【IT168 专稿】日前，英伟达(下称Nvidia)在北京召开了2010GPU高性能计算峰会。大会以GPU在高性能计算以及通用计算领域的应用前景做开场，辅以众多合作伙伴的产品展示，高调宣传了基于Fermi架构Tesla计算卡的强大。Nvidia公司创始人兼总裁黄仁勋先生首先介绍了英伟达在GPU领域取得的成就，并展示了基于GPU的应用案例。
▲Nvidia公司创始人兼总裁 黄仁勋先生
“GPU是时间机器” 超级计算机将成为主流
黄仁勋首先介绍了高性能计算在多工业领域的重要作用，他表示目前各个行业领域的工业设计以及仿真处理均离不开超级计算机——如药物研发，医学成像，自动化设计，份子动力学，天文学，产品研发，天气预报等等。而Nvidia的产品线主要分为三大部分：QUADRO（主要面向专业图形设计等）、TESLA以及GeForce/TEGRA（面向消费级/移动领域的显卡产品），其中TESLA是面向超级计算机和云计算中心的GPU计算卡。
▲QUADRO产品主要针对用在工作站中（详见这里），TESLA计算卡绝大部分被安置在数据中心的各个节点中作为众核计算单元(例如超微推出的GPU计算节点：详见这里)，而GeForce就是人们常见的显卡，TEGRA是Nvidia最新的高清/移动图形平台（例如智能手机：详见这里）
黄仁勋表示，如今的高性能计算发展趋势已经不需要该超级计算系统拥有通用计算的能力。相反，超算系统很多时候是为了一到两项“拳头”级应用而打造。拿自身企业来距离，黄仁勋表示Nvidia的超级计算系统拥有超过40000个CPU内核，并且每年还投资超过1亿美元做升级——而这其中65~70%的计算性能被用于模拟仿真他们的GPU产品——如今的EDA工业设计已经大量依托于超级计算机的模拟仿真，而非成本高昂的实验性试制品。
▲Nvidia自身高性能计算中心里有65~70%的计算能力用作GPU设计（黄色部分）
▲黄仁勋还展示了一张他年轻时候的照片：对于自己的电路设计需要在面包板上搭出一样的电路进行检测——而如今，这一切只需要利用类似Multisim的数字电路模拟仿真软件就可以轻松实现。
回过头来看目前计算应用的发展趋势，黄仁勋认为传统x86服务器正在细分为面向企业数据中心的高性能服务器，面向工业设计以及前文所述高计算量需求的超级计算系统，以及面向互联网应用的高密度微型服务器。而超级计算系统中正越来越多的开始使用GPU做运算单元——来自天津超算中心的工程师表示，如果今年夺得世界靠前的天河一号A超算系统全部使用CPU来打造的话（性能不变前提下），其网络复杂度要上升3~4倍，功耗和成本也要上升数倍。
黄仁勋表示，GPU的发展与CPU发展遇到的瓶颈有很大的相关性，他认为2006年CPU由于制程原因在主频领域遇到困境进而转向多核已经是业界公认的转折点。相反，从2006年开始GPU计算开始以数倍于CPU的速率发展(见下图)。黄仁勋认为，在未来的几年内CPU将再次面临多核发展的瓶颈，而工业对于计算力的需求却会激增，这将会最终导致通用计算重心从CPU全面转向GPU，而CUDA生态环境以及Nvidia GPU已经做好了准备。
“总有一些计算是不能等的，总有一些计算是需要更快的计算速度，总有一些计算是需要更高能效比的。”黄仁勋如是说，“Nvidia的GPU就好比是时间机器，能够加速你的应用，让你感受到计算从几周甚至数月缩短到几个小时乃至几秒钟时间的神奇。”
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▲笔者和黄仁勋先生的合影（GPU教父，1999年Nvidia Geforce256颠覆性的提出了GPU概念——普及给00后的儿郎们）
