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异构设计成就高性能 在“天河一号”的身上，我们可以找到不少的兴奋点，不仅仅是高达千万亿次的峰值运算性能，更有CPU+GPU的异构设计，近年来，GPU 得到了高速的发展，其适合于并行数值计算的特性使得高性能计算领域对其一直看好，而在此基础上发展起来的GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) 更是由于强大的并行处理能力和可编程流水线使得其在面对单指令流多数据流（SIMD）且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时能够取得远超传统CPU的性能，这一点在“天河一号”上就体现的非常明显。
从上面的配置图中我们可以看到，“天河一号”的加速系统使用了2560块AMD Radeon HD4870X2显卡，5120颗运行在575MHz的RV770 GPU，每颗GPU拥有1GB GDDR5内存。 575Mhz下的4870X2理论双精度浮点能力为0.575*2*800/5*2=368Gflops，2560片能提供942.08TF的理论双精度运算能力，而根据官方提供的46.7%的系统效率以及563100.00Gflops的Linpack值，我们不难得出“天河一号”的理论运算值为563100.00/0.467≈1205781.58Gflops，这也基本就是官方公布的系统峰值，两者相除我们不难看出GPU在整个系统中提供了78%的运算能力。而剩下的5120颗至强E5540与1024颗至强E5450所提供的理论运算能力仅为2.53*4*4*5120+3.0*4*4*1024=255680.96Gflops。 GPU强大的并行运算能力从这里可以看的一清二楚，而这一点也完全可以从GPU与CPU的对比中看得非常清楚，CPU由于架构的原因以往一直都通过提升制程工艺和主频上来下手，但这迟早会遇到壁垒，而于此同时GPU却的性能以每年2.8倍的速度增长。 而在CPU与GPU的性能比较方面，如果说CPU一条单车道公路，一次只能走一辆车的话，GPU就是拥有多个车道的高速公路，正式大量并行的结构使得其在浮点运算方面拥有了非常块的速度，而在GPU基础上发展起来的GPGPU（通用图形处理器）很好地继承了这一优点，其具有比CPU高一个数量级的浮点性能，因此在注重运算速度高性能领域被格外看好。 而事实上，“天河一号”只不过是GPU强大运算性能的又一次体现而已，实际上，在“天河一号”之前，就有东京工业大学打造的一款基于CPU+GPU异构计算架构的超级计算机，并率先挤入世界500强，其通过170台Tesla S1070 1U系统，理论峰值性能为170TFLOP，2008年11月实测的Linpack性能达到了77.48 TFLOP，排名世界第29位，其后经过不断调试与优化，Linpack成绩提高至87.01TFlops，2009年6月排名第41位。只不过那一台所使用是NVida的Tesla GPU。 而实际上，在GPGPU领域，NVida与AMD/ATI正代表了目前最强的两方势力，作为通用图形处理器的先行者，NVida早在两年前发布了第一代通用并行计算架构CUDA(Compute Unified Device Architecture)，它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎， 开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，使得所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 而看到其中巨大商机的AMD自然不甘示弱，在苹果公司推出开放API的OpenCL规范之后，AMD选择了大力支持，而实际上，于OpenCL并不是一个仅仅局限于GPU通用计算的统一标准，将提供一个通用编程环境，支持多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器。也就是说，OpenCL不仅针对GPU，依靠通用标准充分利用CPU、GPU及其他各类处理器产品的运算能力才是它的最终目标。 而这对于既拥有CPU设计能力，又拥有GPU设计能力的AMD无疑非常合适，因此业绩普遍认为虽然Intel与NVIDIA也宣布支持OpenCL，但前者在GPU领域显然与另外两者不在一个数量级，而后者在通用CPU领域也无甚建树，因此AMD与二者相比将会具有难得的先发优势。>>
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2009-11-05 02:33
出处：PConline原创
责任编辑：wenzhicheng
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