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前段時間，NVIDIA在北京國家會議中心舉辦了GTC(GPU Technology Conference)大會亞洲站的會議。在會上，NVIDIA總裁兼CEO黃仁勛發(fā)表了主題演講。在演講中，黃仁勛不僅為大家介紹了新一代GPU在傳統(tǒng)PC領(lǐng)域的應(yīng)用情況，更為我們介紹了GPU在工作站以及高性能計算方面所取得的成就。除了新技術(shù)為傳統(tǒng)PC應(yīng)用所帶來的新體驗，其在高性能計算領(lǐng)域的應(yīng)用則讓很多與會者大開眼界。NVIDIA為什么能夠在高性能計算領(lǐng)域獲得成功?筆者認(rèn)為，這其中有三方面的因素影響。

首先，在高性能計算領(lǐng)域，功耗已經(jīng)成為了限制行業(yè)繼續(xù)發(fā)展的一大阻礙。由于普通CPU在線程以及核心數(shù)量上與GPU存在著巨大的差距，因此，如果單純依靠CPU，超算性能的提升將在很大程度上受限于能源成本以及功率限制。根據(jù)之前浪潮集團高級副總裁王恩東的表述，在高性能計算從千萬億次向百億億次前進的過程中，性能需要提升1000倍，但以現(xiàn)在的技術(shù)水平來說，功耗最高只能提升三倍。否則按照現(xiàn)在的功耗水平來計算的話，一臺百億億次計算機需要一座核電站才能滿足其功率需求。

因此，高性能計算在今后一段時間內(nèi)的發(fā)展將主要依靠提高并行化水平和效率來完成。而NVIDIA所生產(chǎn)的GPGPU的優(yōu)勢就在于大量核心以及高度并行化的處理架構(gòu)。這也正是以NVIDIA所代表的GPGPU產(chǎn)品能夠在超算行業(yè)產(chǎn)生大量應(yīng)用的原因。

其次，有了GPGPU模式，為什么只有NVIDIA成功?

但羅馬不是一天建成的，用一句老掉牙的話來說，黃仁勛在下一盤很大的棋。

我們都知道，軟件是應(yīng)用的核心;沒有軟件，再強悍的硬件和架構(gòu)都沒法發(fā)揮自身的優(yōu)勢，從而變成一堆廢鐵。這句話每個人都知道，但很少有人再繼續(xù)追問，軟件的核心又是什么�？梢哉fGPGPU(通用GPU)能夠擁有今天這番局面在很大程度上，與NVIDIA發(fā)現(xiàn)了什么是“軟件的核心”有關(guān)。

一種新的硬件和架構(gòu)能夠流行起來，其本身具備的性能和優(yōu)勢僅僅是一方面，更重要的是有眾多的開發(fā)者為其源源不斷的提供應(yīng)用程序來支持。iOS和Android的流行就是這一理論最好的證明。

數(shù)年前，NVIDIA和競爭對手在同一時間推出了具備通用計算能力的GPU，也就是我們所說的GPGPU。但不同的是NVIDIA的GPU所采用的編程環(huán)境是封閉的，而競爭對手所采用的編程環(huán)境是基于OpenCL的開放環(huán)境。在當(dāng)時，很多評論認(rèn)為對于一個新生事物來說，開放的策略會吸引更多的合作者，因此在競爭中更有優(yōu)勢。

但實際的情況并非如此。在產(chǎn)品發(fā)布之后的數(shù)年中，NVIDIA與全球知名的教育機構(gòu)展開了廣泛的合作，并派駐工程師和研發(fā)人員來到學(xué)校中現(xiàn)場教授針對NVIDIA產(chǎn)品的編程方法和技巧，使得一時間，相關(guān)方面的軟件開發(fā)人才儲備迅速增加。而NVIDIA所選擇的這些教育機構(gòu)就包括了我們所熟知的清華和北大。

當(dāng)然，與教育機構(gòu)的合作僅僅是解決了應(yīng)用開發(fā)的人才儲備問題，現(xiàn)實的問題同樣需要解決。NVIDIA通過派駐工程師和指導(dǎo)開發(fā)等形式，與眾多軟件廠商建立起了長期的合作關(guān)系，使得眾多軟件都可以為NVIDIA GPU提供額外的加速特性，而更高的軟件性能同樣是提升軟件用戶體驗的重要體現(xiàn)。通過這種雙贏的合作，NVIDIA很快打開了局面，并在一定程度上建立了自己的軟硬件合作聯(lián)盟。

而反觀競爭對手，由于缺乏廠商的主導(dǎo)以及商業(yè)同盟，盡管采取了開放的開發(fā)環(huán)境，但無論是民用領(lǐng)域還是企業(yè)、科研領(lǐng)域，其上的應(yīng)用軟件都很少，開發(fā)人才更是難覓蹤影。

在實際的GPGPU應(yīng)用當(dāng)中，國家超級計算天津中新是目前NVIDIA對外宣傳的形象工程。由于該中心所擁有的天河1A是2010年世界排名第一，目前排名第二的大型超級計算機，并且大量采用了NVIDIA Tesla系列GPGPU作為專用浮點處理器。根據(jù)超級計算天津中心的孟博士在GTC大會現(xiàn)場的介紹，目前，該中心已經(jīng)有合作單位200多家，其中正式簽訂合同的用戶為80多家。而這也就意味著這80多家單位都需要根據(jù)自己應(yīng)用的需求和特點編寫相應(yīng)的計算軟件，并且需要在保證安全的同時注意提升效率。

能夠有如此多的相關(guān)行業(yè)應(yīng)用，對我國超算行業(yè)以及NVIDIA來說都是一個很好的現(xiàn)象。對并行計算軟件編程的重視，不僅是對自家產(chǎn)品最好的售后服務(wù)，更是提升產(chǎn)品生命周期的最好方式。根據(jù)2011年11月的統(tǒng)計，全球超算500強中采用GPGPU進行浮點運算的系統(tǒng)共有37套，其中NVIDIA 產(chǎn)品占領(lǐng)了其中的35套，相對于2011年6月的超算排行榜來說，NVIDIA成長率接近200%。能夠有這樣的增長率，與NVIDIA相關(guān)產(chǎn)品的軟件編程環(huán)境趨近成熟也有很大的關(guān)系。

憑借NVIDIA產(chǎn)品本身的優(yōu)勢以及在軟件編程方面持續(xù)不斷的投入，NVIDIA終于逐漸成為高性能計算異構(gòu)架構(gòu)的代表。而其所帶來的性能和功耗優(yōu)勢也必定會在未來成為更多高性能計算項目所選擇的對象。在消費級領(lǐng)域中到處碰壁的NVIDIA也終于找到了自己的突破口;還是那句話，這是一盤很大的棋，黃仁勛和眾多參與者如何走位還要看未來的發(fā)展。