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客户案例
锐捷助力黑龙江中医药大学附属第一...
黑龙江中医药大学附属第一医院暨黑龙江中医药大学第一临床医学院,于1963年建院,现已成为省内规模大、科室设置全、业务水平高、教学实力强的一所集医疗、教学、科研、保健、康复于一体的现代化综合性三级甲等中医医院。
大连理工:一图在手,智慧我有,这...
在Wi-Fi 普及的校园中,如何将大量的实时网络行为数据进行连接、存储、挖掘、分析,把它们与数字校园联动起来,绘制成一张“魔法地图”,这是大连理工正在思考的问题。
浪潮打造稳定可靠的山东省中医数据...
浪潮英信机架式服务器兼顾密度、性能、能效和扩展性,是企业级数据中心的理想选择。具有丰富的机型以及灵活的配置,可满足各种应用对处理能力、存储能力的不同需求。同时,浪潮英信通用服务器拥有从低端到高端的完整产品线,包括传统塔式服务器NP系列、机架式服务器NF系列、刀片服务器NX系列、应用优化服务器SA系列、机柜式服务器SR系列,全方位满足行业用户的个性化需求。
浪潮八路服务器助力广西玉柴企业E...
玉柴当前的主要战略是利用前沿的信息化技术,以市场和产品为中心优化供应链,让企业从以研发为中心,转变成以客户和市场为中心,不断提高毛利率。为此,玉柴构建以ERP系统和PLM系统为平台的互融互通的企业信息化系统,成为总部管控、产品管理、交付能力和智能服务等四项企业核心能力的支撑工具
打破传统,VxRail帮助客户实...
VxRail采用更先进的超融合架构,2U高度集合了计算、网络、存储等资源,无论先期部署维护,还是后期省级管理都非常方便。另一方面,通过与传统方案进行对比分析 (包括总体拥有成本的TCO分析等),同时对方案的品牌性、性能参数与其他品牌的对比,最终该汽车部件制造商认可了VxRail解决方案。
解决方案
GPU计算是利用GPU(图形处理单元)作为协处理器来加速通用科学和工程计算的cpu。
GPU通过卸载一些计算密集和耗时的代码部分,加速了CPU上运行的应用程序。应用程序的其余部分仍在CPU上运行。从用户的角度来看,应用程序运行得更快,因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。这就是所谓的“异构”或“混合”计算。
一个CPU由四到八个CPU核组成,而GPU则由数百个较小的核组成。它们一起操作来处理应用程序中的数据。这种大规模的并行架构使GPU具有很高的计算性能。有许多GPU加速的应用程序提供了访问高性能计算(HPC)的简单方法。
CPU和GPU的核心比较
应用程序开发人员使用NVIDIA发明的名为“CUDA”的并行编程模型来利用并行GPU体系结构的性能。所有NVIDIA GPU-GeForce、Quadro和Tesla-都支持NVIDIA-CUDA并行编程模型。
特斯拉GPU被设计为计算加速器或为科学和技术计算应用优化的配套处理器。最新的特斯拉20系列GPU基于CUDA平台的最新实现,称为“费米架构”。Fermi具有一些关键的计算特性,例如500+gigaflops的IEEE标准双精度浮点硬件支持、L1和L2缓存、ECC内存错误保护、以共享内存形式分散在GPU中的本地用户管理数据缓存、合并内存访问等等。
GPU计算史
图形芯片开始是固定功能的图形管道。多年来,这些图形芯片变得越来越可编程,这导致NVIDIA推出了第一个GPU。在1999-2000年期间,计算机科学家与医学成像和电磁学等领域的研究人员一起,开始使用gpu来加速一系列科学应用。这就是GPGPU(通用GPU计算)运动的出现。
挑战在于GPGPU需要使用OpenGL和Cg等图形编程语言来编程GPU。开发人员必须使其科学应用程序看起来像图形应用程序,并将它们映射到绘制三角形和多边形的问题中。这限制了gpu在科学领域的巨大性能。
英伟达意识到将这种性能带给更大科学界的潜力,并投资于修改GPU,使其完全可编程用于科学应用。此外,它还增加了对C、C++和FORTRAN等高级语言的支持。这就产生了用于GPU的CUDA并行计算平台。
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