目前,排名前 15 位的 HPC 应用、以及前 50 位 HPC 应用中的 70%都使用 GPU 加速;TOP500 榜单中由 GPU 加速的系统数量又创历史新高。
 
NVIDIA 亮相本周在美国丹佛举行的 SC17 超算大会,并展现了其在高性能计算领域取得的傲人成绩。
 
 
在展会前的演讲中,NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋指出,每个主流计算机制造商、以及云服务都开始转而采用 NVIDIA Volta 架构加速数据密集型工作负载。在最新发布的全球超算 TOP500 排行榜中,NVIDIA 也亮出了最佳成绩单。
 
分析公司 Interesect360 Research 的一份最新报告,将 NVIDIA 列为未来科学计算的关键,指出如今排名前 15 位的 HPC 应用都在使用 GPU 加速,而在前 50 位中,70%的 HPC 应用也都使用 GPU 加速。
 
Intersect360 的 Addison Snell 和 Laura Segervall 在报告中写道:“在 HPC 市场中,GPU 计算已经达到引爆点,这将推动应用优化的持续增长。”
 
TOP500 系统排名中,NVIDIA 再创佳绩
最新一期的 TOP500 排行榜显示,榜单中由 NVIDIA GPU 加速的系统增加了 34 个,增幅再创新高,总数更是达到了 87 个。NVIDIA 在榜单中的总 petaflops 增幅也达到 28%;在 Green500 榜单的前 20 个最高效的超级计算机中,由 NVIDIA 提供支持的系统也占据了 14 个。
 
AI 和 HPC 的融合已成为新趋势
Intersect360 的报告特别明确地指出了高性能计算的变化,并详细阐述了 GPU 加速的重要性。报告指出,GPU 加速的应用包括:
 
·排名前 15 位的化学类应用
 
·排名前 2 位的流体动力学分析类应用
 
·八大结构分析类应用中的七个
 
·所有的顶级可视化分析类应用
 
·所有最常见的生物科学类应用
 
全球前 15 位的 HPC 应用均为 GPU 加速,包括 GROMACS、ANSYS Fluent、Gaussian、VASP、NAMD、Simulia Abaqus、WRF、OpenFOAM、ANSYS、LS-DYNA、BLAST、LAMMPS、AMBER、Quantum Espresso 和 GAMESS。
 
该报告还强调,应用生态系统的动态属性是 HPC 的决定性特性。AI 和 HPC 的融合的确已成为最显著的新趋势。GPU 加速的深度学习框架 TensorFlow 今年也首次在榜单上亮相。
 
由 GPU 加速的应用并不局限于科学界,SAP 和 Oracle 凭借其企业级 AI 优化应用,首次进入榜单的前 50,这也显示出高性能计算与商业智能之间更进一步的跨界交融。
 
Intersect360 的报告指出:“如今,人工智能的出现是最大的市场动态之一。许多机构开始关注深度学习技术,借此将 AI 领域的进步引入其产品、服务或运营中。这些算法通常有赖于 GPU,这也使得 AI 成为了 NVIDIA 的主要增长动力。”