Adherelinux's Page

Introduce GPGPU

• 前言
  • 平行運算
    
  • GPGPU(General Purpose Graphic Unit)
    
• CUDA硬體架構
  
  • 高速運算的方案
    
  • CUDA軟硬體
    

前言

1. 電腦與人腦的比較
   • 人腦的運算能力：10次運算/秒(10 HZ)。
   • 電腦的運算能力： 10⁹ 次運算/秒 (10⁹ HZ，十億次)。
   • Hz（赫 Hertz）等於每秒振動一週之頻率。單位時間(如1秒)內所產生的脈衝個數稱為頻率。
2. 需要長時間計算工作最常見的工程問題
   • 飛彈的導引系統：10¹¹ ~10 ¹²次運算/秒。
   • 天氣預測。
   • 核子試爆結果。
   • DNA結構模擬。

什麼是平行運算

平行運算其實就是將同一個運算的工作，交給整個 Cluster 裡面的所有 CPU 來進行同步運算的一個功能。由於使用到多個 CPU 的運算能力，所以可以加快運算的速度。 (圖檔來源鳥哥私房菜)

GPGPU(General Purpose Graphic Unit)

• GPU，最主要的功能是滿足電腦顯示圖形的元件。
• GPGPU就是以繪圖晶片進行通用的運算，由於新型的繪圖晶片開始允許可程式性，讓原本被鎖定用於繪圖運算的繪圖晶片，開始可執行通用運算。
• 一般而言，中央處理器負責大部分的運算工作，也是所謂的通用運算，而顯示卡晶片專門處理影像，彼此的分工明確。
• GPU多核心的架構，比起傳統CPU架構帶來更強的處理能力，人類對於運算的需求越來越大，如核能試爆、氣候預測與病毒防治，都需要大規模的運算能力，但傳統的中央 處理器架構，以英特爾的Xeon處理器為例，最高只有6個核心，然而一顆Nvidia GeForce? 8800 GTX繪圖晶片，卻擁有128個處理核心，由於多核心的架構，更適合超級電腦的平行運算運用。
• 以華碩推出的GPU伺服器，內含Nvidia Tesla繪圖晶片，光是一臺直立式伺服器就擁有968個運算核心，浮點運算量就可達到1.1teraflop。 (1 Teraflop表示每秒鐘可完成1萬億次浮點計算)

(圖來源Nvidia progrmming guile)
(1 GFLOP/s為每秒所能完成十億浮點運算數)

• 在2001微軟推出DirectX9，讓繪圖處理器也能用浮點進行數學運算，讓繪圖晶片可程式化，開始做為通用運算之用，再加上，繪圖晶片擁有數量龐大的核心數，針對平行運算應用，帶來更為強 大的浮點運算能力，讓GPGPU（General Purpose Computing on Graphics Processing Units）就因此而誕生，利用繪圖核心來處理原本中央處理器負責的通用運算任務。
• 2006年Nvida公司編寫一套編譯器NVCC得函式庫，NVCC是處理器與編譯器的混合體。當遇到CUDA程式碼，編譯器會自動編譯為GPU的代碼，也就是會轉換為CUDA Driver的代碼。若是Host Host C++代碼，則用C++編譯器進行編譯。

(圖來源Nvidia progrmming guile)
(CPU與GPU的結構不同)

高速運算的方案

• PC Cluster:MPICH2(支援C，C++，Fortran，Python)。目前有4核心的CPU，如果50電腦，透過MPICH2以便有200個核心一起做平行計算。Intel在2009年底有新一代的8核心Xeon CPU量產，Intel預計在2020年推出80核心的產品。

(圖來源a joint entity of the University of Chicago and Argonne National Laboratory)
(大型主機)

• GPGPU(GPGPU(General Purpose Graphic Unit): 2006年11月Nvidia公司推出Cuda使用於8000 Geforce 系列的產品，可以使用C語言寫顯示卡的計算程式。然而AMD也提 供C語言的工具與之競爭。 2008年底蘋果電腦公布OpenCL(Open Computing Language)規格，是跨硬體的程式語言。 遵守C和C++語法，但FORTRAN或PYTHON可以透過mixed language。

(圖來源 Nvidia company product)

• PC Cluster+GPGPU：MPICH2+CUDA透過MPICH2可以使各電腦的GPGPU一起做平行運算，充分發揮硬體計算能力。

CUDA 軟硬體架構

• Nvidia 公司的產品 Nvidia 9-Series Architecture (Geforce 9800 GT)