A hibrid számítástechnikai rendszer heterogén hardver számítási struktúrával rendelkező rendszer. Bármilyen számítástechnikai eszköz vagy egység kombinációja, például a CPU -t és a GPU -t együttesen használó számítástechnika. [1] [2]
Általában a nagy teljesítményű számítástechnikai rendszerek fő számítási összetevője, beleértve a fürtöket is, a központi feldolgozó egység . Azonban már az Intel486DX processzoroktól kezdve megjelent a számítógépekben egy olyan elem, mint a koprocesszor , amely hardverszinten hibridizációnak tekinthető.
A 2000-es évek közepén a grafikus feldolgozó egységeket (GPU-kat) kezdték használni számítástechnikai célokra . [egy]
A fő probléma az, hogy megtaláljuk a módszereket a számítási feladatok elvégzésére GPU-val. Felismerve az ilyen számítástechnika iránti igényt, az NVIDIA 2007-ben bemutatta a CUDA hardver- és szoftverplatformját, amely lehetővé teszi tetszőleges kód futtatását a GPU-n. A CUDA megjelenése előtt a programozóknak hibrid rendszereket kellett építeniük hagyományos videokártyákból, és komplex grafikus API -k segítségével programozniuk kellett azokat .
Az ATI kifejlesztette saját CUDA megfelelőit a GPGPU alkalmazásokhoz. Ezek az ATI Stream és a Close to Metal technológiák .
Az új Intel Larrabee architektúra várhatóan támogatni fogja a GPGPU technológiákat . A ténylegesen az Intel MIC termékcsalád részeként kiadott Xeon Phi azonban csak az általános célú számítástechnikát támogatta (kompatibilis az x86_64-gyel), mivel elvesztette a grafikus processzor képességeit. A Xeon Phi későbbi változatai nemcsak PCI Express bővítőkártyák, hanem egyetlen központi processzor formájában is megvalósultak.
A GPU nagy számítási teljesítménye az architektúra sajátosságainak köszönhető. Ha a modern CPU-k több magot tartalmaznak (a legtöbb modern rendszeren 2-8x, 2018, az északiaknál maximum 64x lehet), a GPU eredetileg többmagos szerkezetként jött létre, amelyben a magok számát mérik. százban (példa - az Nvidia 1070-nek 1920 magja van). Az architektúra különbsége határozza meg a működési elvek különbségét. Ha a CPU architektúrája az információk szekvenciális feldolgozását feltételezi, akkor a GPU-t történelmileg számítógépes grafika feldolgozására szánták, ezért masszívan párhuzamos számítástechnikára tervezték. [3]
E két architektúra mindegyikének megvannak a maga előnyei. A CPU jobban működik a szekvenciális feladatokkal. A nagy mennyiségű információ feldolgozásával a GPU nyilvánvaló előnyt jelent. Csak egy feltétel van: a feladatnak párhuzamosnak kell lennie.
A GPU-k már eljutottak arra a pontra, hogy sok valós alkalmazás könnyedén és gyorsabban futhat rajtuk, mint a többmagos rendszereken. A jövőbeni számítástechnikai architektúrák hibrid rendszerekké válnak, amelyek párhuzamos magokból álló GPU-kkal és többmagos CPU-kkal együtt működnek. [négy]
Eredeti szöveg (angol)[ showelrejt] A GPU-k odáig fejlődtek, hogy sok valós alkalmazás könnyen implementálható rajtuk, és lényegesen gyorsabban futnak, mint a többmagos rendszereken. A jövőbeni számítástechnikai architektúrák hibrid rendszerek lesznek, amelyek párhuzamos magos GPU-kkal és többmagos CPU-kkal párhuzamosan működnek. [5]Jack Dongarra professzor , a Tennessee Állami Egyetem
Innovatív Számítástechnikai Laboratóriumának igazgatója
A Sony PlayStation 3 játékkonzolokban használt IBM Cell processzorok kétféle magot tartalmaztak: egy PPE-t, egy általános célú magot és egy 8 SPE társprocesszorból álló tömböt.
A BOINC GRID számítástechnikai szoftver támogatja a GPU használatát számítási feladatok végrehajtására. [6]
| Szoftver elosztott és párhuzamos számítástechnikához _ | |
|---|---|
| Szabványok, könyvtárak | |
| Monitoring szoftver | |
| Vezérlő szoftver | |