能在德國漢堡舉辦的國際高速計算大會 (ISC) 亮相，就是跟歐洲和亞洲高效能運算 (HPC) 產業接觸的最好機會。對 NVIDIA 來說，今年已落幕的國際高速計算大會是公司至關重要的活動。
自從本公司五年前推出 Tesla GPU 和 CUDA 後，兩者均已對高速效能運算市場產生重大影響。GPU 運算在當時開拓了新疆界，開創往後工業與科學的新發現。
最新的全球前 500 最快超級電腦排行榜 (Top500 list) 在今年六月的國際高速計算大會中出爐。本公司在排行榜上表現亮眼，再度彰顯我們在這個領域的傲人成就。
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| Tesla Fermi推出後局勢大為改變，排行榜上的 GPU 超級電腦數量劇增。 |
在最新的排行榜中，就有 52 個超級電腦的系統搭載 NVIDIA Tesla GPU，數量足足是去年的四倍。當我們在 2010 年 11 月推出採用 Fermi 架構的 Tesla GPU 時，當時只有 10 個搭載 GPU 的系統上榜。今昔相比之下，就會發現 GPU 技術的使用者不斷在增加。
這份全新排行榜透露一個十分有趣的趨勢: 越來越多的主流大學和研究中心開始具備 GPU 高速運算的能力。搭載 GPU 的系統排名曾經大幅躍升，最多的一次是從第 500 名直接跳到第 101 名，整整進步了 680％。
在過去，唯有身懷鉅額預算的大型機構才能擁有全球前 500 最快超級電腦排行榜上的超級電腦。然而根據最新的排行榜，多虧有了 GPU 運算，現在任何大學或研究機構都負擔得起高速運算能力所需的費用。過去的研究人員執行研究時，就算想使用只配備 CPU 的大型超級電腦也是苦無門路。現在每所大學的系所都能擁有一台專用的 GPU 叢集電腦，可以將性能表現提升 5 至 10 倍。
在此提供一個絕佳案例: 英國布里斯托爾大學 (University of Bristol) 的研究人員與泰國的團隊合作，在 H1N1 致命病毒的研究上有了突破性的發現。H1N1 流感在 2009 年肆虐全球，而且由於病毒不斷突變，使得克流感 (Tamiflu) 這些過去有效的藥物通通失效，這也是 H1N1 造成全球五十萬人喪生的主因。
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| 去年 GPU 超級電腦的排行進步 |
這批研究人員使用只有八顆 Tesla GPU 的小型叢集系統來進行複雜的電腦模擬，並且首度發現迅速研發抑制藥物的新方法，可以藉此對抗變種病毒，進而降低未來流行性疾病的致死率。
執行 H1N1 研究計畫通常必須使用 CPU 大型叢集系統，運算時間通常需要耗費數月，並不適合布里斯托爾大學的研究人員。而現在該研究小組藉由小型 GPU 叢集系統，只需要花費一半的時間，使用五分之一數量的伺服器，就能發現 H1N1 的新資料。
平行編程教育上路
我們不只要讓費用適中、性能卓越的 GPU 加速器更加普遍，更廣泛提供平行編程的課程，幫助研究人員善用平行運算的優勢。透過 CUDA 的平行編程模型，大學便可輕鬆整合平行編程跟熱門程式語言 (諸如 C 語言、C++ 及 Fortran)。目前有 580 多間大學採用 CUDA 教導平行編程，學術研究界也廣泛使用 GPU 來加速科學發展。
我個人深信，GPU 運算所帶來的最大影響就是讓超級電腦普及化。NVIDIA Tesla GPU 不僅支援巴西、中國、印度、俄羅斯及西班牙速度最快的超級電腦，也驅動著全球大學的數萬個系所的小型叢集系統。
榮登全球前 500 最快超級電腦排行榜雖然意義重大，卻不是我們研究的最大成果。對我們而言，最大的成果就是讓另外一千個研究機構也能獲得高速運算的能力。
[圖片來源: Václav Pajkrt]