研究指出 GPU 加速為科學運算發展關鍵,NVIDIA 在 SC17 擴大 HPC 版圖

作者 Ian Buck

HPC 應用程式裡的第 1 名到第 15 名,以及前 50 大中的七成應用程式皆採用 GPU 加速技術;創紀錄的 GPU 加速系統數量加入 TOP 500 超級電腦系統排行榜。

在本週的 SC17 超級電腦大會裡,可以見到 NVIDIA 在高效能運算領域蓬勃發展的痕跡。

NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳在會前演講活動裡,表示各大電腦製造商與雲端服務紛紛改採 NVIDIA Volta 架構,以加快處理有著龐大資料量的作業內容。在剛發表的全球最高速超級電腦 TOP 500 榜單裡,NVIDIA 也是表現出眾。

分析研究顧問公司 Interesect360 Research 在一份新發表的報告裡稱 NVIDIA 對於科學運算領域的未來發展,扮演著關鍵角色,提到在前 50 大 HPC 應用程式裡的 1 到 15 名,以及其中七成的項目都是採用 GPU 加速技術。

「GPU 運算技術在 HPC 領域裡已達到臨界點,將促進持續增加對應用程式進行優化的數量。」Intersect360 的 Addison Snell 與 Laura Segervall 如此寫道。

NVIDIA 在最新的 TOP500 系統榜單裡扮演的角色

在最新一份的 TOP 500 超級電腦榜單(一年發表兩次)裡,顯示 NVIDIA 增加創紀錄的 34 套全新 GPU 加速系統,將在榜單裡的總數提升到 87 套。NVIDIA 也將榜單裡的浮點運算能力 petaflops 總數提高 28%;而在 Green500 最節能超級電腦榜單的前 20 名裡,也囊括了 14 名。

變動中的 HPC 應用程式生態體系

然而 Intersect360 的報告特別明確點出高效能運算領域不斷變動的特色,詳加說明了 GPU 加速技術的重要性日漸擴大。

在報告中指出 GPU 當前加快了以下應用程式的執行速度:

  • 前 15 大化學應用程式
  • 前兩大流體力學分析應用程式
  • 前八大結構分析應用程式裡的七項
  • 所有頂尖視覺分析應用程式
  • 所有熱門生物科學應用程式

全球前15項 HPC 應用程式都採用 GPU 加速技術,包括 GROMACS、ANSYS Fluent、Gaussian、VASP、NAMD、Simulia Abaqus、WRF、OpenFOAM、ANSYS、LS-DYNA、BLAST、LAMMPS、AMBER、Quantum Espresso 及 GAMESS。

這份報告裡還強調應用程式生態體系蓬勃發展的本質,正是 HPC 領域決定性的特色。確實人工智慧和 HPC 是未來最重大的全新發展趨勢,今年也是 TensorFlow 這套 GPU 加速深度學習架構首次上榜。

GPU 加速應用程式並不限用於科學界,在 SAP 和 Oracle 的應用程式裡也能見到 HPC 與商業智慧不斷交融的身影,企業使用的人工智慧優化應用程式也首度進入前 50 名的榜單。

Intersect360 表示:「目前人工智慧的出現成為市場最大的發展動力之一。許多組織想要利用深度學習技術,將人工智慧領域的先進發展用在他們的產品、服務或營運上。這些演算法大多依靠 GPU,從某種程度上來說,人工智慧是 NVIDIA 成長的重要推手。」