在最近的2015年全国高性能计算学术年会（HPC China 2015）上，NVIDIA解决方案工程架构副总裁Marc Hamilton接受CSDN记者的采访，分享利用GPU加速应用的技术趋势和GPU技术研发新动向。他表示，GPU加速是“后摩尔定律”时代应用最广泛的加速计算技术，而加速市场的重心在深度学习及其相关的视觉计算，未来NVIDIA会继续专注于视觉和加速计算。

和Marc Hamilton一同接受采访的还有NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey，他介绍了NVIDIA加速计算技术在中国市场的本地化工作以及一些应用进展。

定制加速不如通用GPU

在科学计算、大数据分析、深度学习等领域，对高性能计算的需求是不言而喻的，目前最典型的还是深度学习。NVIDIA认为，当前深度学习流行的主要原因之一，就是GPU所带来的巨大可用的计算能力。比如在深度学习网络当中，有很多以十亿为单位来计算的参数量，那这种对数据和计算能力有非常高的要求的这种训练，是非常适合来用GPU进行的。

深度学习从业者寻求的加速方案包括GPU、FPGA以及类脑芯片等，后者包括完全非冯诺依曼架构的系统，如IBM的SyNAPSE，以及加速芯片的形式，如中国的寒武纪。Marc Hamilton认为，这些不同加速芯片的出现，都是为了应对传统的芯片面临挑战的问题——我们已经接近了摩尔定律描述的末端，未来没有办法再继续依赖于摩尔定律来实现最高的性能。

数字为证：

高性能计算的应用当中，前十个当中九个都是在GPU上面来进行使用的。

前一百的超级计算机当中所有应用当中有70%计算周期，都是在GPU上面来进行的，其中也包括了所有主要的深度学习的这些应用。

或许是由于类脑芯片目前还是概念，Marc Hamilton没有从架构层面对比类脑架构与GPU加速架构的优劣。他表示，目前关于深度学习的这种训练，基本上100%都是用GPU来做的。FPGA受到的关注，跟最近英特尔花了170亿重金收购一家FPGA公司的新闻有关。实际上在深度学习方面，通过FPGA技术运行的应用程序非常少，可能FPGA技术的应用更集中于解决分类和推断的部分。

他谈到了深度学习在医疗影像当中的一个应用例子，在美国加州眼科医生协会，他们组织了一次比赛，这个比赛的背景是这样的：在18-55岁的成年人当中，造成致盲最主要的因素是糖尿病所引起的并发症，如果你定期进行眼科的检查，你只需要用普通的相机拍一个靠近眼底的照片，就可以做出一些判断，看一看到底是不是糖尿病的并发症在你的眼睛当中出现了，但不是所有人都可以很方便地获得眼科医生的帮助，而且眼科医生本身的判断准确性也只有85%左右。最终总共有300多人提交了他们的成果，大部分使用的都是深度学习的一些技术，最后胜出的基本上都是基于GPU深度学习的技术，最终三个获奖的技术都是能够预测的糖尿病的并发症，在眼底当中表现的准确性，高于人类的医生能够所达到85%的准确性，基于GPU深度学习的技术，带来医疗影像上面很大的一些突破。

NVIDIA的GPU有几条产品线，GeForce主要是针对于游戏的，但是对深度学习开发者来说也是非常好用的，相对而言它的价格比较低，很多计算机厂商都会使用这个GPU的产品，所以在市场上的可得性是非常好的，而且对于很多普通的开发者来说，这个是他们可以使用GPU最有成本效益的方式，这也是GeForce战略当中很重要的一部分。

而要使更多的人使用GPU，就是通过云的方式，实际上在AWS里面提供GPU的服务已经有很多年了，在去年这一年当中，包括阿里云在内，还有包括微软的Azure，也都宣布了在他们云服务当中，是可以提供GPU的。现在应该说GPU是目前云服务当中唯一可以获得加速的技术。对于云服务提供商来说，他们肯定不会说是自己一定非要提供这个服务，肯定是对于这样一种加速的技术有需求，才会在云端来提供GPU。

具体的选择上，Marc Hamilton表示，在Tesla加速计算平台的品牌下面，实际上也是有多种价位的GPU产品，对于大多数深度学习应用来说，最合适的GPU就是K40，不是因为它比K80要便宜，而是因为它的架构相对于目前深度学习的应用来说是最为合适的，以NVIDIA现在一些产品可能针对不同的客户应用，是有一些相应的优化。所以针对于不同的应用，不同的品有各自的最好性价比。

Tesla K80双GPU加速器是当前Tesla的最新旗舰，它拥有带宽极高的24GB内存、高达8.74TFlops的单精度峰值浮点性能和高达2.91 TFlops的双精度峰值浮点性能。IBM和微软都是宣布了会在他们的云服务当中来提供K80的GPU，阿里云也是在进行相关的一些论证，可能在未来也会推出。这些都说明了K80的吸引力。NVIDIA认为，K80对于油气行业这个应用程序来说是最优化的，也是最具有性价比，能够有最大的价值。

对于缺乏专门定制化的加速芯片来提升深度学习系统性能的问题，Marc Hamilton认为，确实定制化的加速芯片速度会加快，但是它主要有两个问题：

经济性是一个非常需要考量的因素。现在的制程技术越来越高级，包括芯片的制造，设计等，整个费用会非常高，比如利用现在的10纳米制程技术设计，再进行真的生产芯片，即便眼膜可能就需要一千万美元。

芯片的变化是非常快的，可能很快就陈旧，如果是一个定制化的芯片，继续更新可能只能再用一个新的芯片替换它，面对着像深度学习这样一个快速迭代的技术，原来芯片刚刚生产出来的时候，它已经过时了。所以从整个技术发展速度和经营的角度考虑，做定制化的芯片，目前并不是一个最为合适的选择。而通用的GPU，无论是用作游戏的用途，或者说用在自动驾驶汽车里面，或者深度学习，可能GPU都是差不多的，只是上面编程不一样，所以可以用在不同的应用。

对于性能追逐者，一个好消息是，明年NVIDIA将要出货的Pscal GPU，相比较现在的GPU预计将会有十倍的性能提升。只依靠摩尔定律，十倍性能提升是很难实现的。Pscal GPU的实现来自三个方面的原因：

摩尔定律本身确实贡献了一部分的性能提升。

在架构上面的变化。NVIDIA将于明年面世的下一代GPU架构Pascal和NVLink高速互联技术，将为数据中心和深度学习提供更加强大的加速动力。

在软件方面实现性能提升。从现在到明年的Pscal GPU出货的空间，通过cuDNN的软件（cuDNN深度神经网络库，可以支持很多常用的函数和功能），还会再进一步实现性能的提升。NVIDIA希望每年都可以通过硬件和软件的更新来实现更高的性能。例如在过去这一年当中，NVIDIA通过cuDNN3.0版本实现了性能的翻番。

生态构建

生态方面，Marc Hamilton强调了在OpenPOWER的进展，即将问世的NVLink高速GPU互联技术将会支持OpenPOWER。他表示，IBM出货带有GPU加速的OpenPOWER8的系统已有一年多，在去年的HPC中国大会上，就推出了第一款企业级Power8的系统，在上个月也推出了一个相对来说成本比较低的，针对HPC进行了优化的一款平台的产品，这个也是带有GPU的Power8系统。

开发支持方面，现在有CUDA编程环境，为OpenPOWER系统提供了运行应用程序的基础。不仅仅是IBM已经宣布了要支持在OpenPOWER关键的应用程序，包括像DB2的数据库，而且还有一些第三方已经把他们相关一些应用程序移植到了OpenPOWER的平台上，比如大数据领域新的内存内数据库，还有一些是在GPU内存内的这种数据库，在美国有一个叫做GPU DB，利用的是在GPU的内存，现在也都可以在OpenPOWER上面得到支持。

谈到的另一个方面是ARM，Marc Hamilton表示，从战略上来说，NVIDIA会去支持客户有需求的所有CPU架构，而很多国家的客户都提出了希望支持ARM架构的需求。

NVIDIA支持ARM的处理器厂商，以及系统的厂商等，比如AppliedMicro、Cavium等公司，明年估计也会有几个中国的处理器合作伙伴公布，然后会有多家OEM厂商出货相关的产品。此外，CUDA工具包已经支持ARM的架构，NVIDIA会继续和整个的ARM社区保持合作。

中国市场的进展

Marc Hamilton对中国市场的进展很满意。他表示，具体看亚太区深度学习的市场，毫无疑问中国是最领先的，从GPU销售量来看，中国和美国把持前两名的位置。现在所销售的用于深度学习的GPU，大部分是用于教深度学习训练的，因为你首先得要对深度学习的系统来进行训练，然后才能部署到实际生产环境当中。

他认为，在未来，深度学习里面涉及到推断和视频处理方面，GPU的应用会有非常好的前景和增长。因为现在从视频来说，有大量的视频上传和下载，增长速度超过了摩尔定律所能够带来的性能提升的速度，现在无论是做社交网络公司还是搜索公司，他们的数据中心已经非常饱和，增加更多的机器也好，或者是CPU的更新换代也好，都很难赶得上推断和视频处理需要的速度。现在多数公司可能还是通过CPU来进行这些相关的这种推断和视频的处理，但是在未来会利用GPU进行加速。

具体而言，在互联网上产生这些视频所带来的计算需求，可能有几个方面，第一个就是视频的编解码，这个非常适合在GPU进行相关的完成；第二，很多的视频可能都会上传到一些社交网络上面，包括微信，或者是其他的平台上面，从深度学习的训练来看，现在基本上大部分都是在GPU上来完成的。从图片推断来看，你可以在CPU上去完成，但是未来随着这些图片上传的量越来越大，它涉及到的计算需求越来越多，完全靠CPU完成可能会变得非常地困难。那涉及到视频方面，它所需要的计算工作，相比图片就要大了很多很多，所以未来这方面的，可能更多会是通过GPU来进行处理。比如原来，视频还可以上传，然后储存在那里，可能进行离线的处理，一两天的时间没有问题。但是现在很多应用，比如说一些视频广播的应用，没有给你储存视频然后进行一个离线处理的时间，比如只有两分钟的时间来对于这些视频进行转代码，然后还要来进行相应的推断，然后才能够基于这些数据向你推荐好友，或者是向你发有针对性的一些广告等等，这所带来计算的需求会非常非常巨大。

综上，Marc Hamilton认为，未来很多计算可能都是在GPU应用上完成的，单视频方面对于GPU的需求，这个市场空间就会非常大。

Ashok Pandey补充说，从技术交流和沟通方面来说，亚太区其他地方的贡献确实是很多的，从高性能计算，从纯科学计算来看，日本的贡献程度是比中国要大。但毕竟还是中国的市场更大，相关的投资和创新，中国的声音非常非常大。比如说NVIDIA每年三月举办的GTC，原来中国面孔很少见，但去年中国这边的参会人数突然非常迅速地增长，已经超过了日本人数，今年NVIDIA的目标是中国人超过德国人数。

Ashok Pandey认为，在互联网这方面，特别是深度学习新技术这一方面，中国绝对不落后于国外，特别是商业模式的这种创新方面，中国可能还超前于国外。中国人的学习能力比较强，还有在商业模式方面创新能力也非常强，不仅仅是BAT，包括众多这种新兴企业，利用新的技术应该不落后于全世界其他国家。

加速方案的选择上，Ashok Pandey认为，中国公司是非常有智慧的，会针对他们的工作负荷来选择当时最具有竞争力的产品，类似于阿里一样其他的公司，现在也积极的在测试一些新的产品。针对这种企业级企业，可靠性、可用性、可维护性是非常重要的，并且他们的应用场景都是集群场景，在集群这种场景里面，Tesla这种数据中心的产品是比较适合的。这和大学、科研机构在单机做一个科研和测试是不一样的。

此外，他表示，NVIDIA在中国生态系统做得非常好，高性能计算OEM，包括浪潮、曙光、联想、华为等，都是NVIDIA的非常密切的合作伙伴，并且他们有一个新产品，NVIDIA马上会去做认证方面的工作。比如现在曙光已经推出了XMachine深度学习一体机。