2018 全國高性能計算學術年會（HPC CHINA 2018）于10月20日在青島閉幕。大會以“HPC+一切皆可計算”為主題，圍繞高性能計算技術的研究發展與發展趨勢、高性能計算的重大應用等主題展開。

年會上，各領域專家學者圍繞著高性能計算技術各抒己見，分享了高性能計算在其各自領域的最新研究進展。NVIDIA公司高性能計算及新興業務中國區總經理劉通在大會主論壇發表了“NVIDIA GPU面向未來計算的持續創新”主題演講， 為大家介紹了GPU在高性能計算領域的應用以及創新。

近年來，隨著傳統處理器在單線程運算方面遭遇到瓶頸，性能加速放緩。GPU為加速計算指明了新方向，GPU加速器每年正在以穩定的速率實現性能提升，其性能提升態勢也將持續到未來：

如今 ，GPU框架憑借其強大的并行計算能力，已被眾多超級計算機選做算力核心。目前，包括美國Summit、Sierra；日本ABCI；歐洲的Piz Daint在內的諸多全球頂級超級計算機都采用了NVIDIA GPU作為其算力核心。而且，目前已有70%的通用HPC程序已經實現GPU加速：

然而，與其強大算力相對應的是GPU服務器突出的性價比優勢。相較于CPU服務器，GPU服務器成本需求更低，原本需要由160臺Skylake CPU服務器才能完成的計算量，只需8臺V100 GPU 4 卡服務器即可完成，而總體成本僅是Skylake CPU服務器的1/5；1臺DGX-2的計算量相當于300臺Dual-CPU服務器，總體成本卻只有其1/8：

此外，GPU能夠實現HPC與AI的融合計算。HPC可為精準計算提供支持，AI則可以提高結果預測準確性加快反應速度。NVIDIA TENSOR CORE GPU能夠滿足HPC與AI的融合計算，利用多精度混合計算，實現HPC應用性能新突破。

應用廣泛，GPU加速計算滲入各個領域

在實現加速計算的同時，GPU加速的超算平臺還具有廣闊的產業應用范圍，能夠在精準醫藥、氣象模擬、新材料、無人駕駛、AI等眾多領域發揮作用。中國石油東方地球物理公司研究數據處理中心賴能和總工程師在NVIDIA新技術與應用主題分論壇中介紹，中石油正在利用NVIDIA GPU加速計算處理石油海量數據。

在服務產業應用的同時，NVIDIA GPU加速計算也被廣泛應用到科學研究中。南京大學周建教授介紹，南京大學高性能計算研究中心在使用NVIDIA GPU加速計算解決VASP雜化泛函數計算時感受了到GPU顯著的加速計算效果。在進行CrGeTe3的雜化泛函自洽計算測試時，相較于CPU，GPU的加速計算效果明顯。據統計，對于此類較大的系統，1個V100 GPU可以比一個雙路CPU服務器快10倍左右：

武漢大學蔡浩教授也在分論壇中進行了介紹，武漢大學過去在使用滿帶寬振幅分析軟件（FALLS）進行分波分析時，存在要處理的事例數巨大；擬合模型非常復雜，參數空間巨大；擬合算法需要的計算步數非常多的困難。然而通過程序優化，拆掉大的數據結構，將計算部分的CUDA代碼，全部分解成小的片段，交由GPU計算，提高計算效率；將條件分支全部移到程序外部，交給CPU處理，從而實現了充分調動計算單元：

同時，進行算法優化，將所有的求和計算都在GPU中進行，GPU和CPU之間的數據交互降到最低：

目前，FALLS已經實現了多GPU聯合計算，并且實現了線性加速。如今，FALLS可以處理更大的數據量和更大的參數空間，相較于算法優化之前，計算時常實現了1000倍加速：

中科院高能物理研究所石京燕工程師也表示，中科院高能研究所在進行高能物理實驗時，同樣會面臨海量的數據和復雜的計算過程，許多應用程序都對采用GPU加速計算提出了強烈需求。如今，通過在Juno實驗中引入GPU加速計算；通過GPU加速計算進行交互式數據分析；基于深度學習進行事件重建，中科院高難研究所已經受益頗豐。

NVIDIA支持高校高性能計算教育

NVIDIA CUDA應用市場總監侯宇濤在10月19日的演講中表示NVIDIA在關注GPU技術創新的同時，也致力于支持高校中的GPU教育。2018年8月20-24日，NVIDIA支持舉辦了國內首次OpenACC GPU Hackathon大賽，多支來自國內頂尖高校的隊伍參賽。各團隊基于NVIDIA V100 GPU對程序應用進行優化，實現了最大40倍速的計算速度提升。

此次HPC CHINA，NVIDIA的專家們還把NVIDIA深度學習學院（DLI）帶到了年會現場，為學員現場揭秘深度學習技術及其應用，帶領學員動手實驗，展示如何通過在Caffe框架上的NVIDIA DIGITS和MINIST手寫數據集，在深度學習工作流程中利用深度學習神經網絡（DNN），尤其是卷積神經網絡（CNN）解決圖像分類問題。

NVIDIA GPU關注未來計算，持續創新

如今，具備更高計算能力的GPU技術為HPC應用的高速發展帶來前所未有的強大計算引擎。隨著HPC與AI的融合在更多領域的應用，計算單元需要同時具備超強的傳統HPC計算力和深度學習計算力。最新的NVIDIA GPU系列，完美融合CUDA核心與Tensor核心，同時滿足傳統計算與AI計算的需求，并且配置一系列加速軟件庫，為應用開發提供最簡潔優化的編程工具。NVIDIA GPU將不斷向更高性能發起挑戰，無論是硬件還是軟件，都將保持著技術的高速創新。