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CPU遭遇瓶颈效应 GPU催热桌面高性能计算

时间:2010-07-15      阅读:515

  曙光“星云”超级计算机的发布无疑成为了近期高性能计算集群(HPC Cluster)领域的亮点。超级计算机作为一种并行计算的实现方法,也从一定程度上反映了国家的科研力量。而异构CPU+GPU (曙光星云由In X5650 + NVIDIA Tesla C2050组成)的组合也愈发的火热。

  并行计算,是指将一个应用程序分割成多块可以并行执行的部分并到多个处理器上执行,也是多个工作任务在拥有多核或多个CPU的多处理器计算机上同时执行的方法。
 

 

  有人会质疑为什么并行计算一定是要建立在多个处理器上。(对于而言这里的多处理器和多核处理器可认为是等同的)过去,在单核时代,我们一样可以同时运行很多程序。只不过对于使用者来说,同时运行的程序多了互相影响,机器难免会显得有些“慢”。这反映在程序上来说就是多个程序执行起来相对单独执行某个程序有些慢。

  而这个过程,称之为“并发”。并发使处理器可以“并行”的运行超过处理器数量的多个任务。在操作系统级别,不管计算机本身是否是多核系统,都会采用并发的方式来实现并行的运行模式,不允许某一请求长时间占用处理器直至其运行结束。
 

 

  而现在,随着多核处理器的普及,在桌面领域也出现了相当多的软件对并行计算做了优化,也就是我们常规理解的对于多核有优化。当某一程序支持多核的时候,我们会很明显的体会到多核带来的优势。相反,如果不支持多核,那么我们就无法从我们的多核处理器上受益。我们会看到在程序运行过程中,除去运行程序的CPU内核,其他的CPU内核都在空闲状态。

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