Hybridní výpočetní systém je systém s heterogenní hardwarovou výpočetní strukturou. Kombinace libovolných výpočetních zařízení nebo jednotek, jako je výpočet pomocí CPU a GPU dohromady. [1] [2]
Hlavní výpočetní složkou vysoce výkonných počítačových systémů, včetně clusterů , je obvykle centrální procesorová jednotka . Již počínaje procesory Intel486DX se však v počítačích objevil prvek jako koprocesor , který lze na hardwarové úrovni považovat za hybridizaci.
V polovině roku 2000 se pro výpočetní účely začaly používat grafické procesorové jednotky (GPU) . [jeden]
Hlavním problémem je najít způsoby, jak provádět výpočetní úlohy s GPU. NVIDIA si uvědomila poptávku po takových výpočtech a v roce 2007 představila hardwarovou a softwarovou platformu CUDA , která umožňuje spouštět libovolný kód na GPU. Před příchodem CUDA museli programátoři sestavit hybridní systémy z konvenčních grafických karet a naprogramovat je pomocí složitých grafických API .
ATI vyvinula své vlastní protějšky CUDA pro aplikace GPGPU. Jedná se o technologie ATI Stream a Close to Metal .
Očekávalo se, že nová architektura Intel Larrabee bude podporovat technologie GPGPU . Xeon Phi , který byl skutečně vydán jako součást produktové řady Intel MIC , podporoval pouze univerzální výpočetní techniku (kompatibilní s x86_64), protože ztratil možnosti grafického procesoru. Následné varianty Xeon Phi byly implementovány nejen v podobě rozšiřujících karet PCI Express, ale také v podobě jednoho centrálního procesoru.
Vysoký výpočetní výkon GPU je způsoben zvláštnostmi architektury. Pokud moderní CPU obsahují několik jader (na většině moderních systémů od 2 do 8x, 2018, na severních to může být maximálně 64x), GPU byl původně vytvořen jako vícejádrová struktura, ve které se měří počet jader ve stovkách (příklad - Nvidia 1070 má 1920 jader). Rozdíl v architektuře určuje rozdíl v principech fungování. Pokud architektura CPU předpokládá sekvenční zpracování informací, pak byl GPU historicky určen pro zpracování počítačové grafiky, proto je určen pro masivně paralelní výpočty. [3]
Každá z těchto dvou architektur má své vlastní přednosti. CPU pracuje lépe se sekvenčními úkoly. Při velkém množství zpracovávaných informací má GPU zjevnou výhodu. Existuje pouze jedna podmínka - úloha musí mít paralelismus.
GPU již dosáhly bodu, kdy na nich může běžet mnoho aplikací v reálném světě snadno a rychleji než na vícejádrových systémech. Budoucí výpočetní architektury se stanou hybridními systémy s GPU skládajícími se z paralelních jader a pracujícími ve spojení s vícejádrovými CPU. [čtyři]
Původní text (anglicky)[ zobrazitskrýt] GPU se vyvinuly do bodu, kdy se na nich snadno implementuje mnoho aplikací v reálném světě a běží výrazně rychleji než na vícejádrových systémech. Budoucí výpočetní architektury budou hybridní systémy s paralelními GPU pracujícími v tandemu s vícejádrovými CPU. [5]Profesor Jack Dongarra
Ředitel Innovative Computing Laboratory
Tennessee State University
Procesory IBM Cell používané v herních konzolích Sony PlayStation 3 obsahovaly dva typy jader: PPE, jádro pro všeobecné použití a pole 8 koprocesorů SPE.
Výpočetní software BOINC GRID podporuje možnost používat GPU k provádění výpočetních úloh. [6]
| Software pro distribuované a paralelní výpočty | |
|---|---|
| Standardy, knihovny | |
| Monitorovací software | |
| Ovládací software | |