11、高性能与分布式计算：从CPU到GPU的全方位解析

高性能与分布式计算：从CPU到GPU的全方位解析

1. 高性能计算概述

近年来，地球科学数值建模的发展为研究地球复杂非线性过程提供了新途径，而计算机计算资源和存储能力的提升，使得地球科学领域的大规模并行计算成为可能。高性能计算（HPC）旨在聚合计算能力，以解决科学、工程或商业领域的大型问题，其性能远超普通桌面计算机或工作站。

处理器架构在过去几年发生了巨大变化，这不仅影响硬件设计，也对软件开发和应用程序编程产生了重要影响。最初，处理器性能的提升遵循摩尔定律，即晶体管数量每1.5年翻一番，同时晶体管尺寸不断缩小，使得芯片能够集成更多硬件资源。此外，根据登纳德定律，晶体管尺寸缩小的同时，功率密度保持不变，电压和电流随晶体管长度下降，在一定程度上实现了性能提升而能耗不变。

然而，约2005年左右，随着晶体管尺寸不断减小，漏电流成为不可忽视的因素，芯片散热问题导致出现“功率墙”，芯片工作时钟频率被限制在约4GHz，严重影响了计算性能的提升。为克服这一限制，处理器架构引入了两项重要设计变革：多核和向量化。多核架构将多个完整的CPU核心集成到单个芯片中，提高了整体计算性能；向量化则为CPU引入向量单元，使其能够处理向量操作数，增加了每个时钟周期的操作数量。

多核处理器的发展趋势是核心数量不断增加，向量单元宽度不断扩大，这使得处理器性能能够继续遵循摩尔定律提升。同时，通用图形处理器单元（GP - GPU或GPU）在高性能计算中发挥着越来越重要的作用。GPU最初是为加速图像创建和处理而设计的，后来NVIDIA公司对其架构进行了改进，使其支持通用编程。GPU的硬件架构与CPU类似，采用多核架构和宽向量单元。

2. 基于多核CPU的系统