優(yōu)異專業(yè)卡降臨！CUDA市場總經(jīng)理專訪

    泡泡網(wǎng)顯卡頻道5月29日 近日NVIDIA舉行了一次專訪活動，在活動中NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell以及中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋為大家詳細(xì)講解了關(guān)于通用計算以及CUDA 4.0的一些相關(guān)技術(shù)，令大家充分了解到了CUDA 4.0在通用計算市場所具備的優(yōu)勢。

● NVIDIA公司中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋：

    Sanford Russell是負(fù)責(zé)GPU計算的全球總監(jiān)，簡單來說就是負(fù)責(zé)CUDA的。這次過來主要跟大家介紹一下CUDA4.0，再介紹一下CUDA這幾年在業(yè)界的變化，或者說整個公司，包括一些大學(xué)、一些利用CUDA賺錢的公司怎么看CUDA的，一些最新的變化跟大家分享一下。

● NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell：

    謝謝大家今天來參加這個活動。我是Sanford Russell，是CUDA的市場總監(jiān)。我從1997年就加入了NVIDIA公司，曾經(jīng)做過產(chǎn)品相關(guān)的工作，也做過開發(fā)者，所以在這個職位之前有一些其他方面的經(jīng)驗(yàn)。從2007年開始，我們就開始了GPU計算方面的工作，當(dāng)時主要是了解客戶的需求，然后有逐步的架構(gòu)和軟件的進(jìn)行。大家如果有什么問題，關(guān)于過去還有關(guān)于現(xiàn)在以及如何發(fā)展到今天這一步的問題，都可以問。

    我這個團(tuán)隊(duì)所從事的主要工作是圍繞著整個硬件的生產(chǎn)系統(tǒng)所有的這些開發(fā)者、編程和合作伙伴，還有我們所支持的軟件開發(fā)出來的語言對于GPU計算的支持，包括像C/C++、Fortran、Direct等等這些。這張圖就可以說明我們?nèi)粘９ぷ鞯年P(guān)注內(nèi)容。

    三、四年之前，我們主要關(guān)注的工作是在語言、編譯器這一塊，最近一、兩年更多的工作放在了像數(shù)學(xué)庫，以及如何在整個平臺上實(shí)現(xiàn)成本的管理，特別是像娛樂集群，有些用戶會用非常多的GPU，可能是幾百臺，甚至可能是更大規(guī)模的集群，所以涉及到這上面兩塊，一個是集群的管理，還有工具和合作方、合作者這一塊有專門的團(tuán)隊(duì)來負(fù)責(zé)這方面的工作，隨著我們的產(chǎn)品和技術(shù)的成熟，這方面工作的量也會越來越大。

    上面所指的涉及到的是與軟件開發(fā)公司之間的合作，這個在公司有另外一位高層來負(fù)責(zé)這方面的工作。針對于每一個具體的應(yīng)用行業(yè)，像油氣、制造業(yè)、金融、化學(xué)、生物等等，這些專門的行業(yè)都有專門指定的人和相應(yīng)軟件的開發(fā)合作伙伴一起工作。現(xiàn)在圍繞CUDA已經(jīng)有一個非常大的團(tuán)隊(duì)，一開始只有4個人，現(xiàn)在有一個非常大的團(tuán)隊(duì)，而且是分屬不同的業(yè)務(wù)部門。所以GPU計算對于我們公司來說是具有戰(zhàn)略性的，不僅僅是一個簡單的產(chǎn)品，可是你看到的只是一個簡單的東西，但是背后有很多的東西，包括軟件。

● NVIDIA公司中國區(qū)公關(guān)經(jīng)理金洋：

    NVIDIA并不像很多人認(rèn)為的那樣，只是簡單地做Tesla，做CUDA，這是初期的事情?，F(xiàn)在考慮真正讓用戶將GPU的硬件和CUDA集成在一起。我們做了很多管理工作，做了很多支持工具和溝通工作，使得我們這邊的支持和服務(wù)讓用戶真正可以方便的應(yīng)用到GPU，而不僅僅簡單的說這是一個卡，我們真正從頭到尾一步一步給用戶支持，讓他真正實(shí)現(xiàn)利用GPU的性能。

● NVIDIA公司CUDA市場總經(jīng)理Sanford Russell：

    這個是過去兩年當(dāng)中，我們開展非常重要的工作方面，涉及到研究和教育方面。這對于現(xiàn)在GPU的工作來說是非常重要的一塊，因?yàn)樵谖濉⒘曛?，可能這是比較新的領(lǐng)域，但是現(xiàn)在可以看到，已經(jīng)有很多大學(xué)他們已經(jīng)開設(shè)了GPU的課程。右邊是CUDA的教學(xué)中心，中間這個是CUDA的研究中心，左邊是CUDA的卓越中心，卓越中心在中國有兩個。從這個上面就可以看出，現(xiàn)在整個CUDA的研究還有教學(xué)增長非常迅速，規(guī)模也是越來越大。很多大學(xué)現(xiàn)在都有CUDA的相關(guān)課程，主要是使用C和C++語言，往往本來就有C語言的課程，現(xiàn)在再加入了與CUDA相關(guān)的內(nèi)容。全世界總共有400多家大學(xué)有與CUDA相關(guān)的教學(xué)課程，這樣從全世界的地域來說有一個很好的覆蓋性，同時通過這些大學(xué)畢業(yè)出來的學(xué)生，他們都掌握了GPU編程的能力。

    這些是一些與CUDA有關(guān)的書，左下角兩本是新出的，叫《GPU COMPUTING GEMS》，書很厚，有800頁左右。大學(xué)的教授要編這些書，就請大家提交相關(guān)材料，后來提交的相關(guān)文章太多了，結(jié)果就編了兩本書，因?yàn)槿绻槐緯?600頁就太多了，所以最終出了兩本書。

    從我們的角度來說，有一點(diǎn)希望大家能夠非常清晰的認(rèn)識到，我們對于GPU計算的看法不是把CPU和GPU對立起來，應(yīng)該是CPU+GPU，從而實(shí)現(xiàn)非常好的的性能。為了實(shí)現(xiàn)非常好的的性能，就需要能夠充分利用CPU所有的核再加上GPU的能力。

    這就是GPU編程，對于GPU編程來說，就是把里面這些關(guān)鍵的功能可以用GPU進(jìn)行加速的功能給挑出來，而這些應(yīng)用代碼現(xiàn)在主要都是用C語言來寫的。為什么CUDA的C語言會有這么多的人去用？因?yàn)樗緛砭褪且粋€用的比較多的語言，我們所提供的是一個C語言的編譯器，使得這些編譯者可以直接對GPU進(jìn)行編譯。除此以外，我們有一些合作方他們提供的解決辦法，像PGI的解決辦法，他們的做法是類似的，只是用的不是C語言，是Fortran語言。現(xiàn)在主要用的比較多的是C語言和Fortran語言，而對于API來說，處于非常低層，因此現(xiàn)在要通過編程來使用是比較麻煩的。但是我們相信隨著時間的推移，可能這一點(diǎn)會有所改善。但是無論對于API還是對于語言本身，我們對會對它進(jìn)行支持，這個是我的策略。所以現(xiàn)在支持的像C語言、C++、Fortran、OpenGL，還有Direct等等都有支持的，我們有合作伙伴在做.net的工作，這也讓我們感到非常振奮，因?yàn)檫@樣可以和微軟整個語言系列結(jié)合起來。

    這是我們的行業(yè)合作伙伴的圖片，大家可以看到，就從這個架構(gòu)上來說，我們看垂直的行業(yè)，我們公司內(nèi)部的架構(gòu)上，也是把這個架構(gòu)跟這些垂直的行業(yè)匹配起來。現(xiàn)在就行業(yè)和研究的覆蓋范圍已經(jīng)相當(dāng)大了，但隨著時間，我們希望把更多的行業(yè)和領(lǐng)域納入進(jìn)來，這樣就要求以支持更多的語言或者支持更多的語言特性或者添加庫，這些就是我們現(xiàn)在要開展工作的地方。比較新的一個行業(yè)就是制造業(yè)，制造業(yè)本身也是非常重量級的行業(yè)，比如像汽車、飛機(jī)、火車，還有巴士、輪船等等，他們的設(shè)計很多都會用到這個軟件。