【IT168 专稿】每秒运算速度达4万亿次、只有台式机大小、售价不到8万元的个人超级计算机，是梦望还是现实？NVIDIA公司刚刚发布的Tesla个人超级计算机似乎正在让这一切成为可能。
11月18日，在美国2008年超级计算大会（SC08）上，NVIDIA公司正式发布了针对全球1500万名科学家和工程师的Tesla个人超级计算机新产品，要“让每个研究人员都可配备一台超级计算机”。NVIDIA 公司Tesla计算产品总经理Andy Walch先生通过电话会议方式接受了IT168服务器频道的采访。
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GPU让桌面型超级计算机不再是梦想
—— NVIDIA Tesla GPU 计算事业部高级产品经理Sumit Gupta专访
据介绍，Tesla个人超级计算机拥有“工作站的价格，超级计算机的性能，适合个人操作，非常简单易用”等几大特点。在外观上就如同一台可以放在桌面上的工作站一样，内置一颗四核CPU 和3-4个GPU单元模块，拥有12-16GB系统内存、1200-1350W电源，可以直接使用办公环境下标准的电源。由于总共拥有960个GPU核心，使其浮点计算性能高达每秒4万亿次，是当前台式工作站的250倍，而售价不到1万美元，跟相同性能水平的传统超级计算集群相比，价格只有1%。要知道，就在四年前，上海超级计算中心所采用的10万亿次超级计算机曙光4000A需要近亿元人民币，占地1/4个足球场。
性能提升 功耗降低 GPU计算有独到之处
Andy Walch介绍说，Tesla个人超级计算机实现了人们“以工作站的价格和占地空间获得超级计算集群性能”的梦想，开启了个人高性能计算的新领域。“就象20多年以来，PC从早期的专家设备变成了今天人手一台的普及工具一样，我们相信从现在开始，个人超级计算机也可以走向普及。”
目前，这类台式HPC产品已经在国外一些大学科研人员当中得到了采用。最早使用的是比利时安特卫普大学，该校原来用的超级计算机有512颗处理器核，成本是530万美元，由全校共享使用；后来换成一台拥有8个GPU的台式系统，性能相当，成本只有7000美元，而且可以为每个研究人员在桌边配备一台，不再为共享资源进行竞争。可见，无论是在性价比方面，还是在使用模式上都跟以前相比有了“革命性”的变化。据称，当前包括美国麻省理工学院、哈佛大学、伊利诺伊大学、英国剑桥大学、德国布伦瑞克里大学以及韩国延世大学都已经采用了3颗-16颗GPU不等的此类桌面系统。
全球高性能计算机TOP500排行榜的创始人之一、美国田纳西大学教授Jack Dongarra认为，“GPU的发展使得实际应用程序可以在GPU上轻松运行，并且速度远远超过多核系统。未来的计算架构将是并行核心GPU和多核CPU合作的混合系统。”CRAY公司前首席科学家Burton Smith也认为，NVIDIA的异构计算使“台式超级计算机”的突破成为可能。
实际上，在今年9月份，微软和Cray两家公司就首次联手推出了大小和普通PC相当，售价2.5万美元到6万美元以上，预装Windows HPC Server 2008操作系统的个人超级计算机Cray CX1。不过，跟NVIDIA采用的CPU与GPU混合架构不同，Cray CX1采用的是标准X86 CPU技术，支持多达8个节点、16个英特尔至强处理器、每节点64GB内存和4TB内置存储。
不过，Andy Walch表示，跟传统仅基于CPU的架构相比，CPU与GPU混合的架构在某些应用领域效率更高，数十倍甚至上百倍的性能提升正是GPU的最大优势。
Andy Walch举例说，在一项针对计算化学的应用测试中，如果仅使用CPU需要4.6天，而使用GPU仅仅需要27分钟，在神经医学建模方面，使用CPU需要2.7天，而使用GPU只需要30分钟，另外在医学成像、分子动力学、视频转码、Matlab计算、天体物理、金融模拟、线性代数、3D超声波、量子化学、基因排序等领域，一些大学和相关软件厂商的测试也证实了18倍到149倍不等的性能提升。
另外，在绿色节能方面，GPU系统也明显的优势。如NVIDIA最新推出的Tesla S1070与X86产品相比，每瓦特性能提升了18倍。“这对石油天然气勘探这类用户来说非常重要，因为他们需要进行大量的数据分析，服务器电耗极其惊人，使用GPU系统可以节省大量的电力成本。目前Tesla S1070已经在Hess、雪佛龙石油、巴西石油等公司得到了成功应用。” Andy Walch谈到。
