HPC應(yīng)用如何使用GPU加速計算

GPU為什么能加速計算？

這需要從CPU和GPU的區(qū)別說起：

CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）是兩種不同的處理器類型，主要的區(qū)別在于它們的設(shè)計目標(biāo)和應(yīng)用場景。詳細分為以下幾個方面：

1. 設(shè)計目標(biāo)：CPU是一種通用處理器，主要用于執(zhí)行各種不同類型的計算任務(wù)，如操作系統(tǒng)的管理、文件處理、網(wǎng)絡(luò)通信、應(yīng)用程序的執(zhí)行等。而GPU則是一種專用處理器，主要用于圖形和圖像處理，如3D游戲、視頻編輯、計算機輔助設(shè)計等。
2. 處理方式：CPU采用串行處理方式，即一次只能處理一個指令，需要經(jīng)過多次的取指、解碼、執(zhí)行等步驟才能完成一個任務(wù)。而GPU采用并行處理方式，即同時處理多個指令，可以在同一時間內(nèi)完成多個任務(wù)。
3. 處理器核心：CPU通常擁有幾個核心，每個核心可以處理一個任務(wù)，而GPU通常擁有數(shù)百個甚至數(shù)千個核心，這是因為圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，而且每個像素點處理的過程和方式都十分相似，GPU就是用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務(wù)，能夠同時處理大量的數(shù)據(jù)。
4. 內(nèi)存：CPU通常使用高速緩存和主存儲器來存儲數(shù)據(jù)，而GPU則通常使用顯存來存儲圖像和圖形數(shù)據(jù)，因為顯存的讀寫速度更快，可以更快地處理圖形和圖像。

總結(jié)一下，就是一個核心同時只能處理一個任務(wù)，CPU的核數(shù)較少，通用性較強，而GPU則核數(shù)較多，但通用性不強，只能處理某些簡單的計算。記得知乎上有個很好的比喻，CPU就像老教授，雖然啥都會算，但也要一個個的算。而GPU則類似組織了幾千個小學(xué)生，盡管只能進行簡單的計算，但是人多呀。

這里還涉及另外一個知識 就是串行計算和并行計算。

串行計算和并行計算是兩種不同的計算模式，它們的區(qū)別在于任務(wù)處理的方式和計算資源的利用情況。

串行計算，就是使用單個處理器或核心處理所有的計算任務(wù)，按照固定的順序一個一個的執(zhí)行。適用于小規(guī)模、簡單的計算任務(wù)，像我們常用的電腦軟件，容易編寫和管理，但任務(wù)比較多的情況，執(zhí)行速度較慢，容易堵塞。就像我們電腦打開東西多了，就容易卡。

并行計算，則是將一個大型問題分解成多個小任務(wù)，同時在多個處理器或核心上并行執(zhí)行任務(wù)。多個處理器或核心可以同時處理不同的任務(wù)，加速計算過程。適用于大規(guī)模、復(fù)雜的計算任務(wù)，通常需要使用并行編程技術(shù)來實現(xiàn)。雖然管理和編寫比較復(fù)雜，但具有高效的計算能力。

另外，串行計算和并行計算還存在以下差異：

• 數(shù)據(jù)傳輸：在并行計算中，不同處理器或核心之間需要進行數(shù)據(jù)傳輸和通信，而在串行計算中不存在這種問題。
• 算法設(shè)計：并行計算需要設(shè)計適合并行計算的算法，而串行計算則可使用任何類型的算法。
• 可伸縮性：并行計算支持更高的可伸縮性，可以擴展到更多的處理器或核心，從而處理更大規(guī)模的任務(wù)，而串行計算則存在物理限制。

現(xiàn)在，我們對CPU、GPU和計算方式有了一個基本的了解。接下來，進入第二個問題：

為什么要用GPU加速？

理論上，CPU和GPU都可以使用并行計算。為什么我們要用GPU加速呢？

相信你的心中已經(jīng)有了答案，沒錯就是“成本”。如果使用同等核數(shù)的CPU并行計算的成本，無論是建設(shè)成本，還是功耗成本都將遠超使用GPU。但是，也并不是所有的HPC計算應(yīng)用都能用GPU加速計算的。

哪些應(yīng)用適合用GPU加速計算？

GPU加速計算適合那些需要大量并行計算的應(yīng)用程序，其中包括但不限于以下應(yīng)用領(lǐng)域：

• 深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，而GPU可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理計算，提高模型的準(zhǔn)確率和訓(xùn)練速度。
• 計算機視覺：計算機視覺需要對圖像或視頻進行大量的特征提取、分類和識別等計算，這些計算可以通過GPU加速來提高處理速度和準(zhǔn)確率。
• 科學(xué)計算：科學(xué)計算需要對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行高效的數(shù)值計算和仿真，GPU可以加速矩陣運算、FFT計算、流體力學(xué)模擬、分子動力學(xué)模擬等計算。
• 密碼學(xué)：密碼學(xué)涉及到大量的加密和解密計算，其中一些計算可以通過GPU加速來提高加解密速度和安全性。

需要注意的是，不是所有的應(yīng)用程序都適合使用GPU加速計算。GPU加速計算通常需要對代碼進行特殊的優(yōu)化和并行化處理，而且雖然GPU的運算速度相對于CPU的速度更快，但內(nèi)存容量和計算能力相對較弱，因此在使用GPU加速計算時需要考慮到應(yīng)用程序的特點和計算需求。以下是一些常見的可以使用GPU加速的計算應(yīng)用：

• 分子動力學(xué)模擬：AMBER、GROMACS、NAMD、LAMMPS等。
• 計算流體力學(xué)：OpenFOAM、ANSYS Fluent、STAR-CCM+等。
• 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
• 計算結(jié)構(gòu)力學(xué)：ABAQUS、Ansys、LS-DYNA等。
• 量子化學(xué)計算：Gaussian、NWChem、ORCA、VASP等。

如何使用GPU加速計算？

CPU并行計算通過GPU加速來提高計算效率和性能。這種方法稱為異構(gòu)并行計算（Heterogeneous Parallel Computing）。

在異構(gòu)并行計算中，CPU負責(zé)控制程序流程和部分計算任務(wù)，而GPU則負責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算任務(wù)。具體實現(xiàn)上，需要使用一些編程框架和工具來完成，如CUDA、OpenCL等。這些工具提供了針對GPU的API和接口，可以將需要加速的計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到GPU進行處理，從而加速計算過程。

HPC計算應(yīng)用要支持GPU加速通常需要進行以下步驟：

• 選擇合適的GPU：首先需要選擇一款合適的GPU，根據(jù)應(yīng)用的需求選擇GPU型號、內(nèi)存大小等參數(shù)。通常，使用較新的GPU會獲得更好的性能。
• 編寫GPU加速代碼：針對應(yīng)用程序，需要編寫相應(yīng)的GPU加速代碼。通常，使用CUDA或OpenCL等并行計算框架可以簡化GPU編程，并提供高效的GPU加速。
• 優(yōu)化GPU加速代碼：為了獲得最佳性能，需要對GPU加速代碼進行優(yōu)化。優(yōu)化的方法包括調(diào)整線程塊大小、優(yōu)化內(nèi)存訪問模式、減少內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)取?/li>
• 集成GPU加速代碼：將GPU加速代碼集成到應(yīng)用程序中，并與原來的CPU代碼進行對比測試，以確保GPU加速的正確性和性能提升。

最后集成在HPC系統(tǒng)中，通過集群調(diào)度器分配相應(yīng)的GPU節(jié)點資源，配合應(yīng)用的相關(guān)參數(shù)，實現(xiàn)計算任務(wù)的計算加速。

總體來說，CPU和GPU各有其擅長的領(lǐng)域。CPU適合處理各種類型的任務(wù)，具有通用性和容易編程的特點，并且在緩存系統(tǒng)方面有一定的優(yōu)勢；而GPU則適合處理大規(guī)模的數(shù)值計算任務(wù)，具有強大的并行計算能力和高效的內(nèi)存帶寬。因此，在選擇并行計算方案時，需要根據(jù)具體應(yīng)用場景和需求來選擇適當(dāng)?shù)?a href="http://ttokpm.com/v/tag/1751/" target="_blank">硬件和編程框架。