基于GPU的并行集群系统的发展

摘 要：基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产，生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。

关键词：GPU；集群；并行集群

中图分类号：TP319

1 前言

GPU集群的高性能主要归功于其大规模并行多核结构、多线程浮点算术中的高吞吐量，以及使用大型片上缓存显著减少了大量数据移动的时间。我们可以这样说：GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃，而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。

2 GPU集群

图形处理器GPU善于处理大规模密集型数据和并行数据，通用并行架构CUDA让GPU在通用计算领域越来越普及。基于GPGPU的高性能计算主要应用与云计算吧，企业对成本以及效率的要求越来越高，随着产品的不断升级，越发的对横向和纵向都提出了更高的要求，横向要求平台化流程化自动化，纵向要求产品自身性能高端。服务器的稳定非常重要，一旦出现崩溃等重大异常，将对企业的应用生产和交付产生巨大的影响。管理GPU集群有助于实现最高的GPU利用率以及帮助用户获得最佳性能。GPU集群的构建采用了大量的GPU芯片。在一些Top500系统中，GPU集群已经证实能够达到Pflops级别的性能。大多数GPU集群由同构GPU构建，这些GPU具有相同的硬件类型、制造和模型。GPU集群的软件包括操作系统、GPU驱动和集群化API，如MPI。由于GPU集群的高性价比，高性能计算领域中GPU集群的使用越来越普遍。

GPU集群相较于CPU集群，能够在使用较少操作系统镜像的情况下正常工作。在电力、环境和管理复杂性方面的降低使得GPU集群在未来高性能计算应用中非常有吸引力由于GPU集群的高性价比，高性能计算领域中GPU集群的使用越来越普遍，但GPU集群并行编程并没有一个标准的通信模型，绝大多数集群应用采取CUDA+MPI的方法实现，而CUDA和MPI编程都非常困难，需要程序员了解GPU硬件架构和MPI消息传递机制，显式控制内存与显存、节点与节点间的数据传输。因此，对编程人员来说，GPU集群并行编程仍是一个复杂的问题。

3 GPU的并行集群

目前很成功的产品出现在市场上，如：

（1）Platform HPC由Platform Computing公司开发，旨在让技术应用程序的用户能够轻松利用GPU高性能计算集群的处理能力和扩展能力。Platform HPC则在一款产品中包含了完整、统一的全套管理功能，这些功能让开发者能够轻松利用高性能集群的处理能力和扩展能力，从而可缩短系统就绪时间、提高用户生产率以及实现最佳吞吐量。如图所示Platform HPC操作界面

（2）BrightClusterManager是一款完全集成的解决方案，用于部署、测试、提供（provisioning）、监控以及管理GPU集群。BrightClusterManager可以从支持的GPU和GPU计算系统采样并监控这些衡量指标，这类GPU和计算系统包括英伟达TeslaC2050和C2070GPU计算卡以及英伟达TeslaS2070机架型GPU计算系统。凭借BrightClusterManager，集群管理员能够同时轻松安装和管理多个集群。如图所示BrightClusterManager操作界面

（3）PBSProfessional是Altair公司的EAL3+安全认证商用级高性能计算工作负荷管理解决方案。PBS Professional是所有PBS Works解决方案的基础，让开发者能够轻松创建智能政策，以管理分布式多厂商计算资产。

（4）BrightClusterManager是一款完全集成的解决方案，用于部署、测试、提供（provisioning）、监控以及管理GPU集群。凭借Bright Cluster Manager，集群管理员能够同时轻松安装和管理多个集群。

（5）Ganglia是一款开源可扩展分布式监控系统，用于集群与网格（Grid）等高性能计算系统。该系统经过了精心的工程设计，可让每个节点实现极低的系统总开销以及极高的并发性。Ganglia目前已运用在全球数以千计的集群当中，该系统可以扩展，能够处理具备数千个节点的集群。

（6）吉浦迅科技与英伟达（NVidia）、惠普（HP）共同合作推出的HPGPUStarterKit超算集群测试环境，提供最高四节点/8-GPU/4096核，浮点计算能力高达10万亿次的测试环境，针对国内高校、科研单位能够快速体验超强的运算速度。

4 结束语

GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃，而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。搭建CPU-GPU集群并行计算平台，集群中每个计算节点都以CPU为主处理器GPU为协处理器，将并行数值计算部分由GPU完成，其余操作由CPU完成。这种技术已经当前行业的必然发展方向，高性能计算领域中GPU集群的会越来越普遍，为我们的生产，生活带来更好的方向

参考文献：

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作者单位：吉林工商学院信息工程学院，长春 130062；长春职业技术学院信息分院，长春 130033

基金项目：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目（吉教科合字[2012]第371号）。