国内云计算的缺失环节:GPU并行计算
国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式，不能满足并行图形处理的计算需求，“应尽快认清技术潮流，整合前沿计算工具，以便推进云GPU并行计算服务。
4.NVIDIA公司非常重视GPU并行计算在云服务器上的嫁接，美国已有数家云服务商提供GPU并行的云计算服务。
2009年10月20日，NVIDIA与Mental images联合推出一款基于云计算的高端服务器——RealityServer。
2012年5月17日，NVIDIA推出利用GPU加速云计算技术。
2012年10月17日，NVIDIA推出了首款云计算虚拟GPU加速平台——VGX K2。
2013年GTC大会上，NVIDIA带来了在云计算领域最新的产品服务器平台——NVIDIA GRID。
随后几年时间里，美国多家服务器厂商推出了各自的基于GPU并行计算的云服务平台。现在提供GPU云计算的服务提供商主要有Amazon，Nimbix，Peer 1 Hosting。
5．一个让人十分费解的局面是，国内各大云服务提供商（诸如阿里云、盛大云、万网云）似乎对GPU并行计算没有任何动作。
自从云计算的概念提出，迅速在中国IT界形成了热点，大大小小的云服务商如雨后春笋般出现。几大云服务商以各种名目强调自身特色的云计算服务组合，如阿里云的“飞天”平台；百度BAE云平台；
浪潮集团建立的HPC/IDC、媒体云、
教育云；华为公司弹性云计算FusionCloud战略；腾讯云生态系统；华云数据公司推出的运营型PaaS平台。
然而在形形色色的各种名号之下，各家公司的服务内容非常同质化，基本都是网络存储+虚拟CPU计算时段租用的模式。对用户真正的运算需求理解挖掘不够，往往只是把一些浅层的PC功能简单转移到云端，对于复杂度高、维护难度大的运算功能未能提供虚拟层的解决方案。换句话说，凡是用户在PC端已经能轻松愉快做的事（比如办公软件），云服务商不厌其烦的去劝说用户将其转移到云端，而
中小企业用户感到力不从心、真正需要帮助的具有技术难度的运算功能，云服务商就一问三不知了。
近期，笔者单位由于为客户开发的应用涉及高强度的数据处理，需要并行运算。我们与多个云服务商接洽，均未见有提供GPU并行运算服务。这是一个让人难以理解的局面，电话联系云服务商相关工作人员，他们的典型反应如下：
（客服人员）“这个我们不是很清楚，帮你转接技术人员”。
（技术支持）“没怎么听说过，这个国内好像还没有吧？”
（技术经理）“我们的服务器能不能加载GPU并行运算不清楚，不太了解市场有没有这样的需求”。
高性能并行计算主要采用CPU+GPU的异构模式，这种构架已经成功的在云服务器端实现资源
虚拟化。但令人迷惑的是，中国国内各大云服务商的官网连GPU并行运算的影子都看不到，甚至接触过的各大公司技术服务及营销人员似乎对GPU并行运算毫无概念。以下我们分别就几个问题，探讨这一尴尬局面的成因：
（1）难道GPU并行运算目前在国内没有市场？
（2）虚拟化GPU并行运算在国内的实施遇见技术上的困难？
（3）各大云服务公司管理层，是否对计算需求缺乏了解、对高性能技术发展不敏感？
（4）亦或是商务决策层与先进技术圈形成脱节？
责编：李玉琴
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