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GPU計(jì)算是指利用圖形卡來進(jìn)行一般意義上的計(jì)算，而不是傳統(tǒng)意義上的圖形繪制。時(shí)至今日，GPU已發(fā)展成為一種高度并行化、多線程、多核的處理器，具有杰出的計(jì)算功率和極高的存儲(chǔ)器帶寬。如圖：
具體地說，GPU專用于解決可表示為數(shù)據(jù)并行計(jì)算的問題——在許多數(shù)據(jù)元素上并行執(zhí)行的程序，具有極高的計(jì)算密度（數(shù)學(xué)運(yùn)算與存儲(chǔ)器運(yùn)算的比率）。由于所有數(shù)據(jù)元素都執(zhí)行相同的程序，因此對(duì)精密流控制的要求不高；由于在許多數(shù)據(jù)元素上運(yùn)行，且具有較高的計(jì)算密度，因而可通過計(jì)算隱藏存儲(chǔ)器訪問延遲，而不必使用較大的數(shù)據(jù)緩存。
數(shù)據(jù)并行處理會(huì)將數(shù)據(jù)元素映射到并行處理線程。許多處理大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序都可使用數(shù)據(jù)并行編程模型來加速計(jì)算。在 3D渲染中，大量的像素和頂點(diǎn)集將映射到并行線程。類似地，圖像和媒體處理應(yīng)用程序（如渲染圖像的后期處理、視頻編碼和解碼、圖像縮放、立體視覺和模式識(shí)別等）可將圖像塊和像素映射到并行處理線程。實(shí)際上，在圖像渲染和處理領(lǐng)域之外的許多算法也都是通過數(shù)據(jù)并行處理加速的——從普通信號(hào)處理或物理仿真一直到數(shù)理金融或數(shù)理生物學(xué)。在上述領(lǐng)域，GPU計(jì)算已經(jīng)獲得了成功的應(yīng)用，并取得了令人難以置信的加速效果。
整套GPU高性能方案采用通用CPU和專用GPU均衡設(shè)計(jì)，既保證了GPU的處理性能，又兼顧了通用CPU的計(jì)算能力。既保證了適合GPU的高并行度計(jì)算應(yīng)用的需求，同時(shí)也保證了非高并行度應(yīng)用和尚未進(jìn)行GPU移植的應(yīng)用需求。并且由于GPU具有較高浮點(diǎn)計(jì)算性能的特點(diǎn)，方案中使用GPU作為主體計(jì)算資源，將圖形處理器引入到高性能計(jì)算領(lǐng)域。
GPU計(jì)算節(jié)點(diǎn)使用了寶德PR4910P，該機(jī)型有著超高的擴(kuò)展性，GPU方面最多支持到10個(gè)全高全長的GPU插槽。同時(shí)支持多種的網(wǎng)絡(luò)支持，可實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的高速性能和 I/O 靈活性，滿足不同應(yīng)用程序的互聯(lián)需。
存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)采用了寶德PR4036P4機(jī)型，具有高可擴(kuò)充性和高可用性，能夠解決數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來的存儲(chǔ)挑戰(zhàn)，并且支持智能陣列，顯著增強(qiáng)I/O性能和數(shù)據(jù)的安全性。
在網(wǎng)絡(luò)通信方面所有節(jié)點(diǎn)通過高速的Infiniband網(wǎng)絡(luò)連接，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間的全互聯(lián)，大大降低節(jié)點(diǎn)之間的通信延遲，為集群提供了一個(gè)高帶寬低延遲的IO和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交換性能環(huán)境。
系統(tǒng)支持CPU和GPU的混合計(jì)算。系統(tǒng)具有較高的計(jì)算密度，可在實(shí)現(xiàn)超過500TFlops（單精度）的計(jì)算能力，同時(shí)具有良好的可擴(kuò)展性，能夠輕松擴(kuò)展到千萬億次。
GPU節(jié)點(diǎn)、存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)等有很高的擴(kuò)展性，既能滿足現(xiàn)階段的業(yè)務(wù)要求，也能更具未來業(yè)務(wù)量的增長進(jìn)行升級(jí)和擴(kuò)容。
寶德通過統(tǒng)一的集群管理、作業(yè)調(diào)度，結(jié)合寶德高性能的服務(wù)器，從各個(gè)方面提高整套系統(tǒng)的穩(wěn)定性，大大提高用戶的使用穩(wěn)定性同時(shí)減少了故障率。
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