GPU爭奪霸權!NVIDIA談超級計算機發展

● NVIDIA的GPU都是CUDA架構，那今后有沒有可能針對CUDA架構設計一種操作系統，從而完成GPU徹底取代CPU的X86架構？

Andy Keane：我們說CUDA是一種硬件架構，硬件架構很多：X86、Cell，Cell和X86誰也取代不了誰。同樣的GPU的一種架構也不會去取代另一種架構，更不可能越權取代CPU的架構。

    CPU是序列計算，GPU是并行計算，這兩個各司其職，誰也不可能取代誰。拿微軟來講，它的操作系統一定要經CPU，但是它提供其他的應用比如圖形渲染、多媒體，比如更好更快的Excel這些圖里面，它需要用更大量的數據計算、并行計算應該放在GPU上，也就是CUDA這個架構上。這兩個之間，還是我們強調的異構計算和優化PC的概念，這個和我們說的概念沒有任何不一致的方向。

● 總結：

    CPU和GPU在計算機系統中都是非常重要的部件，在超級計算機系統中，以往都是完全依賴CPU進行數據處理，但隨著超級計算機應用領域的不斷擴大，CPU的弊端也開始暴露出來，主要問題就是核心數量的日益增多與存儲帶寬不匹配所致。另外CPU可憐的浮點運算能力也是超級計算機性能提升的另一大瓶頸。

    CPU的這些弊端正是GPU的優勢：GPU的浮點運算能力達CPU的幾十倍，存儲帶寬同樣是幾十倍。更加難能可貴的是，超級計算機所處理的任務正是大量多線程的并行計算，這正是GPU的強項！

    在個人電腦中，GPU不能運行操作系統以及大量日常應用軟件，但超級計算機的任務就是科學計算以及浮點運算，GPU非常適合這類運算，而且各種科研機構會自行開發相應的應用軟件，因此完全不用擔心GPU的應用。

    當然，不管是個人電腦還是超級計算機，GPU都不可能取代CPU，GPU只是會將那些繁重的并行計算任務轉移過來。未來超級計算機的數據處理將主要由GPU完成，而CPU則會起到輔助作用，CPU和GPU這樣一種異構協同處理可以讓超級計算機的性能得到突破！<