php 开源 建站,广东东莞天气预报15天,湖南易图做推广送网站,家教响应式网站摘要#xff1a;社区之星第9期采访的嘉宾是香港浸会大学计算机在读博士、浪潮高性能计算顾问赵开勇。此次他为我们揭开了高性能计算的神秘面纱#xff0c;为读者讲解自己的经验心得。并且他认为基于移动设备的高性能计算将会成为未来潮流#xff0c;低功耗、高性能也将成为一…摘要社区之星第9期采访的嘉宾是香港浸会大学计算机在读博士、浪潮高性能计算顾问赵开勇。此次他为我们揭开了高性能计算的神秘面纱为读者讲解自己的经验心得。并且他认为基于移动设备的高性能计算将会成为未来潮流低功耗、高性能也将成为一个重要指标。 赵开勇基于移动设备的高性能计算将会成为未来潮流 赵开勇香港浸会大学计算机在读博士长期从事高性能计算领域研究在CPU、GPU异构计算方面有多年的研究经验。浪潮高性能计算顾问组织参与国内多个科研单位和高性能用户的高性能项目开发。 众核、内存计算是高性能发展未来 CSDN过去几年并行计算的技术演变、应用的拓展以及未来发展分别是什么 赵开勇传统的并行计算机更多的是中型机和大型机或者专门制造的特需机器那个时候并行计算离大众还很远。并行计算的算法基本是在上世纪六、七十年代的时候开始当时有很多研究文章而且研究得很透彻。但在那时候并行计算、高性能计算离大众还比较远。 从2000年左右开始计算芯片、存储、网络的发展使得之前昂贵的计算机变得廉价。由于像Google这类公司的算法的演变使得廉价的PC架构的机器构建出的服务器集群就可以完成高性能计算。当然我们这里讨论的并行计算其实只是高性能计算的一种方法而已并行计算通常是指许多指令一起执行是针对串行计算而言的。 现在的高性能计算既有并行计算也有串行计算概念更加的广泛而不局限于传统的并行计算。从2000年左右开始有科研者采用GPU作为通用计算。到2006年Nvidia推出通用计算的GPU打破了传统基于CPU或者专用协处理器的高性能计算让民众更接近高性能计算并行计算并且可以采用廉价的芯片达到高性能计算的目的。 在传统CPU芯片方面也通过增加CPU的核心来提高计算性能从以前的单核、双核到多核再到Intel前不久推出的MIC架构的众核芯片都标明了计算芯片再向多核心方向发展。另一个方面基于AMD的APU架构芯片兼备CPU和GPU让CPU和GPU可以通过更便捷的方式共享内存达到协作处理的目的。 此外内存的价格越来越低基于内存的存储会在将来的高性能发展中起到重要的地位。我们在高性能计算中常常会遇到IO的瓶颈很难真正发挥所有计算芯片的能力内存等存储的廉价也会在这些问题上得到一些解决。随着网络传输的发展性能的提高也会在将来的高性能计算中起到决定的因素。 传统CPU架构不再是唯一选择 CSDN你如何看待未来的芯片格局 赵开勇传统的CPU会长期存在但是高性能计算的地位会下降会有GPU、CPU不同类别的CPUx86体系结构基于ARM的CPU都会逐步跟上。Intel的高性能计算的地位有所动摇Nvidia的GPU和ARM64架构的芯片会埋头追赶AMD的APU和基于ARM64的芯片也同样如此。同时基于移动设备的CPU、GPU也会具有高性能计算的能力。 在过几年Intel的x86的CPU、MICNvidia的GPU还有ARM64架构的芯片可能是CPU也可能是GPU也可能是CPU和GPU的合体AMD的CPU、GPU、APU以及基于ARM的芯片都会在高性能计算里面各争天下。基于移动设备的高性能计算也会成为一个潮流。 还有一个重点是低功耗、高性能会在将来的高性能计算中会成为一个重要的指标。 而国产的高性能计算芯片会在中国未来几年的舞台上发挥重要的作用包括专业级的高性能计算中心也包括民用级别的高性能计算机都会国产的设备初露头角。 未来的元计算中心和高性能计算中心基本上会成为一个实体、两个概念或是融合一起。硬件层次上不会有太多的区别更多的是跑在服务器上的算法和应用。 其中高性能计算的发展硬件只是一个方面而且硬件的变革很快这几年基本上是一年到一年半就有一个变化。所以在堆砌硬件的同时一定要注意软件的开发、软件算法、框架的设计做到发挥现有集群性能的同时向后兼容。现在很多云计算中心或者高性能中心计算量达不到饱和一年维护的费用和电费等超过了本身发挥的价值。软件是高性能计算现在的短板需要在高性能计算的软件上开展更多的工作。 CSDNARMHadoop在高性能计算领域的应用领域是什么瓶颈是什么 赵开勇Hadoop在高性能计算中已经应用很广基于ARM架构的Hadoop部署现在还比较少。ARM的优势是低功耗、高性能但是其处于瓶颈基于ARM的高性能计算核心还没有大规模的量产或者说在业界还没有真正得到认可。基于ARM架构的高性能计算芯片或许会在接下来的几年中大放异彩。 CSDN你认为GPU与CPU的融合最大的挑战在哪里 赵开勇GPU现在还是作为CPU的协作处理器存在通过PCIE传输数据这就是很严重的瓶颈。也许再过几年CPU和GPU可以共享内存以后传输的瓶颈会得到解决。 高性能计算是一个不断迭代的优化过程 CSDN对并行计算从业者而言请推荐几个好的开源框架和一定要去读的几本书以及分享下你学习的好经验、好方法。 赵开勇个人感觉高性能计算有硬件和软件部分对于一个整体系统既要对系统的硬件包括计算核心、存储和网络传输分布等都要有了解。这些方面可以看Intel、NVidia和AMD等厂商的技术手册都可以看到一些计算核心的资料。 同时要了解高性能计算的应用层面任何的高性能计算都不能大包大揽用一个方案解决所有的问题。需要在对应的行业里面学习相关的知识了解问题的根本从问题的根本入手从算法层面优化问题不要套用固定的模型或框架。需具体问题具体分析再抽象出来看已有的框架是否可以解决然后再优化设计。高性能计算是一个不断迭代的优化过程找到分析问题、问题的热点、解决问题、优化问题、再找新的热点然后重复迭代的过程。高性能计算的领域不同解决问题的方法也不一定相同需要融汇各种方法和理论。 我个人推荐的书籍有陈国良院士的《并行计算系列丛书》、《并行算法导论/艾克萨威尔》等一些算法的书籍对高性能计算并行计算有一些算法的了解学会用并行计算的思维思考问题解决问题。编程相关的就可以了解一下OpenMP、MPI、CUDA等编程方法。还有现在比较流行的并行计算框架、hadoop等此类文档都可以再上网搜索。 既要了解最根本的算法有算法的思想同时深入了解问题的本质然后再在编程实践中去解决问题既有理论也有实践结合起来才最重要的原则。空谈误事实干兴业。 CSDN帮我提升自身价值 CSDN你曾是CSDN社区版主在那段时间里对你的工作和学习有何帮助你留下了什么深刻的回忆可分享 赵开勇通过解答网友的问题可以更清楚的认识问题。有些问题自己一开始也不清楚但是在回答问题的过程中需要查阅资料也就把问题攻克了。同时还可以跟很多业界的朋友进行沟通和交流分享自己研究成果的时候帮助大家的时候其实也是在帮助自己。我最大的收获是在分享这些成果的时候得到了大家的认可。最深刻的影响是通过CSDN的博客分享、技术交流让业界的各个高性能公司了解了我包括Nvidia、AMD、浪潮、联想、曙光以及Intel等。这些收获是在帮助别人的时候并没有考虑到的后来回想这些收获最重要的一点在于帮助别人其实就是帮助自己。 CSDN你对CSDN有何建议你认为未来的社区有何期待 赵开勇在CSDN有大概有十年的感情在这里认识了不少朋友也希望可以成为技术交流的圈子希望成为华人核心技术社区成为国际品牌而不止局限于国内希望能走出国门让更多的华人参与到这里面来。 赵开勇CSDN IDOpenHero 博客地址http://blog.csdn.net/OpenHero
