基于GPU集群系统高性能计算的发展

2021-06-02 11:43:02 seo 26

GPU集群是一个计算机集群,其中每个节点配备有图形处理单元。通过图形处理单元上的通用计算来利用现代GPU的计算能力,可以使用GPU集群执行非常快速的计算。GPU集群的硬件分类分为两类:异构和同质。GPU集群的高性能主要归功于其大规模并行多核结构、多线程浮点算术中的高吞吐量,以及使用大型片上缓存显著减少了大量数据移动的时间。我们可以这样说,GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃,而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产、生活,本文将介绍GPU的并行集群的技术在我国的发展状况。

GPU集群 

图形处理器GPU善于处理大规模密集型数据和并行数据,通用并行架构CUDAGPU在通用计算领域越来越普及。基于GPU的高性能计算主要应用与云计算,企业对成本以及效率的要求越来越高,随着产品的不断升级,越发的对横向和纵向都提出了更高的要求,横向要求平台化流程化自动化,纵向要求产品自身性能高端。服务器的稳定非常重要,一旦出现崩溃等重大异常,将对企业的应用生产和交付产生巨大的影响。管理 GPU 集群有助于实现最高的 GPU 利用率以及帮助用户获得最佳性能。GPU集群的构建采用了大量的GPU芯片。在一些Top500系统中,GPU集群已经证实能够达到Pflops级别的性能。大多数GPU集群由同构GPU构建,这些GPU具有相同的硬件类型、制造和模型。GPU集群的软件包括操作系统、GPU驱动和集群化API,如MPI。由于GPU集群的高性价比,高性能计算领域中GPU集群的使用越来越普遍。 

GPU服务器 

二、为什么需要集群

科技的发展,单台服务器已经无法满足巨大的计算需求,集群应运而生。集群是将多台服务器通过软件与硬件结合起来,形成一个统一的系统对外提供服务。另一方面服务器集群主要是为了负载均衡服务器服务将来自客户端的请求,基于某种算法,尽量平分请求到集群的机器中,从而避免一台服务器因为负载太高而出现故障,而即使其中某个机器出现故障,负载均衡会自动规避选择,使得用户也能正常访问服务。

三、GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益

GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃,而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。搭建CPU-GPU集群并行计算平台,集群中每个计算节点都以CPU为主处理器GPU为协处理器,将并行数值计算部分由GPU完成,其余操作由CPU完成。这种技术已经当前行业的必然发展方向,高性能计算领域中GPU集群的会越来越普遍,为我们的生产,生活带来更好的方向。

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