HPC应用如何使用GPU加速计算
gpu为什么能加速计算？
这需要从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。详细分为以下几个方面：
设计目标：cpu是一种通用处理器，主要用于执行各种不同类型的计算任务，如操作系统的管理、文件处理、网络通信、应用程序的执行等。而gpu则是一种专用处理器，主要用于图形和图像处理，如3d游戏、视频编辑、计算机辅助设计等。处理方式：cpu采用串行处理方式，即一次只能处理一个指令，需要经过多次的取指、解码、执行等步骤才能完成一个任务。而gpu采用并行处理方式，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通常拥有几个核心，每个核心可以处理一个任务，而gpu通常拥有数百个甚至数千个核心，这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，gpu就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，能够同时处理大量的数据。内存：cpu通常使用高速缓存和主存储器来存储数据，而gpu则通常使用显存来存储图像和图形数据，因为显存的读写速度更快，可以更快地处理图形和图像。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，只能处理某些简单的计算。记得知乎上有个很好的比喻，cpu就像老教授，虽然啥都会算，但也要一个个的算。而gpu则类似组织了几千个小学生，尽管只能进行简单的计算，但是人多呀。
这里还涉及另外一个知识 就是串行计算和并行计算。
串行计算和并行计算是两种不同的计算模式，它们的区别在于任务处理的方式和计算资源的利用情况。
串行计算，就是使用单个处理器或核心处理所有的计算任务，按照固定的顺序一个一个的执行。适用于小规模、简单的计算任务，像我们常用的电脑软件，容易编写和管理，但任务比较多的情况，执行速度较慢，容易堵塞。就像我们电脑打开东西多了，就容易卡。
并行计算，则是将一个大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，加速计算过程。适用于大规模、复杂的计算任务，通常需要使用并行编程技术来实现。虽然管理和编写比较复杂，但具有高效的计算能力。
另外，串行计算和并行计算还存在以下差异：
数据传输：在并行计算中，不同处理器或核心之间需要进行数据传输和通信，而在串行计算中不存在这种问题。算法设计：并行计算需要设计适合并行计算的算法，而串行计算则可使用任何类型的算法。可伸缩性：并行计算支持更高的可伸缩性，可以扩展到更多的处理器或核心，从而处理更大规模的任务，而串行计算则存在物理限制。现在，我们对cpu、gpu和计算方式有了一个基本的了解。接下来，进入第二个问题：
为什么要用gpu加速？
理论上，cpu和gpu都可以使用并行计算。为什么我们要用gpu加速呢？
相信你的心中已经有了答案，没错就是“成本”。如果使用同等核数的cpu并行计算的成本，无论是建设成本，还是功耗成本都将远超使用gpu。但是，也并不是所有的hpc计算应用都能用gpu加速计算的。
哪些应用适合用gpu加速计算？
gpu加速计算适合那些需要大量并行计算的应用程序，其中包括但不限于以下应用领域：
深度学习：神经网络是深度学习的基础，而gpu可以加速神经网络的训练和推理计算，提高模型的准确率和训练速度。计算机视觉：计算机视觉需要对图像或视频进行大量的特征提取、分类和识别等计算，这些计算可以通过gpu加速来提高处理速度和准确率。科学计算：科学计算需要对大规模数据进行高效的数值计算和仿真，gpu可以加速矩阵运算、fft计算、流体力学模拟、分子动力学模拟等计算。密码学：密码学涉及到大量的加密和解密计算，其中一些计算可以通过gpu加速来提高加解密速度和安全性。需要注意的是，不是所有的应用程序都适合使用gpu加速计算。gpu加速计算通常需要对代码进行特殊的优化和并行化处理，而且虽然gpu的运算速度相对于cpu的速度更快，但内存容量和计算能力相对较弱，因此在使用gpu加速计算时需要考虑到应用程序的特点和计算需求。以下是一些常见的可以使用gpu加速的计算应用：
分子动力学模拟：amber、gromacs、namd、lammps等。计算流体力学：openfoam、ansys fluent、star-ccm+等。机器学习和深度学习：tensorflow、pytorch、keras、caffe等。计算结构力学：abaqus、ansys、ls-dyna等。量子化学计算：gaussian、nwchem、orca、vasp等。如何使用gpu加速计算？
cpu并行计算通过gpu加速来提高计算效率和性能。这种方法称为异构并行计算（heterogeneous parallel computing）。
在异构并行计算中，cpu负责控制程序流程和部分计算任务，而gpu则负责大规模数据并行计算任务。具体实现上，需要使用一些编程框架和工具来完成，如cuda、opencl等。这些工具提供了针对gpu的api和接口，可以将需要加速的计算任务转移到gpu进行处理，从而加速计算过程。
hpc计算应用要支持gpu加速通常需要进行以下步骤：
选择合适的gpu：首先需要选择一款合适的gpu，根据应用的需求选择gpu型号、内存大小等参数。通常，使用较新的gpu会获得更好的性能。编写gpu加速代码：针对应用程序，需要编写相应的gpu加速代码。通常，使用cuda或opencl等并行计算框架可以简化gpu编程，并提供高效的gpu加速。优化gpu加速代码：为了获得最佳性能，需要对gpu加速代码进行优化。优化的方法包括调整线程块大小、优化内存访问模式、减少内存传输等。集成gpu加速代码：将gpu加速代码集成到应用程序中，并与原来的cpu代码进行对比测试，以确保gpu加速的正确性和性能提升。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，实现计算任务的计算加速。
总体来说，cpu和gpu各有其擅长的领域。cpu适合处理各种类型的任务，具有通用性和容易编程的特点，并且在缓存系统方面有一定的优势；而gpu则适合处理大规模的数值计算任务，具有强大的并行计算能力和高效的内存带宽。因此，在选择并行计算方案时，需要根据具体应用场景和需求来选择适当的硬件和编程框架。
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这里还涉及另外一个知识 就是串行计算和并行计算。
串行计算和并行计算是两种不同的计算模式，它们的区别在于任务处理的方式和计算资源的利用情况。
串行计算，就是使用单个处理器或核心处理所有的计算任务，按照固定的顺序一个一个的执行。适用于小规模、简单的计算任务，像我们常用的电脑软件，容易编写和管理，但任务比较多的情况，执行速度较慢，容易堵塞。就像我们电脑打开东西多了，就容易卡。
并行计算，则是将一个大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，加速计算过程。适用于大规模、复杂的计算任务，通常需要使用并行编程技术来实现。虽然管理和编写比较复杂，但具有高效的计算能力。
另外，串行计算和并行计算还存在以下差异：
数据传输：在并行计算中，不同处理器或核心之间需要进行数据传输和通信，而在串行计算中不存在这种问题。算法设计：并行计算需要设计适合并行计算的算法，而串行计算则可使用任何类型的算法。可伸缩性：并行计算支持更高的可伸缩性，可以扩展到更多的处理器或核心，从而处理更大规模的任务，而串行计算则存在物理限制。现在，我们对cpu、gpu和计算方式有了一个基本的了解。接下来，进入第二个问题：
为什么要用gpu加速？
理论上，cpu和gpu都可以使用并行计算。为什么我们要用gpu加速呢？
相信你的心中已经有了答案，没错就是“成本”。如果使用同等核数的cpu并行计算的成本，无论是建设成本，还是功耗成本都将远超使用gpu。但是，也并不是所有的hpc计算应用都能用gpu加速计算的。
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