2015年全国高性能计算学术年会(HPC China 2015)今日在无锡开幕。全球视觉计算的行业领袖NVIDIA(英伟达)及应用其GPU的众多企业和科研机构，带来近20场报告和演讲，针对GPU的最新技术以及GPU在科学计算、大数据分析、深度学习乃至自动驾驶汽车领域的应用和创新，做了深度解读和分享。随着深度学习爆发式发展，GPU成为HPC 领域受关注的焦点。
在大会首日上午的特邀报告中，NVIDIA解决方案工程架构副总裁Marc Hamilton提到：“在NVIDIA的推动下，过去7年间整个加速计算领域获得了10倍的增长，NVIDIA的GPU加速器占据了加速器市场85%的份额。同时在GPU的驱动下全球和中国都掀起了深度学习热潮，GPU也已成为深度学习研究的首选技术平台。此次大会我们非常高兴地看到GPU帮助了众多企业和研究机构在HPC和深度学习领域实现大量创新应用，相信我们将于明年面世的下一代GPU架构Pascal和NVLink高速互联技术，将为数据中心和深度学习提供更加强大的加速动力。”
“后摩尔定律”时代 GPU提供强大加速动力
计算核心并没有越来越快，只不过处理器正朝着并行化的方向发展。如今我们已步入了“后摩尔定律时代”，处理器单线程性能的增速放缓，逻辑核心数量则在不断增加，由CPU和加速器构成的加速计算体系，成为整个计算领域的必然趋势。
目前，加速器发展势头迅猛，自2010年到今天的短短几年时间，全球超级计算机TOP 500榜单中采用加速器的系统就已经达到90台。同时，最常用的50款HPC应用中有70%已支持加速器加速。
NVIDIA在整个加速计算领域中居于主导地位，其推出的Tesla GPU加速器和CUDA?并行计算架构，在过去7年中引领了加速计算领域10倍以上的增长，例如支持CUDA的应用数量从27款增长至334款，Tesla GPU加速器的使用量从6,000个增加至45万个，占据整个加速器市场85%的份额。
2008年全球首台GPU超级计算机即由Tesla GPU加速器驱动，随后几年内Tesla GPU加速器更成就多台顶级超级计算机，例如美国的泰坦系统。而当前美国基于Tesla GPU加速器正构建两台新一代超级计算机高峰和峰峦，将距离百亿亿次级计算目标更近一步。
NVIDIA的Tesla GPU加速器还在2013年帮助科学家实现重大突破，首次确定了HIV"病毒衣壳"的准确化学结构。而如果不使用GPU，则需要5倍的处理器规模才能达到近似的性能;Tesla GPU加速器还可显著提升成本效益，例如谷歌大脑系统在使用Tesla加速器后，性能提升到之前的6倍，而能耗却从原先的600千瓦降低到4千瓦。
高密度GPU服务器也已成为主流，Cray、DELL、HP以及Quanta都已推出支持Tesla GPU加速器的产品，可为HPC客户提供直接、完整的解决方案。
围绕Tesla GPU加速器和CUDA并行计算架构，NVIDIA推出了Tesla加速计算平台，专门针对大数据分析与科学计算领域的密集型计算需求，构建了一个由软件开发者、软件供应商以及数据中心系统OEM厂商组成的综合生态系统。Tesla平台可为高性能计算专业人士提供所需的工具，使其能够在数据中心轻松地打造、测试和部署加速的应用。
当前Tesla加速计算平台的最新旗舰是Tesla K80双GPU加速器，它可提供最快的数据分析和科学计算性能，被众多对计算有较高要求的企业和研究机构列为首选升级方案。Tesla K80拥有带宽极高的24GB内存、高达8.74TFlops的单精度峰值浮点性能和高达2.91 TFlops的双精度峰值浮点性能。在数百款HPC应用中，Tesla K80比当今最快CPU快10倍。
得益于优秀的性能表现，Tesla K80已开始在全球得到广泛应用。瑞士联邦气象气候局利用基于Tesla K80的超级计算机，将气象模型解析度和能源使用效率分别提升到之前的两倍和三倍。同时，Tesla K80也在各项超算大赛中发挥重要优势，帮助清华大学先后在今年ASC和ISC两次超算大赛中获得总冠军。也因此让Tesla GPU加速器公认成为在超算大赛中获得优胜的首选加速方案。
作为能够让开发人员轻松为应用实现GPU加速的并行编程标准，NVIDIA一直推动其在HPC领域中的普及，并促进其在更多的加速器平台和CPU架构上的应用。目前全球已经有超过8,000名研究人员在采用OpenACC。NVIDIA在今年推出的OpenACC工具包可以帮助开发人员快速利用OpenACC实现应用加速;在上月末推出的新增对x86多核CPU的OpenACC支持的新版PGI加速器编译器，让开发者能够对基于OpenACC的源代码进行编译，使其可以在多核CPU或GPU加速器上并行执行，为开发者带来巨大的灵活性。