連續七次，一套以 GPU 為基礎的系統，讓一支學生隊伍在學生超級運算比賽中獲勝。
這次是一支由上海交通大學 (SJTU) 學生所組成的隊伍，在上月舉行的學生超級運算大型競賽 「ASC14」 裡獲得首獎。其實前三名的隊伍均使用 NVIDIA 的 GPU 產品。
冠軍隊伍：來自上海交通大學的學生。
而中國中山大學的學生，也透過全新的 NVIDIA K40 GPU 寫下新猷。該隊在 HPC 產業標準 Linpack 效能標竿方面，創下 9.27 teraflops 的紀錄，而過去的最佳表現為 8.45 teraflops。
贏得比賽與推薦 HPC 的嶄新優點
上海交大的學生隊伍所打造的電腦叢集系統採用八個 NVIDIA K20 GPU 加速器，在六項測試項目方面獲得最高總分。
這些測試項目包括運行彈性波建模應用程式 3D-EW、量子化學應用程式 Quantum ESPRESSO 及其它實際科學應用程式。
身為 NVIDIA 的主管，同時也在上海交大擔任兼任教授的 Simon See，與本次領隊／高效能運算 (HPC) 中心副主任的 James Lin，一同暢談他對於 GPU 的想法：
See：為什麼學生超級運算大賽這類活動會如此重要?
Lin：我們需要把高效運算的內容教給新一批的學生。透過此類的競賽活動來教導 HPC 技巧，會比純粹在課堂裡講述更有效果。其實藉由這次的經驗，本隊裡的一名學生打算在維吉尼亞理工學院夏季課程攻讀 HPC 博士學位。
See：您及您的團隊對於這次的競賽，準備的情況怎麼樣?
Lin：我們花了四個月以上的時間來準備，甚至在中國的過年期間也不鬆懈。我先要求團隊研讀 HPC 的研究教材，在我自己的課裡又另外深入講述。在第二階段裡，團隊練習執行「π」的程式碼，上海交大的超級電腦配備 100 個 NVIDIA Tesla K20 GPU。最後團隊檢討競賽源碼，使用多種方式來加以優化。
See：您認為這次競賽最困難的部分是什麼?
Lin：我的所有學生都是計算機科學系的學生，賽前對於 Quantum ESPRESSO 這一類科學應用程式的背景所知甚少。幸運的是，部分「π」的使用者有用過這類應用程式，他們能伸出援手。最後我們在五項應用程式裡的三項獲得最高分。
See：除了競賽，您還有在哪些重要的研究項目上使用 GPU？如果有的話，這些 GPU 對於您的研究工作帶來哪些影響?
Lin：我們在上海交大的 HPC 研究工作有使用 GPU，NVIDIA 的 GPU 提供「π」半數的運算能力，在部署「π」之後也有廣泛使用。而 GPU 也讓我們能更快完成研究工作，主要用於目前的分子動力學應用上，不過我們也希望用於日後的機器學習研究工作上。
James 與上海交大的團隊還不打算停下腳步。
他們準備好要在下個月於德國萊比錫舉行的國際超級運算大會 (ISC’14) 再次掄元。
而他們將靠 NVIDIA K40 GPU 加速器來助一臂之力。