GPU為什么能加速計算？

這需要從CPU和GPU的區別說起：

CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）是兩種不同的處理器類型，主要的區別在于它們的設計目標和應用場景。詳細分為以下幾個方面：

1. 設計目標：CPU是一種通用處理器，主要用于執行各種不同類型的計算任務，如操作系統的管理、文件處理、網絡通信、應用程序的執行等。而GPU則是一種專用處理器，主要用于圖形和圖像處理，如3D游戲、視頻編輯、計算機輔助設計等。
2. 處理方式：CPU采用串行處理方式，即一次只能處理一個指令，需要經過多次的取指、解碼、執行等步驟才能完成一個任務。而GPU采用并行處理方式，即同時處理多個指令，可以在同一時間內完成多個任務。
3. 處理器核心：CPU通常擁有幾個核心，每個核心可以處理一個任務，而GPU通常擁有數百個甚至數千個核心，這是因為圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，而且每個像素點處理的過程和方式都十分相似，GPU就是用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務，能夠同時處理大量的數據。
4. 內存：CPU通常使用高速緩存和主存儲器來存儲數據，而GPU則通常使用顯存來存儲圖像和圖形數據，因為顯存的讀寫速度更快，可以更快地處理圖形和圖像。

總結一下，就是一個核心同時只能處理一個任務，CPU的核數較少，通用性較強，而GPU則核數較多，但通用性不強，只能處理某些簡單的計算。記得知乎上有個很好的比喻，CPU就像老教授，雖然啥都會算，但也要一個個的算。而GPU則類似組織了幾千個小學生，盡管只能進行簡單的計算，但是人多呀。

這里還涉及另外一個知識 就是串行計算和并行計算。

串行計算和并行計算是兩種不同的計算模式，它們的區別在于任務處理的方式和計算資源的利用情況。

串行計算，就是使用單個處理器或核心處理所有的計算任務，按照固定的順序一個一個的執行。適用于小規模、簡單的計算任務，像我們常用的電腦軟件，容易編寫和管理，但任務比較多的情況，執行速度較慢，容易堵塞。就像我們電腦打開東西多了，就容易卡。

并行計算，則是將一個大型問題分解成多個小任務，同時在多個處理器或核心上并行執行任務。多個處理器或核心可以同時處理不同的任務，加速計算過程。適用于大規模、復雜的計算任務，通常需要使用并行編程技術來實現。雖然管理和編寫比較復雜，但具有高效的計算能力。

另外，串行計算和并行計算還存在以下差異：

• 數據傳輸：在并行計算中，不同處理器或核心之間需要進行數據傳輸和通信，而在串行計算中不存在這種問題。
• 算法設計：并行計算需要設計適合并行計算的算法，而串行計算則可使用任何類型的算法。
• 可伸縮性：并行計算支持更高的可伸縮性，可以擴展到更多的處理器或核心，從而處理更大規模的任務，而串行計算則存在物理限制。

現在，我們對CPU、GPU和計算方式有了一個基本的了解。接下來，進入第二個問題：

為什么要用GPU加速？

理論上，CPU和GPU都可以使用并行計算。為什么我們要用GPU加速呢？

相信你的心中已經有了答案，沒錯就是“成本”。如果使用同等核數的CPU并行計算的成本，無論是建設成本，還是功耗成本都將遠超使用GPU。但是，也并不是所有的HPC計算應用都能用GPU加速計算的。

哪些應用適合用GPU加速計算？

GPU加速計算適合那些需要大量并行計算的應用程序，其中包括但不限于以下應用領域：

• 深度學習：神經網絡是深度學習的基礎，而GPU可以加速神經網絡的訓練和推理計算，提高模型的準確率和訓練速度。
• 計算機視覺：計算機視覺需要對圖像或視頻進行大量的特征提取、分類和識別等計算，這些計算可以通過GPU加速來提高處理速度和準確率。
• 科學計算：科學計算需要對大規模數據進行高效的數值計算和仿真，GPU可以加速矩陣運算、FFT計算、流體力學模擬、分子動力學模擬等計算。
• 密碼學：密碼學涉及到大量的加密和解密計算，其中一些計算可以通過GPU加速來提高加解密速度和安全性。

需要注意的是，不是所有的應用程序都適合使用GPU加速計算。GPU加速計算通常需要對代碼進行特殊的優化和并行化處理，而且雖然GPU的運算速度相對于CPU的速度更快，但內存容量和計算能力相對較弱，因此在使用GPU加速計算時需要考慮到應用程序的特點和計算需求。以下是一些常見的可以使用GPU加速的計算應用：

• 分子動力學模擬：AMBER、GROMACS、NAMD、LAMMPS等。
• 計算流體力學：OpenFOAM、ANSYS Fluent、STAR-CCM+等。
• 機器學習和深度學習：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
• 計算結構力學：ABAQUS、Ansys、LS-DYNA等。
• 量子化學計算：Gaussian、NWChem、ORCA、VASP等。

如何使用GPU加速計算？

CPU并行計算通過GPU加速來提高計算效率和性能。這種方法稱為異構并行計算（Heterogeneous Parallel Computing）。

在異構并行計算中，CPU負責控制程序流程和部分計算任務，而GPU則負責大規模數據并行計算任務。具體實現上，需要使用一些編程框架和工具來完成，如CUDA、OpenCL等。這些工具提供了針對GPU的API和接口，可以將需要加速的計算任務轉移到GPU進行處理，從而加速計算過程。

HPC計算應用要支持GPU加速通常需要進行以下步驟：

• 選擇合適的GPU：首先需要選擇一款合適的GPU，根據應用的需求選擇GPU型號、內存大小等參數。通常，使用較新的GPU會獲得更好的性能。
• 編寫GPU加速代碼：針對應用程序，需要編寫相應的GPU加速代碼。通常，使用CUDA或OpenCL等并行計算框架可以簡化GPU編程，并提供高效的GPU加速。
• 優化GPU加速代碼：為了獲得最佳性能，需要對GPU加速代碼進行優化。優化的方法包括調整線程塊大小、優化內存訪問模式、減少內存傳輸等。
• 集成GPU加速代碼：將GPU加速代碼集成到應用程序中，并與原來的CPU代碼進行對比測試，以確保GPU加速的正確性和性能提升。

最后集成在HPC系統中，通過集群調度器分配相應的GPU節點資源，配合應用的相關參數，實現計算任務的計算加速。

總體來說，CPU和GPU各有其擅長的領域。CPU適合處理各種類型的任務，具有通用性和容易編程的特點，并且在緩存系統方面有一定的優勢；而GPU則適合處理大規模的數值計算任務，具有強大的并行計算能力和高效的內存帶寬。因此，在選擇并行計算方案時，需要根據具體應用場景和需求來選擇適當的硬件和編程框架。