GPU高性能解决方案优势
产品功能好，为您提供满意的服务
高性能计算 (HPC) 是推动科学计算进步的重要工具之一。从天气预报和能源勘探到计算流体动力学和生命科学，研究人员正在将传统模拟与 AI、机器学习、大数据分析和边缘计算相结合，以揭开我们周围世界的神秘面纱。
几十年来，计算机CPU芯片一直按照摩尔定律飞速发展，每隔十八个月，单位芯片面积上的晶体管数量就增加一倍，性能提高一倍。由于物理极限的限制，单纯依靠制造工艺的提升已经无法满足计算需求，X86传统计算平台陷入了技术发展的瓶颈。内存延时长、颏率低导致缓存面积越来越大，逻辑控制越来越复杂。缓存消耗了70%以上的芯片面积，同时也消耗了70%以上的电能，真正有效的运算部件面积比重很小。芯片上的晶体管密度越来越大,使得单位面积上功耗持续增加,散热问题日益严重。
由于CPU的性能提升并不是无止境的，这也就催生出计算技术向多样化发展,而不仅仅依赖于传统的计算平台。当计算技术进一步细化,GPU作为一种独立的计算单元,以其优异的运算性能脱颖而出，为计算技术的革新带来了一种新的思路。
GPU计算是指利用图形卡来进行一般意义上的计算，而不是传统意义上的图形绘制。时至今日，GPU已发展成为一种高度并行化、多线程、多核的处理器,具有杰出的计算功率和极高的存储器带宽。
GPU计算得到了业界的广泛支持，NVIDIA、AMD、 INTEL等都对芯片市场的微妙变化和GPU计算的技术发展前景都极为关注，并展开了激烈的技术竞赛。
图:CPU和GPU的每秒浮点运算次数和存储器带宽
GPU计算方案配置选择，主要考虑以下因素：
1.计算比例：通常应用程序的执行需要GPU与CPU协同完成，可根据GPU计算部分所占比重，配置节点GPU卡密度；
2.计算规模：根据不同应用数据规模及计算类型，可以选择单机单GPU卡、单机多GPU卡和GPU集群应用模式；
3.数据通信：在GPU集群模式下，可根据应用程序对集群通信带宽及延迟的需求选择高速 Infiniband网络或万兆网络；
4.存储系统：单节点应用模式下一般数据量比较小，对存储系统性能要求不高，一般采用本地存储；集群环境下，应用数据量比较大，一般配置大窖量、统一、高速的并行文件系统，另外对一些特殊应用,如石油、天然气应用,可以在每个GPU计算节点内部配置SSD硬盘,作为分级存储使用，加速节点内部数据交换;
5.管理调度：合理选择GPU集群的作业调度和监控系统，可以提升集群的使用效率降低维护成本。