NVIDIA亮相SC17大显风采,GPU加速已成为科学计算的关键
2017-11-16
目前,排名前15位的HPC应用、以及前50位HPC应用中的70%都使用GPU加速;TOP500榜单中由GPU加速的系统数量又创历史新高。
NVIDIA亮相本周在美国丹佛举行的SC17超算大会,并展现了其在高性能计算领域取得的傲人成绩。
在展会前的演讲中,NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋指出,每个主流计算机制造商、以及云服务都开始转而采用NVIDIA Volta架构加速数据密集型工作负载。在最新发布的全球超算TOP500排行榜中,NVIDIA也亮出了最佳成绩单。
分析公司Interesect360 Research的一份最新报告,将NVIDIA列为未来科学计算的关键,指出如今排名前15位的HPC应用都在使用GPU加速,而在前50位中,70%的HPC应用也都使用GPU加速。
Intersect360的Addison Snell和Laura Segervall在报告中写道:“在HPC市场中,GPU计算已经达到引爆点,这将推动应用优化的持续增长。”
TOP500系统排名中,NVIDIA再创佳绩
最新一期的TOP500排行榜显示,榜单中由NVIDIA GPU加速的系统增加了34个,增幅再创新高,总数更是达到了87个。NVIDIA在榜单中的总petaflops增幅也达到28%;在Green500榜单的前20个最高效的超级计算机中,由NVIDIA提供支持的系统也占据了14个。
AI和HPC的融合已成为新趋势
Intersect360的报告特别明确地指出了高性能计算的变化,并详细阐述了GPU加速的重要性。报告指出,GPU加速的应用包括:
·排名前15位的化学类应用
·排名前2位的流体动力学分析类应用
·八大结构分析类应用中的七个
·所有的顶级可视化分析类应用
·所有最常见的生物科学类应用
全球前15位的HPC应用均为GPU加速,包括GROMACS、ANSYS Fluent、Gaussian、VASP、NAMD、Simulia Abaqus、WRF、OpenFOAM、ANSYS、LS-DYNA、BLAST、LAMMPS、AMBER、Quantum Espresso和GAMESS。
该报告还强调,应用生态系统的动态属性是HPC的决定性特性。AI和HPC的融合的确已成为最显著的新趋势。GPU加速的深度学习框架TensorFlow今年也首次在榜单上亮相。
由GPU加速的应用并不局限于科学界,SAP和Oracle凭借其企业级AI优化应用,首次进入榜单的前50,这也显示出高性能计算与商业智能之间更进一步的跨界交融。
Intersect360的报告指出:“如今,人工智能的出现是最大的市场动态之一。许多机构开始关注深度学习技术,借此将AI领域的进步引入其产品、服务或运营中。这些算法通常有赖于GPU,这也使得AI成为了NVIDIA的主要增长动力。”