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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 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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