你们好！明天给带来的分享是“HPC应用怎样使用GPU加速”，在弄清楚这个问题之前，我们须要先厘清楚几个问题：
下边我们就围绕着这几个问题开始：
GPU为何能加速估算？
这须要从CPU和GPU的区别说起：
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两种不同的处理器类型，主要的区别在于它们的设计目标和应用场景。详尽分为以下几个方面：
设计目标：CPU是一种通用处理器，主要用于执行各类不同类型的估算任务，如操作系统的管理、文件处理、网络通讯、应用程序的执行等。而GPU则是一种专用处理器，主要用于图形和图象处理，如3D游戏、视频编辑、计算机辅助设计等。
处理方法：CPU采用串行处理方法，即一次只能处理一个指令，须要经过多次的取指、解码、执行等步骤就能完成一个任务。而GPU采用并行处理方法，即同时处理多个指令，可以在同一时间内完成多个任务。
处理器核心：CPU一般拥有几个核心加速度计算，每位核心可以处理一个任务，而GPU一般拥有数百个甚至数千个核心，这是由于图象上的每一个象素点都有被处理的须要，并且每位象素点处理的过程和方法都非常相像，GPU就是用好多简单的估算单元去完成大量的估算任务，还能同时处理大量的数据。
显存：CPU一般使用高速缓存和寻址储器来储存数据，而GPU则一般使用内存来储存图象和图形数据，由于内存的读写速率更快，可以更快地处理图形和图象。
总结一下，就是一个核心同时只能处理一个任务，CPU的核数较少，通用性较强，而GPU则核数较多，但通用性不强，只能处理个别简单的估算。记得知乎上有个挺好的比喻，CPU如同老院长，尽管啥就会算，但也要一个个的算。而GPU则类似组织了几千个中学生，虽然只能进行简单的估算，然而人多呀。
这儿还涉及另外一个知识就是串行估算和并行估算。
串行估算和并行估算是两种不同的估算模式，它们的区别在于任务处理的方法和估算资源的利用情况。
串行估算，就是使用单个处理器或核心处理所有的估算任务，根据固定的次序一个一个的执行。适用于小规模、简单的估算任务，像我们常用的笔记本软件，容易编撰和管理，但任务比较多的情况，执行速率较慢，容易堵塞。如同我们笔记本打开东西多了，就容易卡。
并行估算，则是将一个小型问题分解成多个小任务，同时在多个处理器或核心上并行执行任务。多个处理器或核心可以同时处理不同的任务，加速估算过程。适用于大规模、复杂的估算任务，一般须要使用并行编程技术来实现。即使管理和编撰比较复杂，但具有高效的估算能力。
另外，串行估算和并行估算还存在以下差别：
如今，我们对CPU、GPU和估算方法有了一个基本的了解。接出来，步入第二个问题：
理论上，CPU和GPU都可以使用并行估算。为何我们要用GPU加速呢？
相信你的心里早已有了答案，没错就是“成本”。假如使用同等核数的CPU并行估算的成本，无论是建设成本，还是帧率成本都将远超使用GPU。并且，也并不是所有的HPC估算应用都能用GPU加速估算的。
什么应用适宜用GPU加速估算？
GPU加速估算适宜这些须要大量并行估算的应用程序，其中包括但不限于以下应用领域：
须要注意的是，不是所有的应用程序都适宜使用GPU加速估算。GPU加速估算一般须要对代码进行特殊的优化和并行化处理，但是其实GPU的运算速率相对于CPU的速率更快，但显存容量和估算能力相对较弱，因而在使用GPU加速估算时须要考虑到应用程序的特性和估算需求。以下是一些常见的可以使用GPU加速的估算应用：
怎样使用GPU加速估算？
CPU并行估算通过GPU加速来提升估算效率和性能。这些方式称为异构并行估算（）。
在异构并行估算中，CPU负责控制程序流程和部份估算任务，而GPU则负责大规模数据并行估算任务。具体实现上，须要使用一些编程框架和工具来完成，如CUDA、等。这种工具提供了针对GPU的API和插口，可以将须要加速的估算任务转移到GPU进行处理，进而加速估算过程。
HPC估算应用要支持GPU加速一般须要进行以下步骤：
最后集成在HPC系统中，通过集群调度器分配相应的GPU节点资源，配合应用的相关参数，实现估算任务的估算加速。
总体来说，CPU和GPU各有其擅长的领域。CPU适宜处理各种类型的任务，具有通用性和容易编程的特性加速度计算，但是在缓存系统方面有一定的优势；而GPU则适宜处理大规模的数值估算任务，具有强悍的并行估算能力和高效的显存带宽。为此，在选择并行估算方案时，须要依照具体应用场景和需求来选择适当的硬件和编程框架。
OK，本篇关于HPC估算相关的内容就分享到这儿了。如有相关问题，欢迎交流。
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