NVIDIA：欢迎进入混合计算的时代！

在最新一期的中国HPC TOP100的榜单中，我们能明显的看到排名前三的都是基于英伟达（NVIDIA）的Tesla GPU+CPU的混合计算系统，尤其是前两名的系统，“星云”在今年5月份的全球TOP500名单中位列第二，而最新发布的“天河一号A”，若以5月份的TOP500榜单成绩来看，已经是全球第一。这显然已经足够引起世界HPC领域的重视，因为它们都不再是纯CPU的HPC系统（5月份的TOP500第一名还是纯CPU的HPC系统），而且是来自于中国——这个似乎在IT领域还算不上发达国家的地区，所以的这一切似乎也预示着某种趋势与内在的规律，为此我们也专门采访了NVIDIA公司GPU计算事业部总经理Andy Keane先生，以及英伟达公司中国区PSG高级销售经理谢强先生。

NVIDIA公司GPU计算事业部总经理Andy Keane先生

中国已经站在世界HPC系统发展的前沿

记者：我们看到最新的中国TOP100名单中，前三名全部是采用GPU的混合计算系统，而且前两名，还分列全球TOP500强的第一和第三名，但是从全球的TOP 500强来看的话，采用GPU混合计算系统却很少见，好像中国现在比较热衷于GPU异构计算系统的开发，而且越做越大。NVIDIA公司怎么看待中国在GPU异构计算系统上的表现，跟国际上的其他企业有什么不同？

Andy Keane先生：如果你看全球500强这些企业，目前可能只有4台计算机用的是加GPU的异构计算方式，现在第三台超性能计算机是中科院IPE，在北京建的一台计算机。中国确实是最早先使用GPU的国家，另外，中国应用GPU的确历史最悠久，中科院也有一系列的规划，更广泛的使用在GPU系统中。但是在其他的企业，他们首先是进行小规模的GPU安装，之后再迁移到自己基于CPU的大的系统平台上，这是在国外的做法。

我相信在11月份发布的500强的企业中，你会看到更多的企业在使用CPU+GPU异构处理方式，当然在中国的企业的名字已经发布了，但是其他很多的使用混合处理器的企业将会在11月发布，基本上都是国外的企业。为什么呢？因为CPU+GPU有独特的优势，包括高性能以及高能效比两方面。

记者：还是联合中国的市场，我们也知道“天河一号”去年发布的时候，它是中国TOP100的第一名，那时候他用的是AMD的4850，可能很多人会有疑问，到今年怎么都换成Tesla，我们也知道一些原因，想请NVIDIA公司具体给我们阐述一下，“天河一号A”基于什么样的考虑让他们最后把AMD的4850换成了Tesla？

Andy Keane先生：最主要的原因就是软件，NVIDIA公司提供了一个范围非常广的编程环境，使开发人员的能力得到很大的加强，所以说，主要还是提供了非常良好的编程环境。人们一般情况下会更多的关注语言，就系统而言真正关注的有两类人：一个是应用开发人员；另一类是对IT系统进行维护的人员。我们支持的ECC，首先它可以进行很好的SMI的管理，另外它也有一些软件工具，帮我们更好的管理集群。一方面可以进行很好的应用开发，另一方面还可以管理集群，所以这两者加在一起才使得系统表现的如此出色。一方面你要考虑这个系统是谁建造的，另外一方面还要考虑，是谁让建好的系统能够得以应用，这两个因素缺一不可。

像“天河一号A”里面用了7000多个GPU，放到一个系统中，除了开发应用技术之外，还有管理、维护的大量工作，而我们正好有这样管理、维护的技术，可以帮他们更好的管理。

记者：是否可以认为中国在基于GPU的应用开发也走在世界的前面？比如基于使用CUDA的这种编程环境，中国混合编程的团队或者技术实力，你怎么看待它在全世界的水平？

Andy Keane先生：没错，可以这么说，就像刚才提到的中科院的IPE高性能计算的应用，这是一个例子，还有很多其他的例子，中科院还有很多其他的应用。其实，高性能计算是两个问题：一是，高性能计算让计算技术加速，本身是加速的问题；二是在应用上了，我们希望所有的科学家也好，工程师也好，都能够应用这样高性能计算的工具，来解决生活当中所面临的问题。一个是本身加速的问题，另外一个就是应用的问题。

记者：我们今天看到中国的TOP100里面前三名都采用了Tesla的GPU，但是我们发现效率有很大的不同，第一名可能最高，达到53%，第三名才达到18.5%，我们也看到了第三名的成绩，也用到了所谓的GPU Direct加速的互联技术。第一套系统据说用的是国防科大自己开发的一个专用的互联网络，能够达到160G的双向带宽。从GPU采用角度来说，NVIDIA公司对混合计算的效率有什么看法，或者说对于未来采用混合技术的开发人员有什么忠告，采用什么样的架构来保证混合计算体系架构的一个更高效率？

Andy Keane先生：系统的实际运行效率是由他所要运行的应用所决定的，你刚才提到的，效率比较低的第三套系统，它大多的工作就是处理分子动力学和离子仿真。它的应用就导致你需要对它的架构进行一定的设计。新的天河一号A它主要面临的应用，是希望尽可能的处理广泛的应用，我们也需要进行不同系统的设计。所有超性能计算机会用于不同的终端，只是现在比较普遍的衡量他们性能的标准都是Linpack值。

谢强先生：我补充一下，高性能计算机设计体制结构的两种方式：一种是有应用主导，然后设计计算机；第二种是我要设计一种通用的高性能计算机。所以大家设计计算体系结构的思想是不一样的。比如中科院的方式，他们是先有了应用，先有了离子仿真和分子动力学的应用，完全是按照他们的应用，他们的应用在上面跑的效率最好。但是非常不幸的是，今天世界排名只用Linpack的测试软件，中科院的系统设计不是了Linpack设计的机器，他们是为了自己的分子动力学和离子仿真设计的机器，这样就导致用同一个测试程序测试的时候，结果会有比较大的差异。但是天河这台机器是为了不同的应用，它的设计更通用一些。

其实就Tesla本身的效率来讲，在中科院他们自己的应用上，效率是非常高的，可能能达到70%、80%，甚至90%，非常高的效率。为什么会有这样的原因呢？分子动力学和他们那种计算模式，在不同的节点之间做计算的时候没有节点之间的通讯，而Linpack的程序节点之间是有通讯的。应用不一样，是造成这个问题最主要的原因。但是目前大家没有更好的衡量高性能计算的方式，Linpack已经是不错的了，大家默认Linpack测试了，不断你是什么结构设计的机器，我都用这个测，大家有一个排名了。

记者：现阶段，中国在高性能计算上排名比较靠前，是不是说现在中国在高性能计算方面处在领先的地位，你对未来中国的高性能计算怎么看呢？

Andy Keane先生：毫无疑问中国占据了领先地位。新的500强将会在1个月之后发布，我相信对于应用来说，不仅仅是因为应用了GPU，在系统设计以及架构的安排上也是发挥了一定的作用，只有这两点综合起来，才能够让你的应用处于领先的地位。对于任何行业来说，如果你想成为行业领先的企业的话，其中一个方式就是采用最新的技术。

所以我相信，你看到英特尔和NVIDIA公司两家企业，两个观点是具有非常鲜明对比的，比如说英特尔的观点就是对过去的一种延续，一步一步的延续到未来。但是对于NVIDIA公司来说，尤其是中国的高性能计算，因为采用的是最新的技术，也获得了最新技术带来的优势。所以，在中国前三大HPC系统就是因为采用了新的技术，使他们能够把这个优势应用到最好。