。

gamebus

Mysql2009 发表于 2012-03-09 21:44
回复 51# lemoncandy

谢谢分享

就是从这个地方来的，之前参加过他的CUDA编程大赛，社区里人太少，可以交流的人也很少，只能自己看论文，看不懂.......

gamebus

ruochen 发表于 2012-02-22 13:42
我觉得主要可能应用在需要3D类的运用，需要大规模渲染之类的场合

像电影、游戏、医疗、勘探、航天之类的 ...

这个真不是为了减轻CPU的计算负担，在某些方面来说，GPGPU的承担的计算量将是计算过程中挑大梁的，CPU则是用于系统调用等方面的逻辑计算。

lemoncandy

Mysql2009 发表于 2012-03-09 21:44
回复 51# lemoncandy

谢谢分享

其实微软在这方面做了不少的贡献呢

微软的DirectCompute是一种全新GPU计算应用程序接口（API），运行于NVIDIA现有的CUDA架构之上（Windows Vista 和 Windows 7），它与OpenCL一样，为开发人员提供了并行计算的API。当前的DX10 GPU以及未来DX11 GPU都能够支持DirectCompute。它让开发人员能够利用NVIDIA GPU的大规模并行计算能力，创造出引人入胜的消费级和专业级计算应用程序。


1、主要运行序列代码的应用程序：如电子邮件、办公室应用程序（比如Word）、基本网页浏览等。在这种情况下，大部分应用程序处理工作由CPU进行，而GPU则将图像显示在屏幕上。

2、支持并行运算的应用程序：如视频播放、视频编辑、视频转换、3D网页浏览、电脑游戏等。在这种情况下，DirectCompute利用GPU的运算力量，大大提高了应用程序处理速度。

NVIDIA CEO黄仁勋表示：Windows 7是有史以来最重要的操作系统，因为GPU首次成为操作系统的核心组成部分，正如你所知，GPU早已经超越了图形处理的范畴，在Windows 7操作系统中，CPU将与GPU形成协同处理环境，其中CPU运算非常复杂的序列代码，而GPU则运行大规模并行应用程序。

youjiafa

回复 51# lemoncandy


    下载学习一下。

youjiafa

1、毫无疑问，目前最多可能使用GPU+CPU计算架构的行业有括生物/化学/物理等理论模型研究、药物科学、政府实验室、国防、地球科学以及金融等。

2、其实GPU当初的出发点只是分担CPU的计算压力，比如图像变换等方面的几何吞吐量，到Shader单元初具规模，然后出现Shader单元可编程性，直到发展到今天，GPU通用计算很有可能成为计算革命的一个爆发点，这10年包含了无数设计者艰辛努力的成果，GPU也用自己的发展速度创造了半导体行业的奇迹，而GPU当今成就的见证者，正是我们的无数硬件玩家和游戏爱好者。我们可以肯定以GPU诞生初期的设计定位和市场需求，没有人敢相信今天GPU能走上通用计算这条道路，正所谓无心插柳柳成荫。

但是我们也要看到目前GPGPU行业的不足，那就是行业规则的不统一，NVDIA和AMD各自推行自己的GPU技术行业标准，这是很不利的。微软、Adobe等软件巨头对于目前的GPGPU技术能力的认识不足等等。

wang290

参与一下啊！
目前主要用的领域：
科学研究、石油勘探、金融、医疗、天气预报等计算需求密集的行业把

优势：GPU+CPU的计算模式，从某种程度上来说，是对CPU计算模式的大幅改良，而不是革命，毕竟一下子没有了CPU，只有GPU的计算行业是存活不下去的。没有平台和应用软件方面的跟进，这玩意也玩不转的。