你們好！明天給帶來的分享是“HPC應用怎樣使用GPU加速”，在弄清楚這個問題之前，我們須要先厘清楚幾個問題：
下邊我們就圍繞著這幾個問題開始：
GPU為何能加速估算？
這須要從CPU和GPU的區別說起：
CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）是兩種不同的處理器類型，主要的區別在于它們的設計目標和應用場景。詳盡分為以下幾個方面：
設計目標：CPU是一種通用處理器，主要用于執行各類不同類型的估算任務，如操作系統的管理、文件處理、網絡通訊、應用程序的執行等。而GPU則是一種專用處理器，主要用于圖形和圖象處理，如3D游戲、視頻編輯、計算機輔助設計等。
處理方法：CPU采用串行處理方法，即一次只能處理一個指令，須要經過多次的取指、解碼、執行等步驟就能完成一個任務。而GPU采用并行處理方法，即同時處理多個指令，可以在同一時間內完成多個任務。
處理器核心：CPU一般擁有幾個核心加速度計算，每位核心可以處理一個任務，而GPU一般擁有數百個甚至數千個核心，這是由于圖象上的每一個象素點都有被處理的須要，并且每位象素點處理的過程和方法都非常相像，GPU就是用好多簡單的估算單元去完成大量的估算任務，還能同時處理大量的數據。
顯存：CPU一般使用高速緩存和尋址儲器來儲存數據，而GPU則一般使用內存來儲存圖象和圖形數據，由于內存的讀寫速率更快，可以更快地處理圖形和圖象。
總結一下，就是一個核心同時只能處理一個任務，CPU的核數較少，通用性較強，而GPU則核數較多，但通用性不強，只能處理個別簡單的估算。記得知乎上有個挺好的比喻，CPU如同老院長，盡管啥就會算，但也要一個個的算。而GPU則類似組織了幾千個中學生，雖然只能進行簡單的估算，然而人多呀。
這兒還涉及另外一個知識就是串行估算和并行估算。
串行估算和并行估算是兩種不同的估算模式，它們的區別在于任務處理的方法和估算資源的利用情況。
串行估算，就是使用單個處理器或核心處理所有的估算任務，根據固定的次序一個一個的執行。適用于小規模、簡單的估算任務，像我們常用的筆記本軟件，容易編撰和管理，但任務比較多的情況，執行速率較慢，容易堵塞。如同我們筆記本打開東西多了，就容易卡。
并行估算，則是將一個小型問題分解成多個小任務，同時在多個處理器或核心上并行執行任務。多個處理器或核心可以同時處理不同的任務，加速估算過程。適用于大規模、復雜的估算任務，一般須要使用并行編程技術來實現。即使管理和編撰比較復雜，但具有高效的估算能力。
另外，串行估算和并行估算還存在以下差別：
如今，我們對CPU、GPU和估算方法有了一個基本的了解。接出來，步入第二個問題：
理論上，CPU和GPU都可以使用并行估算。為何我們要用GPU加速呢？
相信你的心里早已有了答案，沒錯就是“成本”。假如使用同等核數的CPU并行估算的成本，無論是建設成本，還是幀率成本都將遠超使用GPU。并且，也并不是所有的HPC估算應用都能用GPU加速估算的。
什么應用適宜用GPU加速估算？
GPU加速估算適宜這些須要大量并行估算的應用程序，其中包括但不限于以下應用領域：
須要注意的是，不是所有的應用程序都適宜使用GPU加速估算。GPU加速估算一般須要對代碼進行特殊的優化和并行化處理，但是其實GPU的運算速率相對于CPU的速率更快，但顯存容量和估算能力相對較弱，因而在使用GPU加速估算時須要考慮到應用程序的特性和估算需求。以下是一些常見的可以使用GPU加速的估算應用：
怎樣使用GPU加速估算？
CPU并行估算通過GPU加速來提升估算效率和性能。這些方式稱為異構并行估算（）。
在異構并行估算中，CPU負責控制程序流程和部份估算任務，而GPU則負責大規模數據并行估算任務。具體實現上，須要使用一些編程框架和工具來完成，如CUDA、等。這種工具提供了針對GPU的API和插口，可以將須要加速的估算任務轉移到GPU進行處理，進而加速估算過程。
HPC估算應用要支持GPU加速一般須要進行以下步驟：
最后集成在HPC系統中，通過集群調度器分配相應的GPU節點資源，配合應用的相關參數，實現估算任務的估算加速。
總體來說，CPU和GPU各有其擅長的領域。CPU適宜處理各種類型的任務，具有通用性和容易編程的特性加速度計算，但是在緩存系統方面有一定的優勢；而GPU則適宜處理大規模的數值估算任務，具有強悍的并行估算能力和高效的顯存帶寬。為此，在選擇并行估算方案時，須要依照具體應用場景和需求來選擇適當的硬件和編程框架。
OK，本篇關于HPC估算相關的內容就分享到這兒了。如有相關問題，歡迎交流。
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