应用壁垒

　　图形处理器是一种相对较新的技术，至少在计算领域是如此，目前在应用过程中面临很多壁垒，IDC预计随着时间的推移，这些壁垒都会消除。高性能计算系统买家表示，在更大范围内部署图形处理器的过程中，他们遇到了以下主要壁垒：

　　编程便利性。虽然目前市面上有很多有用的工具，比如CUDA和OpenCL，且波特兰集团(Portland Group) 的基于指令的编译器可以将Fortran语言或C语言代码转换为支持图形处理器加速功能的代码，但是高性能计算系统买家和最终用户通常表示，相比于他们更熟悉的标准 x86 处理器编程方法而言，针对图形处理器进行编程仍然更具挑战性。随着编程人员对于图形处理器编程方法越来越熟悉，这种障碍可能也会随着时间推移而逐渐消除。如今，已经有450家大学提供GPU课程，而GPU编程方法也不断进步。

　　间接通讯。高性能计算系统用户经常遇到的另一个问题是，如今的图形处理器通常是作为协处理器部署，需要通过数据传输速度相对较低的PCI Express通道与x86处理器或其他基础处理器进行通讯，至少相比于在同一个模块上集成中央处理器和图形处理器的系统时便是如此。这种间接通讯会影响某些应用。它导致高性能计算系统用户在处理总量日益增加的应用代码时无法显著缩短运算时间。

　　等待下一代中央处理器。有些高性能计算系统用户认为，相比于花时间学习图形处理器编程方法并将他们自己的代码片段运行于图形处理器， 等待具有改进特性的下一代 x86 处理器是值得的。由于图形处理器是可用于高性能计算的相对较新设备，有些用户还担心，如果图形处理器架构沿着新方向发展，或者图形处理器只能在高性能计算市场上昙花一现，那么他们就必须花费极大精力重新编写代码。随着图形处理器在全球高性能计算市场上发挥越来越大的重要影响，且基于指令的图形处理器编程方法变得越来越普及，持拭目以待心态的用户的数量已经有所减少。

　　趋势

　　如今，异构计算模式通常会将图形处理器作为协处理器搭配x86处理器使用，这是一种重要的新模式，相比于单纯基于x86处理器的高性能计算系统，目前其影响力正在与日俱增。

　　图形处理器方兴未艾的另一个重要标志是与图形处理器相关的学术文献得到了广泛的传播。为业界提供并行编程培训材料的英伟达表示，57 个国家的478所大学目前已提供CUDA 并行编程语言课程, 其中包括麻省理工学院、哈佛大学、斯坦福大学、剑桥大学、牛津大学、印度理工学院、台湾国立大学、中科院。

　　如前所述(参考“异构计算为百亿亿次级时代带来的实惠”章节)，异构计算对于大型高性能计算机构非常有吸引力，这些机构正在计算科学和工程学领域开展深度研究，并面临能耗和空间的限制。因此，异构计算作为在这个十年的末期将开始的百亿亿次级计算时代的新模式对它们来说尤其具有吸引力。与此同时，越来越多的小型研究机构和工业组织也逐渐开始使用集成了图形处理器的异构计算系统。

　　需要谨记的是，x86处理器技术仍有发展空间，截至2015年，即当前IDC高性能计算预测期结束之时，仍然会在收入方面保持在高性能计算领域的领先地位。此外，越来越多的供应商将会提供更为丰富的加速器技术，以满足客户的多种需求。

　　结论

　　如今的异构计算系统将图形处理器作为协处理器搭配x86处理器使用，它已成为全球高性能计算市场上的一种重要新兴模式，尤其可用于应对百亿亿次级计算时代的巨大挑战。IDC认为，异构计算对于实现这个十年的百亿亿次级计算目标不可或缺。

　　图形处理器正在迅速摆脱试验阶段，目前可用于执行更多面向生产的任务，比如地震数据处理、生物化学模拟、天气和气候建模、金融计算、计算流体动力学、数据分析领域的任务。仅在过去两年内，高性能计算机构对于图形处理器的应用量就已经增加了两倍。图形处理器对于这些机构在业界密切关注的超级计算机 500 强榜单上占据显著地位发挥着不可或缺的作用，并帮助实现了更多真实世界的研究成果。

　　一些全球领先的高性能计算机构已采用了异构处理模式，这表明该模式正在走出试验阶段，图形处理器已日益能够胜任一些面向生产的关键任务。

　　当图形处理器硬件和软件技术不断前进时，越来越多的大学生和其他人也开始学习如何利用图形处理器。随着越来越多的图形处理器可供全球最具创新力的科技、工程、计算领域专业人士使用，IDC 相信，图形处理器会在全球高性能计算市场发挥越来越大的作用，成为高性能计算生态体系内x86处理器的有力补充。