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计算中心工业云平台百万亿次GPU集群投入试用
发布时间:2017-07-03 13:11

近日,由北京市计算中心“院公共计算重点实验室”承担的百万亿次GPU集群建设项目完成并投入试用,可支撑目前北京工业云服务平台上的工程计算、生物计算、材料计算、图像识别,深度学习、地图渲染与计算等业务,并通过GPU加速处理取得了初步成效。

GPU图形处理器 (Graphic Process Unit)具有浮点计算能力强、带宽高、性价比高、能耗低等优点。目前,GPU计算主要采用CUDA并行编程模型,可使计算性能显著提高。很多大规模计算密集型的应用利用GPU计算得到了加速。

北京工业云平台GPU集群主要由硬件系统和软件系统组成,其中硬件系统包含:计算节点、管理节点、I/O节点、存储系统、计算网络、管理网络、基础设施,共46台服务器;软件系统包含:操作系统、集群管理、作业调度、编译环境、并行软件系统、数学函数库等。目前,院公共计算重点实验室的科研人员正在将平台上的相关业务与GPU结合,以期获得更好的加速比。例如虚拟现实业务基于GPU计算平台配置的专业图形处理卡,开展了一系列医学图像处理业务,主要包括基于深度学习的医学影像计算机辅助算法和系统研发,医学图像类型涵盖病理组织切片图像、CT影像、X光片图像以及超声影像等,疾病类型包含乳腺癌、结肠癌、食管癌、肺癌、甲状腺疾病、尘肺病等,在专业图站和GPU硬件的支撑下,算法的效率和准确性都得到极大的提升,为系统产品化测试和推广提供了有力的硬件支撑。在计算生物学领域普遍使用的深度学习、分子对接、分子动力学等相关软件利用GPU加速后,同量级的数据挖掘计算或分子对接与动力学计算在时间成本上节约1/10以上,显著提高了计算水平,也将产生较大的经济利益。此外在工程计算方面,一些专业工业设计、仿真模拟软件和应用均获得很高的加速比。

(潘勇)