加载中…世界并非平面，而是并行的(Parallel)
(2010-03-26 16:36:21)
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英伟达nvidiacudaparallelcomputinggpuit |
分类： GPU |
本文将带着您进入NVIDIA®(英伟达™)「世界并非平面，而是并行的」这一专题，该系列聚焦的是GPU(图形处理器)的重要性以及并行处理的未来。当今，GPU在诸多日益重要的领域中比CPU运行得更快、性价比更高。这些应用领域包括医药、国家安全、自然资源与紧急服务等等。如需了解有关GPU及其应用程序的更多信息，敬请留意本系列专题。
阅读火爆的畅销书是一个顺序的过程。从头开始，一直读到尾。但是如果要想数一数这本书中有多少个元音字母，那么此类任务最好还是用并行的方式来完成。将每一段落交给不同的人，那么整个任务的完成速度就会快很多。计算也是同样的道理。有些任务采用串行计算的方式。但是在最棘手的这些难题上，其复杂度以及数据处理需求正在迅速超出串行处理的能力范围。我们所有人都已经习惯于接受Thomas Friedman的「世界平面论」理念。在利用计算机来解决问题时，我们也同样接受了这种世界顺序论的假设。
事实上，世界是并行的
一项技术在其诞生之时反映了当时占主导地位的思想。随着时间的推移，它将反映出我们自己强加的诸多限制。在某个时候，它们必将失去往日的光鲜。
我们之前的计算方式是让单核串行CPU速度更快，这种计算概念已经存在40多年了。摩尔定律让我们能够制造出更快、更便宜的晶体管，但是由于功耗的限制，人们再也无法令单个核心的速度变得更快。想要让CPU速度更快，我们唯一所能做的就是增加核心数量。但是这样做所能够确保的回报是呈递减趋势的，每一个新增的核心仅能处理极少数的线程指令。所有内容仍然必须顺序地处理。
实际效果
对一位分析师来说，一款软件或一个数十亿美元的研究项目在效果上来说都是一样的：都得顺序地执行。对于我们所面临的工作来说，目前顺序处理已无法满足需要。真正的问题不在于摩尔定律有没有自然极限。而在于为什么我们要一直让发展的脚步局限于顺序执行方式的CPU身上。现在，大规模并行GPU处理器已经向世人证明了一点，那就是它们能够实现数十倍的速度提升，然而其价格却更便宜。
让我们来考虑一下各种不同寻常以及乍看完全没有关联的难题：911响应时间、危险的天气类型、乳腺癌、国家安全、更加整洁的衣服、能源勘探以及金融衍生产品定价等等。
这些难题的共同点就是计算速度的不足让我们无法解决它们。所有这些问题看起来与基于CPU的传统计算机没什么关联，而实际情况也是恰恰如此。毫不夸张地说，它们显然完全超出了传统CPU动力计算机的能力范围。但是所有这些难题均可借助基于GPU的计算机来更快地、以更注重成本效益的方式解决。事实已经证明，基于GPU的计算机在速度上比CPU集群快数百倍，而成本却只有十分之一。
让我们来看一看现在已经成为可能的事情吧：
缩短911紧急响应时间
城市规划者与市政响应团队正在将数据集与物理图谱、人口统计资料、当地资源、表面层以及向量相结合，这些地理信息系统中的内容涉及数以吉字节(Gigabyte)计的信息。凭借GPU，从前需要20分钟才能完成的运算现在仅需30秒即可搞定。从前需要30秒的运算现在可以实时完成。
预测危险天气类型
据美国国家大气研究中心的头号软件开发商称，对于时效性极高的预报来说，世界上应用最广泛的天气预报模型「在传统集群上的运行性能已经达到了极限」。增加更多的CPU将再也无法提升运行速度。但是国家大气研究中心表示，采用GPU来解决这一问题的效果是“柳暗花明又一村”。那么结果怎么样呢？预报变得更确。这一点对全世界的相关机构来说都是至关重要的，尤其是这些需要早期预警的地区以及最有可能受到气候变化影响的地区。
战胜乳腺癌
通过利用两台大规模并行(便宜得多的)Tesla™ GPU系统来替代16个CPU集群，从前需要三次就诊才能完成的超声波过程现在仅需30分钟即可完成。这一转变减少了患者的焦急等待、痛苦以及最终减少了癌症的发病率。
维护国家安全
GPU为全球最先进的战术战略系统构筑了坚实的基础。F-22猛禽式战机拥有七颗GPU芯片的支持，美国空军认为F-22集众多优势于一身，例如隐秘性、速度、灵活性、精度以及非凡的情境感知能力，任何已知或规划中的战机都无法与之相媲美。
令衣物更干净
天普大学的研究人员正在开发一款计算机模拟模型，该模型可为宝洁这样的公司提供快速、高性价比的方式来开发更有效、更环保的洗涤液。不同的化学物质对不同种类的油渍和污垢有奇效。从前，开发新型洗涤液需要大量的时间以及成本高昂的“湿实验室”测试工作。取而代之的是，GPU的大规模计算能力能够对大量组合进行模拟，模拟不同分子溶解污垢的方式。
保证能源供应
随着能源勘探工作变得愈加复杂以及勘探成本的日益攀升，能源公司正在不断地评估大量的地震与地质数据，以确定开采石油天然气的最有效方式，从而最大限度地利用这些油气田。与66颗CPU的传统集群相比，日前在一项对740平方公里的分析工作中，使用24颗Tesla™ GPU所实现的运算速度高达600倍，然而其系统运行与冷却功耗却减少了95%。此外，基于GPU的设计在汽车与运输的空气动力学与燃油效率方面实现了大幅提升。采用并行机制不仅能够帮助我们勘探新能源、而且还能帮我们节约能源以及用更少的能耗完成上述两种工作。
金融衍生产品定价
近期的市场动态让人们更加重视对精准、预测性风险评估模型的需求。诸多金融机构现已能够放心地使用可发挥GPU大规模并行处理优势的模型。这些模型可精确评估单笔交易或投资组合的风险。高达30至100倍以上的速度提升意味着，奇异互换(Exotic Swaps)与衍生产品大型投资组合的定价可在短短几分钟内完成，而不是从前的数个小时。这样就为更好地做出决策以及制度的稳定性提供了有力支持。
正如GPU本身所运行的代码一样，所有这些案例都仅为冰山一角，只有通过并行处理方式才能够快速地、极具成本效益地解决的难题不胜枚举。我们将在这些领域中实现大跨步的发展，这种需要快速、廉价、精准地处理大量数据的领域还有很多。从本质上来讲，GPU技术所做的事情就是将复杂的东西简单化。它能够帮助我们解决从前代价高得令人望而生畏或是根本无法解决的难题，例如心脏支架、车身或者新型分子的设计。
历史经验充分证明，唯一能够提升人类文明的方法就是不能抱着之前所取得的成就不放。基于CPU的计算已经为我们效力数十年之久了。然而，传统的串行CPU将无法变得更快，而我们的计算需求却正在迅猛增长。事实上，能够承担大型数据难题的最理想同时也是唯一有效的计算方式就是大规模并行处理。而且只有GPU才能够提供这种处理能力。
阅读火爆的畅销书是一个顺序的过程。从头开始，一直读到尾。但是如果要想数一数这本书中有多少个元音字母，那么此类任务最好还是用并行的方式来完成。将每一段落交给不同的人，那么整个任务的完成速度就会快很多。计算也是同样的道理。有些任务采用串行计算的方式。但是在最棘手的这些难题上，其复杂度以及数据处理需求正在迅速超出串行处理的能力范围。我们所有人都已经习惯于接受Thomas Friedman的「世界平面论」理念。在利用计算机来解决问题时，我们也同样接受了这种世界顺序论的假设。
事实上，世界是并行的
一项技术在其诞生之时反映了当时占主导地位的思想。随着时间的推移，它将反映出我们自己强加的诸多限制。在某个时候，它们必将失去往日的光鲜。
我们之前的计算方式是让单核串行CPU速度更快，这种计算概念已经存在40多年了。摩尔定律让我们能够制造出更快、更便宜的晶体管，但是由于功耗的限制，人们再也无法令单个核心的速度变得更快。想要让CPU速度更快，我们唯一所能做的就是增加核心数量。但是这样做所能够确保的回报是呈递减趋势的，每一个新增的核心仅能处理极少数的线程指令。所有内容仍然必须顺序地处理。
实际效果
对一位分析师来说，一款软件或一个数十亿美元的研究项目在效果上来说都是一样的：都得顺序地执行。对于我们所面临的工作来说，目前顺序处理已无法满足需要。真正的问题不在于摩尔定律有没有自然极限。而在于为什么我们要一直让发展的脚步局限于顺序执行方式的CPU身上。现在，大规模并行GPU处理器已经向世人证明了一点，那就是它们能够实现数十倍的速度提升，然而其价格却更便宜。
让我们来考虑一下各种不同寻常以及乍看完全没有关联的难题：911响应时间、危险的天气类型、乳腺癌、国家安全、更加整洁的衣服、能源勘探以及金融衍生产品定价等等。
这些难题的共同点就是计算速度的不足让我们无法解决它们。所有这些问题看起来与基于CPU的传统计算机没什么关联，而实际情况也是恰恰如此。毫不夸张地说，它们显然完全超出了传统CPU动力计算机的能力范围。但是所有这些难题均可借助基于GPU的计算机来更快地、以更注重成本效益的方式解决。事实已经证明，基于GPU的计算机在速度上比CPU集群快数百倍，而成本却只有十分之一。
让我们来看一看现在已经成为可能的事情吧：
缩短911紧急响应时间
城市规划者与市政响应团队正在将数据集与物理图谱、人口统计资料、当地资源、表面层以及向量相结合，这些地理信息系统中的内容涉及数以吉字节(Gigabyte)计的信息。凭借GPU，从前需要20分钟才能完成的运算现在仅需30秒即可搞定。从前需要30秒的运算现在可以实时完成。
预测危险天气类型
据美国国家大气研究中心的头号软件开发商称，对于时效性极高的预报来说，世界上应用最广泛的天气预报模型「在传统集群上的运行性能已经达到了极限」。增加更多的CPU将再也无法提升运行速度。但是国家大气研究中心表示，采用GPU来解决这一问题的效果是“柳暗花明又一村”。那么结果怎么样呢？预报变得更确。这一点对全世界的相关机构来说都是至关重要的，尤其是这些需要早期预警的地区以及最有可能受到气候变化影响的地区。
战胜乳腺癌
通过利用两台大规模并行(便宜得多的)Tesla™ GPU系统来替代16个CPU集群，从前需要三次就诊才能完成的超声波过程现在仅需30分钟即可完成。这一转变减少了患者的焦急等待、痛苦以及最终减少了癌症的发病率。
维护国家安全
GPU为全球最先进的战术战略系统构筑了坚实的基础。F-22猛禽式战机拥有七颗GPU芯片的支持，美国空军认为F-22集众多优势于一身，例如隐秘性、速度、灵活性、精度以及非凡的情境感知能力，任何已知或规划中的战机都无法与之相媲美。
令衣物更干净
天普大学的研究人员正在开发一款计算机模拟模型，该模型可为宝洁这样的公司提供快速、高性价比的方式来开发更有效、更环保的洗涤液。不同的化学物质对不同种类的油渍和污垢有奇效。从前，开发新型洗涤液需要大量的时间以及成本高昂的“湿实验室”测试工作。取而代之的是，GPU的大规模计算能力能够对大量组合进行模拟，模拟不同分子溶解污垢的方式。
保证能源供应
随着能源勘探工作变得愈加复杂以及勘探成本的日益攀升，能源公司正在不断地评估大量的地震与地质数据，以确定开采石油天然气的最有效方式，从而最大限度地利用这些油气田。与66颗CPU的传统集群相比，日前在一项对740平方公里的分析工作中，使用24颗Tesla™ GPU所实现的运算速度高达600倍，然而其系统运行与冷却功耗却减少了95%。此外，基于GPU的设计在汽车与运输的空气动力学与燃油效率方面实现了大幅提升。采用并行机制不仅能够帮助我们勘探新能源、而且还能帮我们节约能源以及用更少的能耗完成上述两种工作。
金融衍生产品定价
近期的市场动态让人们更加重视对精准、预测性风险评估模型的需求。诸多金融机构现已能够放心地使用可发挥GPU大规模并行处理优势的模型。这些模型可精确评估单笔交易或投资组合的风险。高达30至100倍以上的速度提升意味着，奇异互换(Exotic Swaps)与衍生产品大型投资组合的定价可在短短几分钟内完成，而不是从前的数个小时。这样就为更好地做出决策以及制度的稳定性提供了有力支持。
正如GPU本身所运行的代码一样，所有这些案例都仅为冰山一角，只有通过并行处理方式才能够快速地、极具成本效益地解决的难题不胜枚举。我们将在这些领域中实现大跨步的发展，这种需要快速、廉价、精准地处理大量数据的领域还有很多。从本质上来讲，GPU技术所做的事情就是将复杂的东西简单化。它能够帮助我们解决从前代价高得令人望而生畏或是根本无法解决的难题，例如心脏支架、车身或者新型分子的设计。
历史经验充分证明，唯一能够提升人类文明的方法就是不能抱着之前所取得的成就不放。基于CPU的计算已经为我们效力数十年之久了。然而，传统的串行CPU将无法变得更快，而我们的计算需求却正在迅猛增长。事实上，能够承担大型数据难题的最理想同时也是唯一有效的计算方式就是大规模并行处理。而且只有GPU才能够提供这种处理能力。
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