Гибридная вычислительная система — система с гетерогенной аппаратной вычислительной структурой. Комбинация любых вычислительных устройств или блоков, например вычисления с помощью CPU и GPU совместно. // Bull.com
История Обычно основным вычислительным компонентом систем для высокопроизводительных вычислений, включая кластеры, является центральный процессор. Однако, уже начиная с процессоров Intel486DX в составе компьютеров появился такой элемент, как сопроцессор, что можно считать гибридизацией на аппаратном уровне.
В середине 2000-х для вычислительных целей начали использовать графический процессор (GPU).
Основная проблема состоит в том, чтобы найти способы выполнять вычислительные задачи с помощью графического процессора. Осознав спрос на подобные вычисления, компания NVIDIA в 2007 году представила программно-аппаратную платформу CUDA, позволяющую запускать произвольный код на GPU. До появления CUDA, программистам приходилось строить гибридные системы из обычных видеокарт и программировать их, используя сложнейшие графические API.
Компания ATI разработала свои аналоги CUDA для GPGPU применений. Это технологии ATI Stream и Close to Metal.
Ожидалось, что новая архитектура Intel Larrabee будет поддерживать технологии GPGPU. Однако фактически выпущенный в рамках линейки Intel MIC продукт, Xeon Phi поддерживал только вычисления общего назначения (совместим с x86_64), лишившись возможностей графического процессора. Последующие варианты Xeon Phi реализовывались не только в виде карт расширения PCI Express, но и в виде единственного центрального процессора.
Технические особенности
GPU Высокая вычислительная мощность GPU объясняется особенностями архитектуры. Если современные CPU содержат несколько ядер (на большинстве современных систем от 2 до 8х, 2018 г., на северных может встречаться максимум до 64х), графический процессор изначально создавался как многоядерная структура, в которой количество ядер измеряется сотнями(пример — Nvidia 1070 имеет 1920 ядер). Разница в архитектуре обусловливает и разницу в принципах работы. Если архитектура CPU предполагает последовательную обработку информации, то GPU исторически предназначался для обработки компьютерной графики, поэтому рассчитан на массивно параллельные вычисления.Гибридные вычислительные системы на основе графических процессоров NVIDIA Tesla
Каждая из этих двух архитектур имеет свои достоинства. CPU лучше работает с последовательными задачами. При большом объёме обрабатываемой информации очевидное преимущество имеет GPU. Условие только одно — в задаче должен наблюдаться параллелизм.
Cell
Процессоры IBM Cell, использовавшиеся в игровых приставках Sony PlayStation 3, содержали два типа ядер: PPE - ядро общего назначения, и массив из 8 SPE сопроцессоров.
Применение в распределенных вычислениях Программа для GRID-вычислений BOINC поддерживает возможность использования графического процессора для выполнения вычислительных задач.
См. также GPGPU Гибридная интеллектуальная система
Литература
Ссылки
Примечания
Категория:Гибридные вычислительные машины Категория:Параллельные вычислительные системы