GPU领跑运算性能，实现高性能计算新突破
2018 全国高性能计算学术年会（hpc china 2018）于10月20日在青岛闭幕。大会以“hpc+一切皆可计算”为主题，围绕高性能计算技术的研究发展与发展趋势、高性能计算的重大应用等主题展开。
年会上，各领域专家学者围绕着高性能计算技术各抒己见，分享了高性能计算在其各自领域的最新研究进展。nvidia公司高性能计算及新兴业务中国区总经理刘通在大会主论坛发表了“nvidia gpu面向未来计算的持续创新”主题演讲， 为大家介绍了gpu在高性能计算领域的应用以及创新。
近年来，随着传统处理器在单线程运算方面遭遇到瓶颈，性能加速放缓。gpu为加速计算指明了新方向，gpu加速器每年正在以稳定的速率实现性能提升，其性能提升态势也将持续到未来：
如今 ，gpu框架凭借其强大的并行计算能力，已被众多超级计算机选做算力核心。目前，包括美国summit、sierra；日本abci；欧洲的piz daint在内的诸多全球顶级超级计算机都采用了nvidia gpu作为其算力核心。而且，目前已有70%的通用hpc程序已经实现gpu加速：
然而，与其强大算力相对应的是gpu服务器突出的性价比优势。相较于cpu服务器，gpu服务器成本需求更低，原本需要由160台skylake cpu服务器才能完成的计算量，只需8台v100 gpu 4 卡服务器即可完成，而总体成本仅是skylake cpu服务器的1/5；1台dgx-2的计算量相当于300台dual-cpu服务器，总体成本却只有其1/8：
此外，gpu能够实现hpc与ai的融合计算。hpc可为精准计算提供支持，ai则可以提高结果预测准确性加快反应速度。nvidia tensor core gpu能够满足hpc与ai的融合计算，利用多精度混合计算，实现hpc应用性能新突破。
应用广泛，gpu加速计算渗入各个领域
在实现加速计算的同时，gpu加速的超算平台还具有广阔的产业应用范围，能够在精准医药、气象模拟、新材料、无人驾驶、ai等众多领域发挥作用。中国石油东方地球物理公司研究数据处理中心赖能和总工程师在nvidia新技术与应用主题分论坛中介绍，中石油正在利用nvidia gpu加速计算处理石油海量数据。
在服务产业应用的同时，nvidia gpu加速计算也被广泛应用到科学研究中。南京大学周建教授介绍，南京大学高性能计算研究中心在使用nvidia gpu加速计算解决vasp杂化泛函数计算时感受了到gpu显著的加速计算效果。在进行crgete3的杂化泛函自洽计算测试时，相较于cpu，gpu的加速计算效果明显。据统计，对于此类较大的系统，1个v100 gpu可以比一个双路cpu服务器快10倍左右：
武汉大学蔡浩教授也在分论坛中进行了介绍，武汉大学过去在使用满带宽振幅分析软件（falls）进行分波分析时，存在要处理的事例数巨大；拟合模型非常复杂，参数空间巨大；拟合算法需要的计算步数非常多的困难。然而通过程序优化，拆掉大的数据结构，将计算部分的cuda代码，全部分解成小的片段，交由gpu计算，提高计算效率；将条件分支全部移到程序外部，交给cpu处理，从而实现了充分调动计算单元：
同时，进行算法优化，将所有的求和计算都在gpu中进行，gpu和cpu之间的数据交互降到最低：
目前，falls已经实现了多gpu联合计算，并且实现了线性加速。如今，falls可以处理更大的数据量和更大的参数空间，相较于算法优化之前，计算时常实现了1000倍加速：
中科院高能物理研究所石京燕工程师也表示，中科院高能研究所在进行高能物理实验时，同样会面临海量的数据和复杂的计算过程，许多应用程序都对采用gpu加速计算提出了强烈需求。如今，通过在juno实验中引入gpu加速计算；通过gpu加速计算进行交互式数据分析；基于深度学习进行事件重建，中科院高难研究所已经受益颇丰。
nvidia支持高校高性能计算教育
nvidia cuda应用市场总监侯宇涛在10月19日的演讲中表示nvidia在关注gpu技术创新的同时，也致力于支持高校中的gpu教育。2018年8月20-24日，nvidia支持举办了国内首次openacc gpu hackathon大赛，多支来自国内顶尖高校的队伍参赛。各团队基于nvidia v100 gpu对程序应用进行优化，实现了最大40倍速的计算速度提升。
此次hpc china，nvidia的专家们还把nvidia深度学习学院（dli）带到了年会现场，为学员现场揭秘深度学习技术及其应用，带领学员动手实验，展示如何通过在caffe框架上的nvidia digits和minist手写数据集，在深度学习工作流程中利用深度学习神经网络（dnn），尤其是卷积神经网络（cnn）解决图像分类问题。
nvidia gpu关注未来计算，持续创新
如今，具备更高计算能力的gpu技术为hpc应用的高速发展带来前所未有的强大计算引擎。随着hpc与ai的融合在更多领域的应用，计算单元需要同时具备超强的传统hpc计算力和深度学习计算力。最新的nvidia gpu系列，完美融合cuda核心与tensor核心，同时满足传统计算与ai计算的需求，并且配置一系列加速软件库，为应用开发提供最简洁优化的编程工具。nvidia gpu将不断向更高性能发起挑战，无论是硬件还是软件，都将保持着技术的高速创新。
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GPU领跑运算性能，实现高性能计算新突破
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应用元件技术升级 提升物联网应用等级
2.4G无线数传模块电路
分享一款基于C语言实现的FIFO模块：xqueue.
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近年来，随着传统处理器在单线程运算方面遭遇到瓶颈，性能加速放缓。gpu为加速计算指明了新方向，gpu加速器每年正在以稳定的速率实现性能提升，其性能提升态势也将持续到未来：
如今 ，gpu框架凭借其强大的并行计算能力，已被众多超级计算机选做算力核心。目前，包括美国summit、sierra；日本abci；欧洲的piz daint在内的诸多全球顶级超级计算机都采用了nvidia gpu作为其算力核心。而且，目前已有70%的通用hpc程序已经实现gpu加速：
然而，与其强大算力相对应的是gpu服务器突出的性价比优势。相较于cpu服务器，gpu服务器成本需求更低，原本需要由160台skylake cpu服务器才能完成的计算量，只需8台v100 gpu 4 卡服务器即可完成，而总体成本仅是skylake cpu服务器的1/5；1台dgx-2的计算量相当于300台dual-cpu服务器，总体成本却只有其1/8：
此外，gpu能够实现hpc与ai的融合计算。hpc可为精准计算提供支持，ai则可以提高结果预测准确性加快反应速度。nvidia tensor core gpu能够满足hpc与ai的融合计算，利用多精度混合计算，实现hpc应用性能新突破。
应用广泛，gpu加速计算渗入各个领域
在实现加速计算的同时，gpu加速的超算平台还具有广阔的产业应用范围，能够在精准医药、气象模拟、新材料、无人驾驶、ai等众多领域发挥作用。中国石油东方地球物理公司研究数据处理中心赖能和总工程师在nvidia新技术与应用主题分论坛中介绍，中石油正在利用nvidia gpu加速计算处理石油海量数据。
在服务产业应用的同时，nvidia gpu加速计算也被广泛应用到科学研究中。南京大学周建教授介绍，南京大学高性能计算研究中心在使用nvidia gpu加速计算解决vasp杂化泛函数计算时感受了到gpu显著的加速计算效果。在进行crgete3的杂化泛函自洽计算测试时，相较于cpu，gpu的加速计算效果明显。据统计，对于此类较大的系统，1个v100 gpu可以比一个双路cpu服务器快10倍左右：
武汉大学蔡浩教授也在分论坛中进行了介绍，武汉大学过去在使用满带宽振幅分析软件（falls）进行分波分析时，存在要处理的事例数巨大；拟合模型非常复杂，参数空间巨大；拟合算法需要的计算步数非常多的困难。然而通过程序优化，拆掉大的数据结构，将计算部分的cuda代码，全部分解成小的片段，交由gpu计算，提高计算效率；将条件分支全部移到程序外部，交给cpu处理，从而实现了充分调动计算单元：
同时，进行算法优化，将所有的求和计算都在gpu中进行，gpu和cpu之间的数据交互降到最低：
目前，falls已经实现了多gpu联合计算，并且实现了线性加速。如今，falls可以处理更大的数据量和更大的参数空间，相较于算法优化之前，计算时常实现了1000倍加速：
中科院高能物理研究所石京燕工程师也表示，中科院高能研究所在进行高能物理实验时，同样会面临海量的数据和复杂的计算过程，许多应用程序都对采用gpu加速计算提出了强烈需求。如今，通过在juno实验中引入gpu加速计算；通过gpu加速计算进行交互式数据分析；基于深度学习进行事件重建，中科院高难研究所已经受益颇丰。
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