HPC应用如何使用GPU加速计算

来源:HPCLIB 发布时间:2023-06-07 15:45:04 阅读量:296

大家好!今天给带来的分享是“HPC应用如何使用GPU加速”,在弄清楚这个问题之前,我们需要先搞清楚几个问题:

  • GPU为什么能加速计算?

  • 为什么要用GPU加速?


  • 哪些应用适合用GPU加速计算?


  • 如何使用GPU加速计算?

下面我们就围绕着这几个问题开始:

GPU为什么能加速计算?

这需要从CPU和GPU的区别说起:

CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)是两种不同的处理器类型,主要的区别在于它们的设计目标和应用场景。详细分为以下几个方面:

  1. 设计目标:CPU是一种通用处理器,主要用于执行各种不同类型的计算任务,如操作系统的管理、文件处理、网络通信、应用程序的执行等。而GPU则是一种专用处理器,主要用于图形和图像处理,如3D游戏、视频编辑、计算机辅助设计等。

  2. 处理方式:CPU采用串行处理方式,即一次只能处理一个指令,需要经过多次的取指、解码、执行等步骤才能完成一个任务。而GPU采用并行处理方式,即同时处理多个指令,可以在同一时间内完成多个任务。

  3. 处理器核心:CPU通常拥有几个核心,每个核心可以处理一个任务,而GPU通常拥有数百个甚至数千个核心,这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要,而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似,GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,能够同时处理大量的数据。

  4. 内存:CPU通常使用高速缓存和主存储器来存储数据,而GPU则通常使用显存来存储图像和图形数据,因为显存的读写速度更快,可以更快地处理图形和图像。

总结一下,就是一个核心同时只能处理一个任务,CPU的核数较少,通用性较强,而GPU则核数较多,但通用性不强,只能处理某些简单的计算。记得知乎上有个很好的比喻,CPU就像老教授,虽然啥都会算,但也要一个个的算。而GPU则类似组织了几千个小学生,尽管只能进行简单的计算,但是人多呀。

这里还涉及另外一个知识 就是串行计算和并行计算。

串行计算和并行计算是两种不同的计算模式,它们的区别在于任务处理的方式和计算资源的利用情况。

串行计算,就是使用单个处理器或核心处理所有的计算任务,按照固定的顺序一个一个的执行。适用于小规模、简单的计算任务,像我们常用的电脑软件,容易编写和管理,但任务比较多的情况,执行速度较慢,容易堵塞。就像我们电脑打开东西多了,就容易卡。

并行计算,则是将一个大型问题分解成多个小任务,同时在多个处理器或核心上并行执行任务。多个处理器或核心可以同时处理不同的任务,加速计算过程。适用于大规模、复杂的计算任务,通常需要使用并行编程技术来实现。虽然管理和编写比较复杂,但具有高效的计算能力。

另外,串行计算和并行计算还存在以下差异:

  • 数据传输:在并行计算中,不同处理器或核心之间需要进行数据传输和通信,而在串行计算中不存在这种问题。

  • 算法设计:并行计算需要设计适合并行计算的算法,而串行计算则可使用任何类型的算法。

  • 可伸缩性:并行计算支持更高的可伸缩性,可以扩展到更多的处理器或核心,从而处理更大规模的任务,而串行计算则存在物理限制。

现在,我们对CPU、GPU和计算方式有了一个基本的了解。接下来,进入第二个问题:

    为什么要用GPU加速?


理论上,CPU和GPU都可以使用并行计算。为什么我们要用GPU加速呢?

相信你的心中已经有了答案,没错就是“成本”。如果使用同等核数的CPU并行计算的成本,无论是建设成本,还是功耗成本都将远超使用GPU。但是,也并不是所有的HPC计算应用都能用GPU加速计算的。

哪些应用适合用GPU加速计算?

GPU加速计算适合那些需要大量并行计算的应用程序,其中包括但不限于以下应用领域:

  • 深度学习:神经网络是深度学习的基础,而GPU可以加速神经网络的训练和推理计算,提高模型的准确率和训练速度。

  • 计算机视觉:计算机视觉需要对图像或视频进行大量的特征提取、分类和识别等计算,这些计算可以通过GPU加速来提高处理速度和准确率。

  • 科学计算:科学计算需要对大规模数据进行高效的数值计算和仿真,GPU可以加速矩阵运算、FFT计算、流体力学模拟、分子动力学模拟等计算。

  • 密码学:密码学涉及到大量的加密和解密计算,其中一些计算可以通过GPU加速来提高加解密速度和安全性。

需要注意的是,不是所有的应用程序都适合使用GPU加速计算。GPU加速计算通常需要对代码进行特殊的优化和并行化处理,而且虽然GPU的运算速度相对于CPU的速度更快,但内存容量和计算能力相对较弱,因此在使用GPU加速计算时需要考虑到应用程序的特点和计算需求。以下是一些常见的可以使用GPU加速的计算应用:

  • 分子动力学模拟:AMBER、GROMACS、NAMD、LAMMPS等。


  • 计算流体力学:OpenFOAM、ANSYS Fluent、STAR-CCM+等。


  • 机器学习和深度学习:TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。


  • 计算结构力学:ABAQUS、Ansys、LS-DYNA等。


  • 量子化学计算:Gaussian、NWChem、ORCA、VASP等。


如何使用GPU加速计算?

CPU并行计算通过GPU加速来提高计算效率和性能。这种方法称为异构并行计算(Heterogeneous Parallel Computing)。

在异构并行计算中,CPU负责控制程序流程和部分计算任务,而GPU则负责大规模数据并行计算任务。具体实现上,需要使用一些编程框架和工具来完成,如CUDA、OpenCL等。这些工具提供了针对GPU的API和接口,可以将需要加速的计算任务转移到GPU进行处理,从而加速计算过程。

HPC计算应用要支持GPU加速通常需要进行以下步骤:

  • 选择合适的GPU:首先需要选择一款合适的GPU,根据应用的需求选择GPU型号、内存大小等参数。通常,使用较新的GPU会获得更好的性能。

  • 编写GPU加速代码:针对应用程序,需要编写相应的GPU加速代码。通常,使用CUDA或OpenCL等并行计算框架可以简化GPU编程,并提供高效的GPU加速。

  • 优化GPU加速代码:为了获得最佳性能,需要对GPU加速代码进行优化。优化的方法包括调整线程块大小、优化内存访问模式、减少内存传输等。

  • 集成GPU加速代码:将GPU加速代码集成到应用程序中,并与原来的CPU代码进行对比测试,以确保GPU加速的正确性和性能提升。

最后集成在HPC系统中,通过集群调度器分配相应的GPU节点资源,配合应用的相关参数,实现计算任务的计算加速。

总体来说,CPU和GPU各有其擅长的领域。CPU适合处理各种类型的任务,具有通用性和容易编程的特点,并且在缓存系统方面有一定的优势;而GPU则适合处理大规模的数值计算任务,具有强大的并行计算能力和高效的内存带宽。因此,在选择并行计算方案时,需要根据具体应用场景和需求来选择适当的硬件和编程框架。

OK,本篇关于HPC 计算相关的内容就分享到这里了。如有相关问题,欢迎交流。


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