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1、每个处置器的主频为 333MHzASCIRed 超级计算机由 04 个机柜组成，系统拥有 9632 个处理器。占地面积达到 230 平方米。廉价的 TFLOPS 解决ATI 发布了统一渲染架构下的第二代 PC 领域 GPU 产品RadeonHD4000 系列产品，方案RadeonHD4000 系列产品 时间一晃而过到 2008 年。其仅用 0W 耗电带来了 TFlop 运算能力。这时人类中定位在中高端市场的 RadeonHD4850 显 卡在当时使用了 800 个频率达到 625MHz 流处理器。ATI 再次发力优化统一渲染架构，获取 TFlop 经济支出仅为 99 美元。一款 HD5870
2、相当于 77 台深蓝超级计算机节点 仅仅一年之后。发布了其中高端产品 HD5870 已经集成了 2.7TFlop 运算能力。这颗 GPU 问世标志着 ATI 已经幼 稚掌握了 40nm 制程工作、RadeonHD5000 系列产品。DirectX 应用顺序接口和吞吐带宽极高的 DDR5 显存。同时这颗 GPU 运算能力相当于 77 台深蓝超级计算机节点。激进意义上的 GPU 不善于运行分但是 ATI 和 NVIDIA 经过临时改进其内部架构已经使得 GPU 可以较为高效地运行分支、 循环等复杂代码。同时因为 GPU 属于并行机范畴，支代码。相可以达到最好的性能。CPU 编程环境中，同的运算可以
3、应用到每个数据元素的时候。写出 每个输入数据元素有不同数量的输入的顺序很容但在 GPU 这种并行机上还是有不少麻烦。通用的数据结构正是 GPU 编程的最大困难之一。 CPU 顺序员经常使用的数据结构如列表和树在 GPU 身易。而且 GPU 运算单元的设计为主要操作是表示位置和颜色的四维向量上。不过这些并不能上 并不容易实现。GPU 目前还不允许任意存储器访问。因为 GPU 不是真的为通用计算而设计的需要一些努力才能让 GPU 高速地服务通用计算程 序。这些努力前些年是顺序员阻挡 GPU 编程的加速发展。看到无论是 Fermi 架构添加全能二级缓存和统一定址还是 RV870 架而单独实现的而随着
4、 ATI 和 NVIDIA 开始看到高性能计算市场的硬件需求。这些都是 GPU 自身硬件体系为了适应未来的运算环境而做出的革新。产品： ATIRadeonHD4850 显示芯片 构不断优化 LDS 并放大并发线程数。GPU 并行计算已成未来趋势 GPU 并行计算已成未来趋势 无数游戏玩家疯狂的购买力已经 使得 GPU 这种芯片的价格下跌到只要花一百美元就能那为什么不大面积布置这种产品，买到一颗性能级 GPU 产品。来降低超级计算机的价格呢？ 从 2006 年的第一款 FireStream 产品开始，业内人士Shader 单元从出现（200 年 DirectX8 发布标志着 Shader 单元呈
5、现已经发现了 GPU 处置大 并行度程序时所表现出的超凡性能。保守的 GPU 种。通用计算影响力显著扩大）经过了很长时间。这段时间里，运算能力迅速提升（2007 年 Geforc8800GTX 发布。显卡对于高端大规模并行也无法形成对整个产业的影响力。GPU 开始应用于超级计算机 这个阶段在超级运算是毫 无价值的即使有少量业界先行者开始了思考和研究。往往要拆除“多余的显卡以节能功耗，计算机与集群中。而自从 AMD 公司的 Stream 架构 NVIDIA 公司的 CUDA 架构奠定了 GPU 通用计算地位之后，这场革命将极大地改变计算现在设计开始逐渐采用大量 GPU 来获得更加廉价和绿色的计算 能力。CUDA 强大性能引发了一场通用计算革命。GPU 应用能力已经远远超出了图形渲染任务，机的面貌。但是随着 GPU 可编程性不断增 强。利用 GPU 完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU 用于图形渲染以外领域的计算成为 GPGPUGenerPurposcomputongraphicprocessunit 基 于 GPU 通用计算）而与此CPU 为了追求通用性，同时 CPU 则遇到一些障碍。将其中大部分晶体管主要用于构建控 制电路（比如分支预测等）和 Cach 只有少部分的晶体虽然 HTT 超线程技术在 Intel 推广
