[發明專利]運算任務的計算方法及超算系統

無效

• 申請號: 201210365552.3
• 申請日: 2012-09-26
• 公開（公告）號: CN103279445A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 伊露;宋應文;范志剛;張嘉璐
• 申請（專利權）人: 上海中科高等研究院
• 主分類號: G06F15/16
• 分類號: G06F15/16;G06F9/38
• 代理公司: 上海光華專利事務所 31219
• 代理人: 李儀萍

技術領域

本發明涉及一運算任務的計算方法。本發明還涉及一種超算系統。

背景技術

GPU模塊(簡稱GPU)利用圖形處理單元，運行應用程序的并行部分，從而達到比標準CPU模塊(簡稱CPU)速度快很多倍的先進功能。因為GPU能提供給高性能計算程序更快的運行，如生物學，物理學，地震數據處理，金融和其他學科等領域的計算問題，GPU加速已經獲得了在高性能計算數據中心的大量應用。

圖形處理器通用計算技術GPGPU(General-purpose?computing?on?graphics?processing?units)，是一種利用處理圖形任務的圖形處理器來計算原本由中央處理器處理的通用計算任務。這些通用計算常常與圖形處理沒有任何關系。由于現代圖形處理器強大的并行處理能力和可編程流水線，令流處理器可以處理非圖形數據。特別在面對單指令流多數據流(SIMD)，且數據處理的運算量遠大于數據調度和傳輸的需要時，通用圖形處理器在性能上大大超越了傳統的中央處理器應用程序。

HPCWire網站在2008年12月刊登了一篇關于開發者工具的文章《Heterogeneous?Compilers?Ready?for?Takeoff》，主要講GPGPU平臺上開發工具的第二次浪潮，代表是PGI和CAPS的工具，可以讓C和Fortran程序員簡單的利用GPU加速。

有很多并行化處理應用(比如視頻處理，信號處理，石油勘探軟件等)，GPU+CPU的異構編程比CPU呈現更好的性能和可擴展性，但是GPU編程并不容易。比如NVIDIA?Tesla?M2090包含512個CUDA核心，如何讓開發者更好的利用這么多處理器進行并行編程是個難題。NVIDIA設計了CUDA模型來簡化GPU編程，提高生產力，但是開發者仍然要熟悉GPU硬件的線程模型以及底層設備的管理。OpenCL是蘋果公司在2008年提出的用于在異構平臺上進行并行編程的開放標準，NVIDIA和AMD公司的GPU產品都提供了符合OpenCL標準的API。但是這些編程接口仍然比較底層，目前一些新的語言對CUDA和OpenCL進行了高層抽象，以隱藏硬件底層細節。

為了讓程序員能夠更輕松地利用并行計算，英偉達、Cray、Portland?Group(PGI)以及CAPS等企業2011年11月發布了一個全新的并行編程標準OpenACC。OpenACC最初由PGI、Cray以及英偉達共同開發并得到了CAPS的支持，它是一種全新的并行編程標準，旨在讓科學和技術編程人員能夠輕松利用CPU/GPU異構計算系統革命性的強大能力。OpenACC讓并行編程人員能夠向編譯器提供簡單的提示，這種提示被稱作“指令”，其用途是識別需要加速的代碼，同時不需要編程人員修改或改編底層代碼本身。通過向編譯器展示并行機制，指令讓編譯器能夠將計算任務映射到加速器上、執行這方面的詳細工作。OpenACC預計將讓諸多領域中的各種程序員從中受益，其中包括化學、生物學、物理學、數據分析、天氣與氣候以及情報等領域。Cray、PGI以及CAPS現有的編譯器預計將從2012年第一季度開始提供針對OpenACC標準的初始支持。OpenACC標準完全兼容英偉達(NVIDIA)CUDA并行編程架構并能夠與之互操作，該架構讓程序員能夠控制加速器的各個細節，以便實現最大限度的性能調整。

2011年，在AMD?Fusion開發者峰會上，微軟拿出了自己的異構計算編程語言：“C++AMP(accelerated?massive?parallelism)”。C++AMP是微軟Visual?Studio和C++編程語言的新擴展包，用于輔助開發人員充分適應現在和未來的高度并行和異構計算環境。它使用C++語言的句法，將捆綁在下個版本的Visual?Studio?11中發布。為了與OpenCL相抗衡，微軟宣布C++AMP標準將是一種開放的規范，允許其它編譯器集成和支持。這無疑是對OpenCL的最直接挑戰。