我們先談談一項節省空間的裝置。
GPUs 將相當於半座足球場的計算能力，縮小到只剩比一張乒乓球桌還小的空間，以十億個運算細胞單元協助石油業達到模擬油田藏油量的里程碑。
而且 GPU 所需的時間只要 CPU 運算時間的零頭，使用較少的運算資源，電力也只要十分之一。
石油業者在開採前會先建立地底油田的模型，弄清楚如何在最小財務和環境風險的情況下，取得最大量的原油。十億個運算細胞單元的複雜模擬作業極具挑戰性；運算細胞單元代表包括土壤及液壓等油田的不同特徵。
「只有極少數公司能做到，沒有人能縮短這項作業的時間。」Stone Ridge Technology 執行長、ECHELON 原油藏量模擬軟體開發者 Vincent Natoli 說。與競爭產品不同之處是 Stone Ridge 這套軟體用 GPU 進行計算。
雲泥之別－乒乓球桌與足球場
Stone Ridge 使用搭載 120 個 NVIDIA Tesla P100 GPU 加速器的 30 個 IBM OpenPower 伺服器，花費92分鐘便完成十億個運算細胞單元的模擬作業。Stone Ridge 用它來估算中東地區巨大油田的一千口油井 45 年的產量。運算細胞單元數量愈多，工程師就更能掌握油田的特性。
使用十億個運算細胞單元的油田模擬模型。動畫提供：Stone Ridge Technology。
Natoli 說：「GPU 計算速度讓油田工程師能運行更多模型和『what-if』（發生什麼情況該怎麼辦）的情境，如此一來便能提高生產效率、降低成本，以更負責任的態度去使用有限資源。」
過去能源業嘗試使用 CPU 來模擬十億個運算細胞單元，需要用到數百或數千具伺服器，還要一天的運算時間。Natoli 說日前嘗試使用在一個伺服器裡使用超過七十萬個 CPU 處理器，相當於半座足球場的面積。
Stone Ridge 的 GPU 加速運算作業只需要用到兩個機架的 IBM 伺服器，還不到一張乒乓球桌的大小。
用於各行各業的高效能運算
能源公司早就靠著 GPU 運算能力去找出油田。他們使用 GPU 加速油田模擬程式，就能判斷如何進行探鑽，以有效徹底利用地底資源。
多數石油公司用不到十億個計算細胞單元的模型，但就算規模較小的模擬作業也要用到龐大的 CPU 運算資源。ECHELON 使用 GPU，便可在一個桌上工作站上，使用一個 Tesla P100 加速器運行更常見的 800 萬運算細胞單元的模擬作業。
Natoli 說：「多數能源業者沒有數百或數千個電腦可供使用。此舉讓更多公司能享受到高效能運算的優點。」
如需更多資訊，請見相關新聞稿或 Natoli 的部落格文章。
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