個人超級計算機不再是空穴來風

每秒運算速度達4萬億次、只有台式機大小、售價不到8萬元的個人超級計算機，是夢望還是現實？NVIDIA公司剛剛發佈的Tesla個人超級計算機似乎正在讓這一切成為可能。

     11月18日，在美國2008年超級計算大會（SC08）上，NVIDIA公司正式發佈了針對全球1500萬名科學家和工程師的Tesla個人超級計算機新產品，要「讓每個研究人員都可配備一台超級計算機」。NVIDIA 公司Tesla計算產品總經理Andy Walch先生通過電話會議方式接受了IT168伺服器頻道的採訪。

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    據介紹，Tesla個人超級計算機擁有「工作站的價格，超級計算機的性能，適合個人操作，非常簡單易用」等幾大特點。在外觀上就如同一台可以放在桌面上的工作站一樣，內置一顆四核CPU 和3-4個GPU單元模塊，擁有12-16GB系統記憶體、1200-1350W電源，可以直接使用辦公環境下標準的電源。由於總共擁有960個GPU核心，使其浮點計算性能高達每秒4萬億次，是當前台式工作站的250倍，而售價不到1萬美元，跟相同性能水平的傳統超級計算集群相比，價格只有1%。要知道，就在四年前，上海超級計算中心所採用的10萬億次超級計算機曙光4000A需要近億元人民幣，佔地1/4個足球場。

性能提升 功耗降低 GPU計算有獨到之處

    Andy Walch介紹說，Tesla個人超級計算機實現了人們「以工作站的價格和佔地空間獲得超級計算集群性能」的夢想，開啟了個人高性能計算的新領域。「就像20多年以來，PC從早期的專家設備變成了今天人手一台的普及工具一樣，我們相信從現在開始，個人超級計算機也可以走向普及。」

    目前，這類台式HPC產品已經在國外一些大學科研人員當中得到了採用。最早使用的是比利時安特衛普大學，該校原來用的超級計算機有512顆處理器核，成本是530萬美元，由全校共享使用；後來換成一台擁有8個GPU的台式系統，性能相當，成本只有7000美元，而且可以為每個研究人員在桌邊配備一台，不再為共享資源進行競爭。可見，無論是在性價比方面，還是在使用模式上都跟以前相比有了「革命性」的變化。據稱，當前包括美國麻省理工學院、哈佛大學、伊利諾伊大學、英國劍橋大學、德國布倫瑞克裡大學以及韓國延世大學都已經採用了3顆-16顆GPU不等的此類桌面系統。

    全球高性能計算機TOP500排行榜的創始人之一、美國田納西大學教授Jack Dongarra認為，「GPU的發展使得實際應用程序可以在GPU上輕鬆運行，並且速度遠遠超過多核系統。未來的計算架構將是並行核心GPU和多核CPU合作的混合系統。」CRAY公司前首席科學家Burton Smith也認為，NVIDIA的異構計算使「台式超級計算機」的突破成為可能。

    實際上，在今年9月份，微軟和Cray兩家公司就首次聯手推出了大小和普通PC相當，售價2.5萬美元到6萬美元以上，預裝Windows HPC Server 2008操作系統的個人超級計算機Cray CX1。不過，跟NVIDIA採用的CPU與GPU混合架構不同，Cray CX1採用的是標準X86 CPU技術，支持多達8個節點、16個英特爾至強處理器、每節點64GB記憶體和4TB內置儲存。

    不過，Andy Walch表示，跟傳統僅基於CPU的架構相比，CPU與GPU混合的架構在某些應用領域效率更高，數十倍甚至上百倍的性能提升正是GPU的最大優勢。

    Andy Walch舉例說，在一項針對計算化學的應用測試中，如果僅使用CPU需要4.6天，而使用GPU僅僅需要27分鐘，在神經醫學建模方面，使用CPU需要2.7天，而使用GPU只需要30分鐘，另外在醫學成像、分子動力學、視頻轉碼、Matlab計算、天體物理、金融模擬、線性代數、3D超聲波、量子化學、基因排序等領域，一些大學和相關軟體廠商的測試也證實了18倍到149倍不等的性能提升。

    另外，在綠色節能方面，GPU系統也明顯的優勢。如NVIDIA最新推出的Tesla S1070與X86產品相比，每瓦特性能提升了18倍。「這對石油天然氣勘探這類用戶來說非常重要，因為他們需要進行大量的資料分析，伺服器電耗極其驚人，使用GPU系統可以節省大量的電力成本。目前Tesla S1070已經在Hess、雪佛龍石油、巴西石油等公司得到了成功應用。」 Andy Walch談到。