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      優異專業卡降臨!CUDA市場總經理專訪

          泡泡網顯卡頻道5月29日 近日NVIDIA舉行了一次專訪活動,在活動中NVIDIA公司CUDA市場總經理Sanford Russell以及中國區公關經理金洋為大家詳細講解了關于通用計算以及CUDA 4.0的一些相關技術,令大家充分了解到了CUDA 4.0在通用計算市場所具備的優勢。

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      ● NVIDIA公司中國區公關經理金洋:

          Sanford Russell是負責GPU計算的全球總監,簡單來說就是負責CUDA的。這次過來主要跟大家介紹一下CUDA4.0,再介紹一下CUDA這幾年在業界的變化,或者說整個公司,包括一些大學、一些利用CUDA賺錢的公司怎么看CUDA的,一些最新的變化跟大家分享一下。

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      ● NVIDIA公司CUDA市場總經理Sanford Russell:

          謝謝大家今天來參加這個活動。我是Sanford Russell,是CUDA的市場總監。我從1997年就加入了NVIDIA公司,曾經做過產品相關的工作,也做過開發者,所以在這個職位之前有一些其他方面的經驗。從2007年開始,我們就開始了GPU計算方面的工作,當時主要是了解客戶的需求,然后有逐步的架構和軟件的進行。大家如果有什么問題,關于過去還有關于現在以及如何發展到今天這一步的問題,都可以問。

          我這個團隊所從事的主要工作是圍繞著整個硬件的生產系統所有的這些開發者、編程和合作伙伴,還有我們所支持的軟件開發出來的語言對于GPU計算的支持,包括像C/C++、Fortran、Direct等等這些。這張圖就可以說明我們日常工作的關注內容。

          三、四年之前,我們主要關注的工作是在語言、編譯器這一塊,最近一、兩年更多的工作放在了像數學庫,以及如何在整個平臺上實現成本的管理,特別是像娛樂集群,有些用戶會用非常多的GPU,可能是幾百臺,甚至可能是更大規模的集群,所以涉及到這上面兩塊,一個是集群的管理,還有工具和合作方、合作者這一塊有專門的團隊來負責這方面的工作,隨著我們的產品和技術的成熟,這方面工作的量也會越來越大。

          上面所指的涉及到的是與軟件開發公司之間的合作,這個在公司有另外一位高層來負責這方面的工作。針對于每一個具體的應用行業,像油氣、制造業、金融、化學、生物等等,這些專門的行業都有專門指定的人和相應軟件的開發合作伙伴一起工作。現在圍繞CUDA已經有一個非常大的團隊,一開始只有4個人,現在有一個非常大的團隊,而且是分屬不同的業務部門。所以GPU計算對于我們公司來說是具有戰略性的,不僅僅是一個簡單的產品,可是你看到的只是一個簡單的東西,但是背后有很多的東西,包括軟件。

      ● NVIDIA公司中國區公關經理金洋:

          NVIDIA并不像很多人認為的那樣,只是簡單地做Tesla,做CUDA,這是初期的事情。現在考慮真正讓用戶將GPU的硬件和CUDA集成在一起。我們做了很多管理工作,做了很多支持工具和溝通工作,使得我們這邊的支持和服務讓用戶真正可以方便的應用到GPU,而不僅僅簡單的說這是一個卡,我們真正從頭到尾一步一步給用戶支持,讓他真正實現利用GPU的性能。

      ● NVIDIA公司CUDA市場總經理Sanford Russell:

          這個是過去兩年當中,我們開展非常重要的工作方面,涉及到研究和教育方面。這對于現在GPU的工作來說是非常重要的一塊,因為在五、六年之前,可能這是比較新的領域,但是現在可以看到,已經有很多大學他們已經開設了GPU的課程。右邊是CUDA的教學中心,中間這個是CUDA的研究中心,左邊是CUDA的卓越中心,卓越中心在中國有兩個。從這個上面就可以看出,現在整個CUDA的研究還有教學增長非常迅速,規模也是越來越大。很多大學現在都有CUDA的相關課程,主要是使用C和C++語言,往往本來就有C語言的課程,現在再加入了與CUDA相關的內容。全世界總共有400多家大學有與CUDA相關的教學課程,這樣從全世界的地域來說有一個很好的覆蓋性,同時通過這些大學畢業出來的學生,他們都掌握了GPU編程的能力。

          這些是一些與CUDA有關的書,左下角兩本是新出的,叫《GPU COMPUTING GEMS》,書很厚,有800頁左右。大學的教授要編這些書,就請大家提交相關材料,后來提交的相關文章太多了,結果就編了兩本書,因為如果一本書有1600頁就太多了,所以最終出了兩本書。

          從我們的角度來說,有一點希望大家能夠非常清晰的認識到,我們對于GPU計算的看法不是把CPU和GPU對立起來,應該是CPU+GPU,從而實現非常好的的性能。為了實現非常好的的性能,就需要能夠充分利用CPU所有的核再加上GPU的能力。

          這就是GPU編程,對于GPU編程來說,就是把里面這些關鍵的功能可以用GPU進行加速的功能給挑出來,而這些應用代碼現在主要都是用C語言來寫的。為什么CUDA的C語言會有這么多的人去用?因為它本來就是一個用的比較多的語言,我們所提供的是一個C語言的編譯器,使得這些編譯者可以直接對GPU進行編譯。除此以外,我們有一些合作方他們提供的解決辦法,像PGI的解決辦法,他們的做法是類似的,只是用的不是C語言,是Fortran語言。現在主要用的比較多的是C語言和Fortran語言,而對于API來說,處于非常低層,因此現在要通過編程來使用是比較麻煩的。但是我們相信隨著時間的推移,可能這一點會有所改善。但是無論對于API還是對于語言本身,我們對會對它進行支持,這個是我的策略。所以現在支持的像C語言、C++、Fortran、OpenGL,還有Direct等等都有支持的,我們有合作伙伴在做.net的工作,這也讓我們感到非常振奮,因為這樣可以和微軟整個語言系列結合起來。

          這是我們的行業合作伙伴的圖片,大家可以看到,就從這個架構上來說,我們看垂直的行業,我們公司內部的架構上,也是把這個架構跟這些垂直的行業匹配起來。現在就行業和研究的覆蓋范圍已經相當大了,但隨著時間,我們希望把更多的行業和領域納入進來,這樣就要求以支持更多的語言或者支持更多的語言特性或者添加庫,這些就是我們現在要開展工作的地方。比較新的一個行業就是制造業,制造業本身也是非常重量級的行業,比如像汽車、飛機、火車,還有巴士、輪船等等,他們的設計很多都會用到這個軟件。

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