GPU+CPU混合计算成热点

    GPU+CPU混合计算成热点

    图形芯片具有数以百计的核心，具有强大的浮点运算能力。在过去的几年中，图形芯片巨头NVIDIA和ATI已然将触角伸入了高端商业和科学计算，GPU已经被应用在金融服务、医学图像处理、原子模拟、油气勘探和医疗模拟等领域。CPU+CPU的混合计算趋势在近年来的超级计算机Top500榜单中可见一斑，比如蝉联三届冠军的IBM“走鹃”，以及今年榜单中跻身前十的中国超算“星云”和“天河一号”，都是采用了GPU+CPU的混合计算方式。

    不仅在超级计算机中，GPU计算也进入了商业服务器领域，在国际三大服务器厂商中，现在已经有两家推出了采用GPU计算的服务器。如IBM日前推出了采用NVIDIA Tesla GPU的System x iDataPlex M3服务器，这款新的服务器主要面向需要进行大量数学计算任务的用户。IBM iDataPlex dx360 M3采用双插槽设计，配置英特尔至强CPU和NVIDIA的Tesla M2050 GPU，Tesla采用了NV最新的Fermi GPU架构，继承了超过30亿个晶体管，NV表示采用Tesla GPU的iDataPlex服务器比单纯的至强系统要快10倍。

IBM System x iDataPlex M3

    除了IBM外，戴尔近日也推出了一款搭载GPU的刀片服务器PowerEdge M610x，采用Intel 5520芯片组，支持至强5500/5600处理器，有特点的是M610x具有两个全长、全高的PCI-E 2.0 x16插槽，这对刀片服务器来说是个新东西，这意味着可以安装一些之前所没有的设备，比如NVIDIA Tesla 20 GPU，或者Fusion-io的ioDrive Duo SSD来加速计算或一些特定负载的I/O。当前C2050 Tesla 20 GPU协处理器具有515 gigaflop的双精度计算能力，所以在理论上，在单个刀片上可以获得teraflop的计算能力。

    处理器的升级往往引导着服务器的更新，除了英特尔至强5600/7500，AMD皓龙6100外，更具AMD之前发布的路线图，另一个今年的重头产品皓龙4000平台将在第二季度发布。皓龙4000平台主要围绕低功耗设计，成本较低，主要面向云计算、Web和企业基础架构应用，具有很高的性价比，根据AMD之前发布的资料，皓龙4000处理器最低每核心功耗只有6W，这对需要大规模部署的用户是非常有吸引力的。现在离第二季度结束时间已经临近，也许在月底前我们将能看到这个超低功耗平台的发布。