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。 2. 以美国NVIDIA公司图形显示卡的CUDA运算包为代表的GPU并行运算技术，已成为工作站、服务器、个人电脑的标准组件。 GPU是电脑图形显示卡上负责图像运算工作的微处理器。著名的显示卡公司NVIDIA为其主流显卡产品设计了专门的GPU并行计算工具包，称之为CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）。 以GeForce 8800 GTX为例，其核心拥有128个内处理器。利用CUDA技术，就可以将那些内处理器串通起来，成为线程处理器去解决数据密集的计算。而各个内处理器能够交换、同步和共享数据。利用NVIDIA的C-编译器，通过驱动程序，就能利用这些功能。亦能成为流处理器，让应用程序利用进行运算。GeForce 8800 GTX显示卡的运算能力可达到520GFlops，如果建设SLI系统，就可以达到1TFlops。 有软件厂商利用CUDA技术，研发了一个Adobe Premiere Pro的插件。通过插件，用户就可以利用显示核心去加速H.264/MPEG-4 AVC的编码速度。速度是单纯利用CPU作软件加速的7倍左右。 NVIDIA从所有基于G80及之后架构的民用与专业显卡或运算模块皆支持CUDA技术。整体运算能力比单纯利用CPU的速度提高7倍甚至更高。Tesla GPU是针对工作站和服务器的加速器，与消费级显卡和专业图形卡相比，具有完整的双精度浮点运算性能，具备双DMA引擎可满足双向PCIe通信，板载内存达到12G（Tesla K40 GPU），具有专门的 Linux 补丁、InfiniBand 驱动程序以及 CUDA 驱动程序，针对 Windows 操作系统的 CUDA 驱动程序可实现更高性能，TCC 驱动程序可减少 CUDA 内核的系统总开销并支持远程桌面 (Windows Remote Desktop) 以及 Windows 服务 3.以CUDA为代表的GPU并行计算技术，在多个领域已发挥重要作用 在科研界，CUDA应用广泛。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60，000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。 在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。 在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。 责编：李玉琴  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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