Un sistem de calcul hibrid este un sistem cu o structură de calcul hardware eterogenă. O combinație a oricăror dispozitive sau unități de calcul, cum ar fi calcularea folosind CPU și GPU împreună. [1] [2]
De obicei, principala componentă de calcul a sistemelor de calcul de înaltă performanță, inclusiv clustere , este unitatea centrală de procesare . Cu toate acestea, începând deja cu procesoarele Intel486DX , un astfel de element ca un coprocesor a apărut în computere , ceea ce poate fi considerat hibridizare la nivel hardware.
La mijlocul anilor 2000 , unitățile de procesare grafică (GPU) au început să fie folosite în scopuri de calcul . [unu]
Problema principală este de a găsi modalități de a efectua sarcini de calcul cu un GPU. Realizând cererea pentru astfel de calcule, NVIDIA a introdus platforma hardware și software CUDA în 2007, care vă permite să rulați cod arbitrar pe GPU. Înainte de apariția CUDA , programatorii trebuiau să construiască sisteme hibride din plăci video convenționale și să le programeze folosind API-uri grafice complexe .
ATI și-a dezvoltat propriile sale omologii CUDA pentru aplicații GPGPU. Acestea sunt tehnologiile ATI Stream și Close to Metal .
Noua arhitectură Intel Larrabee era de așteptat să suporte tehnologii GPGPU . Cu toate acestea, lansat de fapt ca parte a liniei de produse Intel MIC , Xeon Phi a acceptat doar computere de uz general (compatibil cu x86_64), pierzând capacitățile procesorului grafic. Variantele ulterioare ale Xeon Phi au fost implementate nu numai sub forma plăcilor de expansiune PCI Express, ci și sub forma unui singur procesor central.
Puterea mare de calcul a GPU-ului se datorează particularităților arhitecturii. Dacă procesoarele moderne conțin mai multe nuclee (la majoritatea sistemelor moderne de la 2 la 8x, 2018, pe cele din nord pot fi maximum 64x), GPU-ul a fost creat inițial ca o structură multi-core în care se măsoară numărul de nuclee în sute (exemplu - Nvidia 1070 are 1920 de nuclee). Diferența de arhitectură determină diferența de principii de funcționare. Dacă arhitectura procesorului presupune procesarea secvențială a informațiilor, atunci GPU-ul a fost în mod istoric destinat procesării graficii computerizate, prin urmare este proiectat pentru calcul masiv paralel. [3]
Fiecare dintre aceste două arhitecturi are propriile sale merite. CPU funcționează mai bine cu sarcini secvențiale. Cu o cantitate mare de informații procesate, GPU-ul are un avantaj evident. Există o singură condiție - sarcina trebuie să aibă paralelism.
GPU-urile au ajuns deja la punctul în care multe aplicații din lumea reală pot rula pe ele cu ușurință și mai rapid decât pe sistemele multi-core. Viitoarele arhitecturi de calcul vor deveni sisteme hibride cu GPU-uri formate din nuclee paralele și care funcționează împreună cu procesoare multi-core. [patru]
Text original (engleză)[ arataascunde] GPU-urile au evoluat până la punctul în care multe aplicații din lumea reală sunt ușor de implementat pe ele și rulează semnificativ mai rapid decât pe sistemele multi-core. Viitoarele arhitecturi de calcul vor fi sisteme hibride cu GPU-uri cu nuclee paralele care lucrează în tandem cu procesoare cu mai multe nuclee. [5]Profesorul Jack Dongarra
Director al Laboratorului de calcul inovator
Universitatea de Stat din Tennessee
Procesoarele IBM Cell utilizate în consolele de jocuri Sony PlayStation 3 conțineau două tipuri de nuclee: un PPE, un nucleu de uz general și o serie de 8 coprocesoare SPE.
Software- ul BOINC GRID Computing acceptă capacitatea de a utiliza GPU pentru a efectua sarcini de calcul. [6]
| Software pentru calcul distribuit și paralel | |
|---|---|
| Standarde, biblioteci | |
| Software de monitorizare | |
| Software de control | |