服务电话:

400-801-5670

基于GPU集群系统 高性能计算的发展

发表时间:2019年10月23日 作者: 浏览次数:1460

     一、前言 

  GPU集群的高性能主要归功于其大规模并行多核结构、多线程浮点算术中的高吞吐量,以及使用大型片上缓存显著减少了大量数据移动的时间。我们可以这样说:GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃,而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产,生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。
 

21.jpg

  二、GPU集群 

  图形处理器GPU善于处理大规模密集型数据和并行数据,通用并行架构CUDA让GPU在通用计算领域越来越普及。基于GPGPU的高性能计算主要应用与云计算吧,企业对成本以及效率的要求越来越高,随着产品的不断升级,越发的对横向和纵向都提出了更高的要求,横向要求平台化流程化自动化,纵向要求产品自身性能高端。服务器的稳定非常重要,一旦出现崩溃等重大异常,将对企业的应用生产和交付产生巨大的影响。管理 GPU 集群有助于实现最高的 GPU 利用率以及帮助用户获得最佳性能。GPU集群的构建采用了大量的GPU芯片。在一些Top500系统中,GPU集群已经证实能够达到Pflops级别的性能。大多数GPU集群由同构GPU构建,这些GPU具有相同的硬件类型、制造和模型。GPU集群的软件包括操作系统、GPU驱动和集群化API,如MPI。由于GPU集群的高性价比,高性能计算领域中GPU集群的使用越来越普遍。 

  GPU集群相较于CPU集群,能够在使用较少操作系统镜像的情况下正常工作。在电力、环境和管理复杂性方面的降低使得GPU集群在未来高性能计算应用中非常有吸引力由于GPU集群的高性价比,高性能计算领域中GPU集群的使用越来越普遍,但GPU集群并行编程并没有一个标准的通信模型,绝大多数集群应用采取CUDA+MPI的方法实现,而CUDA和MPI编程都非常困难,需要程序员了解GPU硬件架构和MPI消息传递机制,显式控制内存与显存、节点与节点间的数据传输。因此,对编程人员来说,GPU 集群并行编程仍是一个复杂的问题。 

  三、GPU的并行集群 

  目前很成功的产品出现在市场上,如: 

  1、Platform HPC 由 Platform Computing 公司开发,旨在让技术应用程序的用户能够轻松利用 GPU 高性能计算集群的处理能力和扩展能力。 

  2、Bright Cluster Manager 是一款完全集成的解决方案,用于部署、测试、提供 (provisioning)、监控以及管理 GPU 集群。 凭借 Bright Cluster Manager,集群管理员能够同时轻松安装和管理多个集群。 

  3、PBS Professional 是 Altair 公司的 EAL3+ 安全认证商用级高性能计算工作负荷管理解决方案。 PBS Professional 是所有 PBS Works 解决方案的基础,让开发者能够轻松创建智能政策,以管理分布式多厂商计算资产。 

  4、Bright Cluster Manager 是一款完全集成的解决方案,用于部署、测试、提供 (provisioning)、监控以及管理 GPU 集群。 凭借 Bright Cluster Manager,集群管理员能够同时轻松安装和管理多个集群。 

  5、Ganglia 是一款开源可扩展分布式监控系统,用于集群与网格 (Grid) 等高性能计算系统。 该系统经过了精心的工程设计,可让每个节点实现极低的系统总开销以及极高的并发性。 Ganglia 目前已运用在全球数以千计的集群当中,该系统可以扩展,能够处理具备数千个节点的集群。 

  6、吉浦迅科技与英伟达(NVidia)、惠普(HP)共同合作推出 的HP GPU Starter Kit超算集群测试环境,提供最高四节点/8-GPU/4096核,浮点计算能力高达10万亿次的测试环境,针对国内高校、科研单位能够快速体验超强的运算速度。 

  四、结束语 

  GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃,而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。搭建CPU-GPU集群并行计算平台,集群中每个计算节点都以CPU为主处理器GPU为协处理器,将并行数值计算部分由GPU完成,其余操作由CPU完成。这种技术已经当前行业的必然发展方向,高性能计算领域中GPU集群的会越来越普遍,为我们的生产,生活带来更好的方向。