Nvidia GPU CUBA超算支持ARM架构

  【雷竞技须安全稳定 服务器频道7月8日消息】最新一期超级计算机500强排行榜上，Nvidia Tesla加速计算表现平平，风头被新崛起的Intel Xeon Phi众核协处理器给抢了过去，不过致力于高性能计算的Nvidia也有自己的独门武器那就是CUDA并行编程平台。

  新版CUDA最大的变化当属首次提供了对ARM架构的完整支持，可在ARM平台上进行原生编译，而不再局限于x86。同时，新版本还引入了交叉编译，ARM Binary既可以在ARM系统上原生执行，也可以在更快的x86系统上执行。

  这就是Nvidia在努力打造的CUDA on ARM。CUDA on ARM的意义是很深远的。首先在消费领域，Nvidia希望通过此举发挥其SoC的计算能力，推动Tegra处理器的深入发展，就像他们在PC上做的那样。其次在高性能计算领域，Nvidia肯定想完全基于自家平台搭建系统，而不再让Tesla计算卡依附在x86处理器上。

  Nvidia表示，加速式64位ARM服务器的面世可以说是今年给整个高性能计算市场带来巨大冲击的重要开发成果之一。高性能计算行业内部正以深厚的兴趣评估GPU加速式64位ARM系统能够为下一代计算项目带来的切实利益。

  最近几年以来，高性能计算领域逐渐开始倾向于将某些数据处理应用程序中的繁重负载交给GPU打理。之所以选择这样的处理方式，是因为GPU在计算核心数量上存在显著优势，可以通过将众多小型作业交给专项核心的方式让高性能计算任务充分发挥其架构特性。这些数量庞大但单体负担较轻的作业以并行方式运作，所以这样的处理手段能够带来远高于靠单一中央CPU同时面对大量作业的实际效果。

  不过英特尔并没有坐视GPU在高性能计算市场的崛起，就在近日英特尔公布了其代号为Knights Landing的下一代英特尔至强融核处理器技术细节，新的处理器融合了全新高速互连技术和高带宽内存。

  Knights Landing拥有超过60个为高性能计算优化的、基于Silvermont架构的内核。作为独立的服务器处理器，Knights Landing将支持在容量和带宽上可匹敌英特尔至强平台的DDR4内存，从而可支持占用较大内存空间的应用。Knights Landing将与英特尔至强处理器实现二进制兼容，从而帮助软件开发人员轻松复用现有的代码。

  所以，未来一段时间高性能计算市场，GPU加速计算、英特尔的Xeon Phi众核计算以及AMD的超算都将是市场热点。