一提到高性能计算HPC，相信大多数人的反应是非常高冷的一个领域。HPC于我们遥遥不及，你可能听说过的比较熟悉的就是天河2号连续3次位列世界超算TPO500第一名的辉煌事迹。但是像天河2号这样的超算系统往往应用于气象、能源、航空航天、生物医药、宇宙天体等非常高端的领域。

但是从近期在太原理工大学圆满落幕的ASC15（2015年世界大学生超级计算机竞赛）总决赛来看，GPU计算再一次点燃了人们对HPC的兴趣，让人们对GPU加速以及HPC的认识与感悟又上升了一个阶段。

背景

先来了解一下背景。ASC（世界大学生超级计算机竞赛）首创于2012年，是由亚洲发起的世界最大规模的大学生超算竞赛，与美国SC、德国ISC并称全球三大超算竞赛。ASC15超算大赛由亚洲超算协会、浪潮集团和太原理工大学共同主办，本届比赛共有全球六大洲135所高校的152支队伍参赛，是世界最大规模的超算竞赛。事实上自首届起，每年的ASC大赛都能吸引更多的高校参与，数量成倍增长。这也说明HPC在高校中的受欢迎度愈发火热。

ASC15总决赛包括16强队伍，其中包括清华大学、香港中文大学、太原理工大学、台湾清华大学、国防科技大学等，另外还有来自其他国家的知名高校，如美国的麻省理工大学、新加坡南洋理工大学、匈牙利米什科尔茨大学以及俄罗斯乌拉尔联邦大学等等。

此次ASC15总决赛有6道试题：超级计算机基准测试HPL（Linpack）、SKA（平方公里阵列望远镜）数据处理软件Gridding（ASC首次与国际大科学工程SKA结合）、纳米尺度分子动力学软件NAMD、空气质量数值预报模式WRF-CHEM、计算流体力学软件Palabos以及将在总决赛当天现场公布的神秘应用。参赛队伍要在3000W的功耗范围内高难度完成竞赛。

NVIDIA Tesla高调亮相 屡获大捷

TechTarget中国记者有幸参加了这场盛会，亲眼见证了现场热烈的气氛，充分感受到GPU计算对HPC领域的强大推动作用。在这场超算竞赛中，全球视觉计算行业领军企业同时也是高性能计算领域核心厂商NVIDIA高调亮相，成为ASC15整个赛事台前幕后最亮眼的明星。

说高调一点也不为过，因为在本次决赛中，16支决赛队伍中就有6家使用了NVIDIA的Tesla GPU加速卡。其中清华大学、上海交通大学、中山大学还有新加坡南洋理工大学使用了Tesla K80，浙江大学和台湾清华用的是NVIDIA Tesla K40。

受限于3000W的功耗限定，每个决赛队伍必然在CPU和加速器之间进行取舍，事实上也是对Linpack和总冠军的取舍。

HPL（Linpack）是超算TOP500排名的重要依据。在ASC15首日的HPL计算性能测试中，新加坡南洋理工大学团队利用7个浪潮超算服务器节点和8块NVIDIA Tesla K80 GPU加速器搭建的集群，在3000瓦的功耗约束条件下，以每秒11.92万亿次浮点运算的绝佳成绩刷新世界纪录，将去年ISC14上由爱丁堡大学创造的10.1万亿次/秒的世界纪录提升了18%，一举夺得ASC15最高计算性能奖。另外，Tesla K80还帮助清华大学最终摘得总冠军桂冠。

从结果来看，Tesla GPU加速器的威力显而易见。难怪南洋理工大学代表队队长会说：“当拿到世界上最快GPU的时候，手都会发抖。”

事实上，NVIDIA Tesla GPU加速器在每年的ASC大赛上均有出色表现，这里附上一览表：

2013年：清华大学夺冠，他们使用的是基于NVIDIA Tesla K20 GPU加速器的集群。

2014年：上海交通大学夺冠，他们使用的是基于NVIDIA Tesla K20 GPU加速器的集群。

2015年：清华大学夺冠，他们使用的事基于NVIDIA Tesla K80 GPU加速器的集群。

在Linpack中取得好成绩：

2013年：清华大学获得优胜，使用基于Tesla K20 GPU加速器的集群，取得了7.58Teraflops的成绩

2014年：中山大学获得优胜，使用基于Tesla K40 GPU加速器的集群，取得了9.27Teraflops的成绩，并创下当时业界最高纪录

2015年：新加坡南洋理工大学获得优胜，使用基于Tesla K80 GPU加速器的集群，取得了11.92 Tereflops的成绩，创下新的世界纪录。

解密成功背后

你可能会问，NVIDIA仅仅为这些高校提供了高性能Tesla GPU加速卡吗？答案没有这么简单。事实上，NVIDIA与高校之间的关系十分亲密，本次ASC15总决赛的东道主太原理工大学，以及知名国际高校如美国的斯坦福大学，新加坡南洋理工大学等等都与NVIDIA有深刻的合作。

进入高校是NVIDIA推广GPU计算的一个市场战略。NVIDIA亚太区首席技术官Simon See先生向记者解释道：“很多学生或者老师在从不同的角度试着解决一些问题的时，发现采用GPU是能够解决问题的。因此很多NVIDIA的应用都是从学校开始的。”

早在2010年，新加坡南洋理工大学成为NVIDIA在新加坡授权成立的首个GPU技术研究中心，由计算机学院副教授Douglas Maskell博士和助理教授何丙胜博士（何丙胜博士也是此次南洋理工大学ASC2015代表队的教练）负责，开展基于GPU的大数据、数据库、生物信息学、多媒体等领域的科学研究，并且和NVIDIA开展深入而广泛的合作，在计算机与其他领域的交叉学科进行了开创性的研究。

NVIDIA在与高校的合作过程中，不只是提供产品和技术，也十分重视人才的培养。在中国区市场，NVIDIA目前与高校有三个主要合作项目，NVIDIA中国区销售总监袁永清向记者介绍，一个是CTC，即CUDA Training Center，内容主要是针对老师和学生进行普及培训；一个是CRC，即CUDA Research Center，帮助老师或更高职位的研究人员从不同领域如流体力学等对CUDA进行深刻的研究；第三个是CCOE，即CUDA Center of Excellence。这是一个比较全面的项目，包含了科研，培训以及一些多元化的合作。

南洋理工大学ASC15领队老师表示自己参加过一些NVIDIA CUDA方面的培训，“训练材料是非常系统的，很有针对性。各个不同领域的应用都会有一些实战案例讲解。相比其他的加速卡的教程，NVIDIA的培训是相当地完善和成熟的。”他说。

事实上，对于拥有当前最为先进GPU技术的NVIDIA来说，目前市场布局经过几年的发展已经十分成熟。例如并行计算架构CUDA在各个领域一直受到狂热追捧。但NVIDIA并不满足于此，Simon表示：“我们积极参加ASC这类超算竞赛，就是想让大家知道在CUDA里面原来还可以找出更加好的方式来解决一些应用，从而优化CUDA的应用，也是促进CUDA在应用领域做得更好的一种方式。”

CUDA一直在进行版本更新，目前最新版本为7.0，“到CUDA7.5版本时又会出现新的应用。如何要让大家知道这些新应用的出现，最好的方式就是参加竞赛。在竞赛里面，学生通过学习与使用能够帮助把CUDA的应用做得更好。 ” Simon说。

最后

NVIDIA的GPU计算已然成为超算领域的重头戏，NVIDIA将GPU计算的能力与魅力从最初的游戏娱乐、视觉计算延伸到现在的云计算、大数据以及超算领域，例如与百度、腾讯等互联网巨头在当前火热的深度学习领域建立密切合作等等。可以说，GPU用自己强大的计算能力正逐步让HPC摆脱以往给人们留下的“高冷”印象。由此来看，NVIDIA不仅是GPU的创造者，也是GPU计算未来发展的舵手，创建新事物，带领我们到达彼岸。