近物所杨磊:GPU助力重离子治疗癌症

云中子 发表于:14年07月24日 00:33 [转载] 赛迪网

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[导读]近日,中国科技院近代物理研究所与NVIDIA共同建立了CUDA研究中心,将大大推动以重离子物理基础和应用研究、先进的加速器制造和核能系统研发工作进程。

近日,中国科技院近代物理研究所与NVIDIA共同建立了CUDA研究中心,将大大推动以重离子物理基础和应用研究、先进的加速器制造和核能系统研发工作进程。

中国科技院近代物理研究所在兰州市成立于1957年,发展到现在规模已经超过900人,年平均经费已经超过5亿元。近代物理研究所长期以来依托大科学装置,开展重离子物理的基础研究,还有交叉应用研究,以及重离子加速器的研发和产业化。在核科学和技术方面,近物所一直是国家最大的研究基地之一,重离子加速器装置目前也是亚洲能够加速重离子最高能量的装置。

中国科学院近代物理研究所研究员 杨磊

CUDA研究中心将助力近物所研发

据了解,此次授牌之后,近物所将成为全国第七个CUDA研究中心。近物所主要从事的方向是国家的战略需求的研发,同时也和国际发达国家,例如美国、欧洲、日本、俄罗斯进行合作。CUDA研发中心成立后,将在超算方面对近物所的研究起到很大的促进作用。

NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理Ashok Pandey在接受本站记者采访时表示:回顾一下,从2009年到现在,整个加速运算的发展非常快,当时近物所选择NVIDIA的时候,几乎只有不到20%的国际超算中心选择GPU加速运算,而今天已经达到了大概80%,足见近物所的选择是正确的。从应用方面来看,那个时候不到100个主流的应用,而今天的应用已经达到了将近300。而NVIDIA也从一家图形计算公司转型为高性能计算产品的供应商,其产品品质已经受到业内认可。

NVIDIA GPU可靠性受到近物所肯定

中国科学院近代物理研究所研究员杨磊表示,近物所从2007年左右就开始调研和测试GPU计算了,当时都是配备游戏显卡来做计算,从G92核心开始。然后在2010到2012年的时候,近物所对Fermi的内核进行了一些测试,得出的结论是对于Fermi来讲,双精度的运算结果是可信的。

NVIDIA全球副总裁、PSG&云计算业务总经理 Ashok Pandey

从去年开始,双精度计算已经没有问题了,因此近物所建设了一套以2090和K20为基础的系统,这套系统有21块2090,还有48块K20,今年又增加了80块K20。通过K20的测试,近物所对效果非常满意,它的运算可靠性也非常高。目前,重离子加速器已经开始应用到医疗领域,能够通过离子射线治疗癌症,但实时计算病人体内癌症部位需要大量计算,而只有配备GPU的异构计算系统才能够实现。

CUDA是异构计算的桥梁

谈到GPU的应用,NVIDIA中国区PSG高级销售经理谢强认为,GPU计算最早始于2000年,在马萨诸塞州州立医院做X光切片扫描,最后要三维重构成像。初期他们用传统CPU方法,需要渲染三个月甚至很长时间。此后他们突然发现可以用GPU来做计算,并且尝试取得了不错的效果。

麻省医院从这个项目开始让大家看到了方向,很多公司开始投入GPU研究。在2006年有了重大突破,2006年NVIDIA就推出了一个并行编程的模型叫CUDA,CUDA是通用并行计算的缩写,它实际上就是在科学问题和GPU硬件之间,提供了一个并行编程的模型。把它内嵌在C++里面,对于技术人员没有任何的多余负担,只要把规则和语法了解一下,就可以很快把原来的程序放到GPU上。

并行计算的未来更加广阔

目前,所有处理器都在向并行方向发展,而并行方面最具应用价值的就是异构计算。所谓异构的计算,就是把传统的线性计算交给CPU计算,而把并行的任务交给GPU来做。目前NVIDIA已经有了很多这方面的案例,通过GPU来进行的异构计算相比CPU而言,能够提升超过20倍的性能,同时功耗降低明显,因此全球多套超级计算机都选择了NVIDIA的GPU做计算。

而据Pandey透露,NVIDIA下一步会发布全开放的互联的技术。因为高性能计算里处理器的互联技术非常重要,所以NVIDIA推出了NVLink,速度会达到80GB每秒,相比传统PCIE快了4倍以上。NVIDIA跟国内主流的服务器厂商都有合作,很快将看到产品出现。未来近物所如果选择全国产系统也是没有问题的。

目前,近物所的重离子加速器正在与兰州肿瘤医院合作,通过重离子射线的“轰击”可以治疗癌症,并且已经有了300多个成功案例,在治疗期间医疗设备需要实时进行扫描与计算,从而确定患癌位置,而超高的计算量是CPU无法实现的,相比之下配备GPU的异构计算则完全可以满足需求。异构高性能计算正在改变着我们的生活。

超多的流处理器数量配以高位宽总线以及高速显存让GPU在计算方面性能远远强于CPU,而CUDA的进一步推广也为异构计算铺设出了一条“高速公路”,让GPU越来越多的走进新的领域。

[责任编辑:redsenlin]
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