GPU技術(shù)大會(huì)資料

#2011年英偉達(dá)GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站簡(jiǎn)介本次大會(huì)是英偉達(dá)GPU技術(shù)大會(huì)(GTC)全球系列活動(dòng)中的下一場(chǎng)重要盛會(huì)。大會(huì)將聚焦GPU計(jì)算在科學(xué)、學(xué)術(shù)界以及商業(yè)領(lǐng)域中促成的最新進(jìn)步與研究項(xiàng)目。它不僅能夠讓人們更加深入地認(rèn)識(shí)高性能計(jì)算，而且能夠?qū)⑦@些使用GPU解決重大計(jì)算難題的科學(xué)家、工程師、研究員以及開發(fā)者聯(lián)系在一起。此前英偉達(dá)在以色列、日本、新加坡以及臺(tái)灣等地舉辦了多場(chǎng)GTC盛會(huì)，吸引了數(shù)以千計(jì)各行各業(yè)以及各個(gè)學(xué)科的與會(huì)者。在這些GTC盛會(huì)成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)之上，GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站將于12月14-15日在北京國(guó)家會(huì)議中心舉行。為期兩天的GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站，旨在分享GPU給科學(xué)和計(jì)算帶來(lái)的變革性的影響。在兩天的繁忙日程大會(huì)中，英偉達(dá)?(NVIDIA?)首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人黃仁勛將發(fā)表主題演講，為大家介紹英偉達(dá)最新的GPU計(jì)算技術(shù)以及未來(lái)愿景。期間還將包括主題演講、圓桌討論會(huì)、展示會(huì)、新興企業(yè)峰會(huì)、學(xué)術(shù)海報(bào)、專題報(bào)告以及60場(chǎng)以上的講習(xí)會(huì)，專門面向利用GPU處理復(fù)雜計(jì)算難題的開發(fā)商、程序員以及研究科學(xué)家。在GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站上，來(lái)自頂尖科學(xué)研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們將參與到一系列演講、技術(shù)分享會(huì)、輔導(dǎo)課程、小組論壇和圓桌討論會(huì)中。他們旨在向與會(huì)者分享GPU如何改變高性能計(jì)算(HPC)行業(yè)以及GPU如何幫助加速解決學(xué)者、研究人員、科學(xué)家以及開發(fā)者所面臨的復(fù)雜計(jì)算難題?；顒?dòng)期間還將召開兩場(chǎng)重要的研討會(huì)。億億次級(jí)(Exascale)研討會(huì)將由東京工業(yè)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所、瑞士國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心以及英偉達(dá)聯(lián)合主講；GPU加速基因組研討會(huì)將匯集來(lái)自北京基因組研究所(BGI)、南開大學(xué)、德國(guó)美因茨大學(xué)以及上海交通大學(xué)等機(jī)構(gòu)的著名科學(xué)家。除了主題演講和教育性會(huì)議以外，還有新興企業(yè)與技術(shù)峰會(huì)以及英偉達(dá)?CUDA?學(xué)生研討會(huì)。在峰會(huì)上，大有前景的企業(yè)將與大家分享可改變當(dāng)今計(jì)算機(jī)行業(yè)面貌的最新技術(shù)。在英偉達(dá)?CUDA?學(xué)生研討會(huì)上，你會(huì)發(fā)現(xiàn)高性能計(jì)算領(lǐng)域的明日之星。GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站的亮點(diǎn)如下：億億次級(jí)(Exascale)計(jì)算研討會(huì)針對(duì)生物醫(yī)學(xué)以及生物信息學(xué)的并行計(jì)算會(huì)議展示GPU在加速石油勘探中發(fā)揮重要作用的會(huì)議中科院過(guò)程工程研究所葛蔚教授表示：“億億次級(jí)計(jì)算是我們要逾越的下一道鴻溝，只有這樣，將來(lái)才能夠在幾乎所有科學(xué)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)進(jìn)步。想要實(shí)現(xiàn)這一有價(jià)值的目標(biāo)，必須依靠全球協(xié)作來(lái)將所需的計(jì)算性能推向更高的高度。GPU技術(shù)大會(huì)讓重要的研究員、學(xué)術(shù)專家以及技術(shù)專家齊聚一堂，有助于令這一目標(biāo)成為現(xiàn)實(shí)。”華大基因高性能計(jì)算應(yīng)用性能優(yōu)化主管王丙強(qiáng)先生指出“在基因組學(xué)領(lǐng)域中，GPU計(jì)算有潛力大幅加快創(chuàng)新節(jié)奏以及擴(kuò)大創(chuàng)新范圍。從遺傳作圖到DNA定序，如果應(yīng)用到最新研究項(xiàng)目上的性能提升一個(gè)數(shù)量級(jí)，那么將讓研究員與科學(xué)家能夠?qū)崿F(xiàn)迄今為止不可能實(shí)現(xiàn)的新一代突破。”GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站將吸引整個(gè)GPU計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的專家與創(chuàng)新人員，其中包括利用GPU解決計(jì)算難題的工程師、研究員和開發(fā)人員以及實(shí)現(xiàn)這種創(chuàng)新的解決方案供應(yīng)商。大會(huì)涵蓋的研究領(lǐng)域包括：計(jì)算研究、超級(jí)計(jì)算、能源勘探、氣候與天氣、核能替代能源、數(shù)據(jù)分析與金融、航天自動(dòng)化設(shè)計(jì)以及生命科學(xué)。在大會(huì)上發(fā)表演講的機(jī)構(gòu)和企業(yè)包括：華大基因中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所惠普實(shí)驗(yàn)室(HPLabs)A哈佛大學(xué)德國(guó)約翰內(nèi)斯古滕博格美因茨大學(xué)(JohannesGutenbergUniversityMainz)美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(OakRidgeNationalLaboratory)南開大學(xué)國(guó)家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心(NCSA)斯倫貝謝公司上海交通大學(xué)瑞士國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心，蘇黎世理工學(xué)院(SwissNationalSupercomputingCenter,ETHZurich)東京工業(yè)大學(xué)(TokyoInstituteofTechnology)清華大學(xué)微電子學(xué)研究所大會(huì)期間，所有技術(shù)分享會(huì)和主題演講都將配備中、英文的同聲傳譯。GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站的贊助商包括戴爾、惠普、聯(lián)想、Supermicro、華碩、CAPS、Hynix、麗臺(tái)、浪潮、ThePortlandGroup(PGI)、Mathworks、常州庫(kù)達(dá)科技發(fā)展有限公司、吉浦迅科技和北京金捷諾科技有限公司等。如需了解GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站日程安排的更多信息，敬請(qǐng)?jiān)L問(wèn)或/page/home-en.html大會(huì)日程安排E：U：9：U.9:3010:00I..ii-ctiunii2；oa憎卸i^aai3；3avrr^:3ZiS：Q：15:3：1￡:03-5.3Z'7.0：'7.31=.0：-3.3Z'j.Q：11:00^12:00開幕演講9:30-11:00杜交午髦風(fēng)震覽12:00-14:00iSCHDAT疔專題演講瑪尾酒會(huì)

屣題海報(bào)展云

15:00-19:3&2011年12月15日-辛于裝心"、珈巒懣吊柱到豎記0:00-9:00社交年餐涇務(wù)顎12:00^14:0014:001530大會(huì)議程GPU技術(shù)大會(huì)讓全世界的人們不僅能夠更加深入地了解高性能計(jì)算，而且可以認(rèn)識(shí)到高性能計(jì)算在科學(xué)發(fā)展、可視化以及技術(shù)創(chuàng)新等方面的重要性。GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站包含技術(shù)討論會(huì)、專題報(bào)告會(huì)以及研討會(huì)等世界級(jí)教育性內(nèi)容，讓來(lái)自各行各業(yè)的思想領(lǐng)袖能夠齊聚一堂、相互交流。議程包括：>算法與數(shù)值技術(shù)天文學(xué)與天體物理學(xué)生物信息學(xué)>氣候與天氣建模集群管理>計(jì)算流體力學(xué)計(jì)算物理學(xué)>計(jì)算結(jié)構(gòu)力學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)情報(bào)開發(fā)工具與庫(kù)電氣設(shè)計(jì)與分析能源勘探生命科學(xué)A并行編程語(yǔ)言超級(jí)計(jì)算目前已經(jīng)確認(rèn)出席大會(huì)的公司/機(jī)構(gòu)有華犬基因北京大學(xué)CAPS長(zhǎng)安大學(xué)中國(guó)氣象局中國(guó)科學(xué)院過(guò)程物理研究所中國(guó)科學(xué)院軟件所哈佛大學(xué)惠普實(shí)驗(yàn)室美因茨大學(xué)徽軟公司臺(tái)灣丈學(xué)英諱達(dá)公司上海汽車集團(tuán)股份有■限公司上海交通大學(xué)華南理工大學(xué)Portland集團(tuán)清華大學(xué)東京工業(yè)犬學(xué)美國(guó)威斯康星大學(xué)西方地球物理公司請(qǐng)了解如下不斷壯大的已確認(rèn)的演講嘉賓隊(duì)伍開慕演講黃仁勛先生將作大會(huì)發(fā)言不要錯(cuò)過(guò)這個(gè)由英偉達(dá)公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛先生以及特邀嘉賓帶來(lái)的精彩的大會(huì)開幕式演講。了解GPU計(jì)算的未來(lái)，并預(yù)覽來(lái)自各行業(yè)的顛覆性技術(shù)和精彩演示。黃仁勛簡(jiǎn)介美籍華人，出生臺(tái)北。1993年創(chuàng)辦NVIDIA今天全球最大顯卡芯片廠商之一。2001年黃仁勛在《財(cái)富》“40歲以下最富40人”排名第12位，位列在籃球明星喬丹之前。黃仁勛為人不張揚(yáng)，國(guó)內(nèi)很少有人知道這位杰出華人的成功之路。其實(shí)他的成績(jī)已經(jīng)足夠與王安、王嘉廉和楊致遠(yuǎn)等華人IT精英并駕齊驅(qū)。百億億次級(jí)(Exascale)計(jì)算主題演講高效百億億次級(jí)(Exascale)計(jì)算研討會(huì)本次研討會(huì)將由英偉達(dá)公司Tesla首席技術(shù)官史蒂夫斯科特(SteveScott)先生主持。在這次研討會(huì)上，與會(huì)者將討論未來(lái)的超級(jí)計(jì)算和相關(guān)的可擴(kuò)展科學(xué)應(yīng)用。加入我們，與來(lái)自亞洲，美國(guó)和歐洲等世界領(lǐng)先的計(jì)算科學(xué)家分享他們?cè)诎賰|億次級(jí)(Exascale)計(jì)算方面的計(jì)劃，見解及豐碩成果。TSUBAME2?0超級(jí)計(jì)算機(jī)上千萬(wàn)億次級(jí)的生物流體模擬SimoneMelchionna,研究員，意大利國(guó)家研究理事會(huì)本講座中，我們將呈現(xiàn)對(duì)真實(shí)的生物流體現(xiàn)象的多尺度模擬的計(jì)算框架。這種模擬涉及到數(shù)以億計(jì)的細(xì)胞相互作用并與周圍的流體組成懸浮。我們采用的方法被用來(lái)模擬人類冠狀動(dòng)脈的血流，其空間分辨率可與紅血細(xì)胞的大小相媲美。在配備有4,000顆英偉達(dá)(NVIDIA)M2050GPU集群的TSUBAME2.0超級(jí)計(jì)算機(jī)上，我們的模擬表現(xiàn)出了出色的可擴(kuò)展性，并達(dá)到接近1千萬(wàn)億次的總性能，這代表了對(duì)具臨床意義的生物流體演變現(xiàn)象的預(yù)測(cè)能力。同時(shí)我們也將介紹用來(lái)實(shí)現(xiàn)以上這些結(jié)果的新穎的數(shù)學(xué)模型，計(jì)算算法，硬件技術(shù)，代碼調(diào)整和優(yōu)化?；瘜W(xué)工程中，從自由基到反應(yīng)器的跨規(guī)模超級(jí)計(jì)算葛蔚教授，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所化學(xué)工程的基本挑戰(zhàn)之一是從確立化學(xué)產(chǎn)品特性的分子結(jié)構(gòu)，到生產(chǎn)這些化學(xué)產(chǎn)品的反應(yīng)器或設(shè)備間存在巨大的差異。這個(gè)差異是從10-10m和10-15S到101m和103s的數(shù)量級(jí)的差異，有時(shí)甚至更大。Exascale系統(tǒng)的超級(jí)計(jì)算能力提供了鏈接所有這些尺度的一個(gè)獨(dú)特機(jī)會(huì)。舉例說(shuō)明，物理模型和數(shù)學(xué)模型的協(xié)同設(shè)計(jì)，以及計(jì)算機(jī)軟件和硬件的設(shè)計(jì)，已經(jīng)能讓要求嚴(yán)格的分子動(dòng)力學(xué)(MD)模擬在三個(gè)維度的微米級(jí)達(dá)到真正petaflops級(jí)的持續(xù)性能表現(xiàn)。例如，使用1,728顆GPU的Mole-8.5系統(tǒng)，能在每天0.77納秒的速度下模擬由300萬(wàn)個(gè)原子或自由基水溶液組成的一個(gè)完整的流感病毒粒子H1N1。當(dāng)天河-1A系統(tǒng)使用其所有CPU和GPU時(shí)，可以petaflops(千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算)速度模擬超過(guò)100億元的原子組成的晶體硅。在這些例子中，我們可以建立通用的軟件和硬件平臺(tái)來(lái)進(jìn)行離散模擬，為化學(xué)工程中，尤其是涉及到令人驚嘆的納米和微觀尺度結(jié)構(gòu)的跨尺度模擬提供一個(gè)功能強(qiáng)大的工具。GPU正在超級(jí)計(jì)算領(lǐng)域掀起革命Wen-MeiHwu教授，美國(guó)伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校在世界上所有頂級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)中，功耗已成為一大制約因素。我們已經(jīng)看到大量記錄表明，利用GPU的集群比傳統(tǒng)的僅用CPU集群，能達(dá)到高得多的每瓦性能。因此，越來(lái)越多的世界頂級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)目前在使用GPU。這一變化需要超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序開發(fā)也進(jìn)行一個(gè)重大轉(zhuǎn)變。在過(guò)去，超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序開發(fā)的重點(diǎn)主要集中在越來(lái)越多的節(jié)點(diǎn)上的分區(qū)工作，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行保持順序進(jìn)行。隨著超級(jí)計(jì)算機(jī)向GPU的轉(zhuǎn)變，應(yīng)用程序必須支持每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)大量高精度的并行執(zhí)行。這需要新的物理模型，數(shù)值算法，基本庫(kù)，編程環(huán)境和編程技術(shù)。一個(gè)主要的挑戰(zhàn)是實(shí)現(xiàn)未來(lái)的可擴(kuò)展性：這些應(yīng)用程序必須能夠在未來(lái)的硬件并行性和數(shù)據(jù)規(guī)模上有效縮放。否則這些投資將在短短幾年內(nèi)失去價(jià)值。在這次講座中，胡教授將會(huì)討論以上課題的最新進(jìn)展，給科學(xué)和工程研究帶來(lái)的影響，以及未來(lái)的研究機(jī)會(huì)。他將會(huì)以實(shí)際應(yīng)用中的案例研究來(lái)說(shuō)明所涉及的工作和其影響的深度。Tsubame2.0:滿負(fù)荷運(yùn)行具有4,000顆GPU的超級(jí)計(jì)算機(jī)SatoshiMatsuoka教授，東京工業(yè)大學(xué)全球科學(xué)信息與計(jì)算中心Tsubame2.0自2011年11月1日投入使用以來(lái)，一直處于滿負(fù)荷生產(chǎn)而且很少中斷運(yùn)行。我們遇到的諸多挑戰(zhàn)中包括實(shí)現(xiàn)機(jī)器的穩(wěn)定性，使成千上萬(wàn)的GPU達(dá)到最高性能，以及制定滿足2000個(gè)多種用戶的調(diào)度模型。其中最大的挑戰(zhàn)之一，是應(yīng)對(duì)福島災(zāi)難后的大幅度電力短缺，這要求Tsubame2能在遵守國(guó)家的峰值功率守恒的硬性規(guī)定時(shí)，同時(shí)滿足用戶的計(jì)算任務(wù)。TSUBAME2.0獲得的榮譽(yù)涵蓋大量的應(yīng)用程序和系統(tǒng)研究成果，包括在SC11（超級(jí)計(jì)算峰會(huì)2011）入圍的兩個(gè)戈登貝爾獎(jiǎng)。這為我們未來(lái)幾年內(nèi)努力實(shí)現(xiàn)exascale提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。CAE/CFD主題演講以連續(xù)離散方法實(shí)時(shí)模擬仿真氣固煥發(fā)葛蔚教授，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所目前，主流的氣固兩相流模擬方法是假設(shè)氣相和固相都是連續(xù)的，這樣可以節(jié)約計(jì)算成本。然而，固相的內(nèi)在離散性卻并不容易獲得這一連續(xù)性假設(shè)。另一方面，固相的直接離散形式雖然較為合理和簡(jiǎn)單，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了目前的計(jì)算技術(shù)的能力。近年來(lái)，粗粒度（CG）的離散模型為產(chǎn)業(yè)級(jí)規(guī)模的離散型固相模擬提供了可行性方案。在高度并行的單指令多數(shù)據(jù)（SIMD）模式下，計(jì)算顆粒的演變能充分展示附著性的本地的運(yùn)算，而這類運(yùn)算最適合使用如GPU的多核處理器來(lái)進(jìn)行。氣體的流動(dòng)則可以有以下幾種模擬方法來(lái)解決：傳統(tǒng)的有限差分（FD）,有限體積（FV）的方法，或LBM的方法。模擬尺度與在粒子的規(guī)模相比或高或低，分別適合CPU或GPU。我們將在講座中介紹在中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所使用Mole-8.5系統(tǒng)對(duì)氣-固系統(tǒng)進(jìn)行的準(zhǔn)實(shí)時(shí)仿真實(shí)驗(yàn)，并探討在近期實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真的可能性。利用GPU進(jìn)行儲(chǔ)層流動(dòng)的多尺度離散模擬XiaoweiWang，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所本報(bào)告介紹了與石油采收率相關(guān)的兩部分的研究：在縫洞型儲(chǔ)層中進(jìn)行流體的多尺度模擬，以及在規(guī)?？锥嗫捉橘|(zhì)流動(dòng)的流體直接模擬。因?yàn)橛写蟪叽绲牧芽p和洞穴之間的差距，在縫洞儲(chǔ)層的復(fù)雜流動(dòng)有多尺度的特點(diǎn)。通過(guò)微觀尺度模擬兩相在不同類型單一的斷層和洞穴相結(jié)合的流量，我們可以探索水油混溶位移機(jī)制。隨著多尺度耦合方法，我們可以對(duì)工程級(jí)規(guī)模的注水操作進(jìn)行模擬。我們還對(duì)孔隙大規(guī)模流動(dòng)進(jìn)行直接模擬，對(duì)一系列巖石樣本計(jì)算了透氣性和相對(duì)滲透率。這些模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，對(duì)于油藏的開發(fā)是非常有價(jià)值的方法。所有上述模擬都應(yīng)用了GPU，效果顯著。從沙動(dòng)力學(xué)到坦克動(dòng)力學(xué)：使用GPU計(jì)算，推進(jìn)創(chuàng)新的步伐，改進(jìn)機(jī)械工程設(shè)計(jì)DanNegrut,美國(guó)威斯康星大學(xué)本講座將探討CPU/GPU異構(gòu)計(jì)算的使用，采用了自主開發(fā)的異構(gòu)計(jì)算模板（HCT）進(jìn)行基于物理的機(jī)械系統(tǒng)模擬。異構(gòu)計(jì)算模板包括五大部件：先進(jìn)的基于物理的建模技巧（生成相關(guān)的物理方程式）；算法支持（解算這些方程式）；接近度計(jì)算（大部分為碰撞檢測(cè)）；區(qū)域分解/數(shù)據(jù)交換（針對(duì)多節(jié)點(diǎn)分布式CPU/GPU計(jì)算）；以及后期處理/可視化。這五大部件構(gòu)成了一個(gè)計(jì)算框架，能夠分析很多不同類型的具有成百上千萬(wàn)交互元素的機(jī)械系統(tǒng)示例應(yīng)用程序包括砂粒地形模擬、履帶車和輪式車移動(dòng)性研究（坦克、火星登陸器等）、流固耦合分析以及非線性有限元分析。Particleworks:基于粒子方法的CAE軟件在GPU上全面實(shí)施YoshiakiHanada,ShinyaKitaoka，Prometech軟件公司在這個(gè)講座里，我們將介紹在應(yīng)用軟件Particleworks中GPU的完整的實(shí)現(xiàn)。Particleworks是一個(gè)基于粒子方法的流體CAE仿真工具。我們將提供性能測(cè)試結(jié)果，并與基與CPU執(zhí)行的案例進(jìn)行比較。這些案例均來(lái)自于具有行業(yè)規(guī)模的Particleworks用戶。在日本，Prometech軟件公司一直通過(guò)和日本各大汽車公司以及材料公司合作，不斷發(fā)展Particleworks。Particleworks提供全方位的解決方案，包括牛頓和非牛頓流體的解決方案，來(lái)解決粘度，湍流，表面張力，傳熱和其他一些流體流動(dòng)的數(shù)量。本演講將描述一個(gè)基于粒子模擬的基本理論，以及利用GPU發(fā)展優(yōu)化Particleworks，并解決潛在的性能瓶頸。在基于GPU的超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行2.0petaflops的有限差分應(yīng)用TakayukiAoki,東京工業(yè)大學(xué)全球科學(xué)信息與計(jì)算中心自2010年11月起，在東京工業(yè)大學(xué)已經(jīng)開始在具有4,224顆NVIDIATeslaM2050GPU的多GPU的超級(jí)計(jì)算機(jī)TSUBAME2.0上進(jìn)行幾個(gè)大型有限差分的應(yīng)用開發(fā)和運(yùn)行。高性能的內(nèi)存訪問(wèn)可以通過(guò)主板內(nèi)存實(shí)現(xiàn)，定期結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的有限差分計(jì)算非常適合GPU計(jì)算。在一個(gè)顯式時(shí)間積分中，我們引用了一項(xiàng)技術(shù)，使GPU到GPU與計(jì)算的通信與大規(guī)模的應(yīng)用重迭,以達(dá)到隱藏通信開銷的目的。為樹突狀固化的Al-Si二元合金進(jìn)行相場(chǎng)模擬運(yùn)行。在我們的最高配置4,096x6,500x10,400下，配有4,000顆GPU及16,000顆CPU的TSUBAME2.0達(dá)到了單精度2.0petaflops的運(yùn)算速度。持續(xù)模擬性能已達(dá)到45%的峰值性能。我們也將展示用氣液兩相流以及LatticeBoltzmann方法的結(jié)果。應(yīng)用在非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格上的快速，可擴(kuò)展高階可壓縮流求解器PatriceCastonguay，斯坦福大學(xué)這個(gè)講座將向大家展示具有可擴(kuò)展性和高效的高階非結(jié)構(gòu)化可壓縮流體的GPU求解器。此求解器在張量乘積和單一元素情況下利用能量穩(wěn)定的通量重構(gòu)方法，可以對(duì)復(fù)雜的幾何形狀下的流動(dòng)實(shí)現(xiàn)任意階精度。由于能量穩(wěn)定的通量重構(gòu)方法以及本地元素的特性要求很高的計(jì)算強(qiáng)度，他們非常地適合用GPU來(lái)解決問(wèn)題。單GPU的求解器在這項(xiàng)任務(wù)中達(dá)到45倍于同代CPU的串行計(jì)算速度。此外，多GPU求解器能很好地?cái)U(kuò)展，在32顆GPU上運(yùn)行時(shí)，四面體單元的6階精確模擬達(dá)到2.8萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算（雙精度）的持續(xù)性能。在這次講座中，我們將對(duì)用來(lái)達(dá)到這種性能的技術(shù)進(jìn)行討論，并提出性能分析。根據(jù)作者的了解，上述流體求解器是第一個(gè)GPU集群上的混合非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格高階三維可壓縮納維-斯托克斯求解器.Fermi上的雷諾平均（RANS）CFD解算器JamesLin,上海交通大學(xué)Sheep-NS3D是上海交通大學(xué)自主研發(fā)的CFD程序。它采用有限體積方法的針對(duì)結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的納維－斯托克斯（雷諾平均）方程可用于機(jī)翼模型的設(shè)計(jì)。在本講座中,我們將展示CUDA版Sheep-NS3D程序的設(shè)計(jì)和未來(lái)優(yōu)化,它將給標(biāo)準(zhǔn)M6機(jī)翼模型的設(shè)計(jì)帶來(lái)20倍的提速并將單個(gè)FermiC2050上來(lái)自中國(guó)商用飛機(jī)有限責(zé)任公司的機(jī)翼模型候選者的設(shè)計(jì)速度提升37倍。上汽使用GPU加速汽車設(shè)計(jì)翁洋,上汽技術(shù)中心在本講座中,演講者將分享在車輛結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使用GPU加速解算的一些經(jīng)驗(yàn)。這些模擬演示使用ABAQUS標(biāo)準(zhǔn)版。在某些情況下，GPU和CPU協(xié)同合作可以節(jié)省設(shè)計(jì)時(shí)間，特別是對(duì)一些優(yōu)化任務(wù)。GPU加速大型的CFD-DEM的三維氣固流化床耦合模擬FeiguoChen，助理教授，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所CFD-DEM耦合模擬被廣泛用于研究氣固流化床的復(fù)雜的大規(guī)模結(jié)構(gòu)。但是嚴(yán)苛的計(jì)算要求又限制了DEM模擬在工業(yè)規(guī)模級(jí)反應(yīng)器上的應(yīng)用。我們?nèi)鎸?shí)施了基于并行GPU運(yùn)算的CFD-DEM方法來(lái)實(shí)現(xiàn)三維氣固流化床的大型模擬。可以在這個(gè)米級(jí)的三維立方反應(yīng)器中跟蹤超過(guò)108個(gè)DEM單元。跟蹤粒子的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)以往研究中基于傳統(tǒng)的CPU計(jì)算所能達(dá)到的數(shù)量。我們通過(guò)GPU運(yùn)算開發(fā)了集群-DEM模型來(lái)模擬工業(yè)化的FCC流化床，并且研究了其復(fù)合流結(jié)構(gòu)和氣泡表現(xiàn)。GPU的出色性能加強(qiáng)了CFD-DEM耦合方法在工業(yè)氣固反應(yīng)器模擬上的能力。氣候』天氣專題演講為什么混合動(dòng)力系統(tǒng)在仿真科學(xué)上應(yīng)用良好ThomasSchulthess,蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院，瑞士國(guó)家超級(jí)計(jì)算機(jī)中心五年前，在仿真科學(xué)領(lǐng)域的GPU應(yīng)用主要還是實(shí)驗(yàn)性的。它只能解決部分可以容忍低精度和故障的課題。兩年前，由于引進(jìn)ECC內(nèi)存以及更好的雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能，GPU的應(yīng)用已經(jīng)發(fā)生了爆炸性的增長(zhǎng)。我們現(xiàn)在看到GPU在不同領(lǐng)域的生產(chǎn)模擬中得到應(yīng)用，如生命科學(xué)，材料科學(xué)和化學(xué)，天體物理學(xué)，生物醫(yī)學(xué)工程，以及地震成像和氣候/天氣模擬。盡管這需要花重大投資對(duì)軟件進(jìn)行重構(gòu)，以適應(yīng)GPU混合系統(tǒng)，但這種爆炸性的增長(zhǎng)還是發(fā)生了。為什么？我將著重討論幾個(gè)在橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）和瑞士平臺(tái)開發(fā)的，在材料科學(xué)，氣象學(xué)，地球物理學(xué)，天體物理學(xué)等領(lǐng)域內(nèi)的高生產(chǎn)率和高性能計(jì)算（HP2C,見www.hp2c.ch）的應(yīng)用。這些應(yīng)用將從算法角度解釋GPU混合節(jié)點(diǎn)的成功。除了結(jié)構(gòu)因素,重建編程模型的需求也激勵(lì)了算法的重新設(shè)計(jì)，以及應(yīng)用程序代碼的重構(gòu)。即使在傳統(tǒng)的多核心處理器上，這些都能提高效率。算法和代碼重構(gòu)是HP2C平臺(tái)的核心內(nèi)容之一。統(tǒng)一建模系統(tǒng)無(wú)縫天氣和季風(fēng)氣候預(yù)測(cè)SubodhKumar，印度技術(shù)大學(xué)，印度新德里我們將介紹一項(xiàng)目前正在進(jìn)行的工作，設(shè)計(jì)和開發(fā)一個(gè)基于GPU的統(tǒng)一建模系統(tǒng)對(duì)季風(fēng)做無(wú)縫的天氣和氣候預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是能夠處理不同的時(shí)間和空間尺度的大氣現(xiàn)象，這些對(duì)于天氣和區(qū)域氣候準(zhǔn)確預(yù)測(cè)至關(guān)重要，特別是在季風(fēng)情況下。我們的重點(diǎn)是利用準(zhǔn)確的模擬二十面體六邊形網(wǎng)格達(dá)到高分辨率模型。我們還開發(fā)了對(duì)多尺度濕潤(rùn)對(duì)流過(guò)程，云微物理和降水，輻射傳輸，水文和陸面過(guò)程，大氣和海洋湍流的參數(shù)化。從LMDZ模型的核心開始，我們從頭開始開發(fā)一個(gè)適合GPU和CPU并行高效計(jì)算的版本。我們的系統(tǒng)設(shè)計(jì)的另一個(gè)目標(biāo)是擺脫低層次的編程，即使用一種編程模型，自動(dòng)分配計(jì)算任務(wù)給所有可用的CPU和GPU。我們正在開發(fā)一個(gè)編程API以統(tǒng)一CPU和GPU的并行代碼開發(fā)。基于GPU的水平500米分辨率天氣模式TakayukiAoki,東京工業(yè)大學(xué)全球科學(xué)信息與計(jì)算中心數(shù)值天氣預(yù)報(bào)是在高性能計(jì)算的主要應(yīng)用之一，它要求在細(xì)粒度網(wǎng)格上進(jìn)行快速高精度的模擬。為了使天氣預(yù)報(bào)代碼的運(yùn)行時(shí)間大大縮短，我們必須為使用GPU計(jì)算進(jìn)行用CUDA的全部代碼重寫。日本氣象廳正在開發(fā)的高分辨率中尺度大氣模型ASUCA是為下一代的氣象預(yù)報(bào)服務(wù)的，這一模型已經(jīng)完全移植到CUDA。我們用3990顆GPU（圖形處理器）達(dá)到了單精度14368x14284x48分辨率的下的145萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算，使用437顆GPU以500米水平分辨率的運(yùn)行覆蓋整個(gè)日本。GPU計(jì)算在數(shù)值空間天氣建模中的應(yīng)用XueshangFeng教授，中國(guó)科學(xué)院空間天氣學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室空間天氣是指太陽(yáng)和太陽(yáng)風(fēng)，磁層，電離層和熱層的情況可以影響航天器和地面技術(shù)系統(tǒng)的性能和可靠性，并影響人類生命或健康。空間天氣有兩個(gè)重點(diǎn)：科學(xué)的研究和應(yīng)用。要實(shí)現(xiàn)對(duì)惡劣空間天氣事件的實(shí)時(shí)或超實(shí)時(shí)的數(shù)值預(yù)報(bào)，并評(píng)估其對(duì)地球空間環(huán)境的影響，高性能計(jì)算模型是必不可少的。這次講座的主要目的是介紹可編程GPU在數(shù)值空間天氣建模中的應(yīng)用及其結(jié)果的可視化。作為一個(gè)案例研究，GPU編程已經(jīng)在我們太陽(yáng)系-星際-CESE磁流體模型（SIP-CESEMHD模型）中進(jìn)行應(yīng)用，同時(shí)對(duì)日冕的數(shù)值研究可使模型產(chǎn)生的數(shù)值計(jì)算結(jié)果可視化。我們對(duì)已有硬件的初步測(cè)試達(dá)到了比傳統(tǒng)的軟件快大約10倍的結(jié)果。這項(xiàng)工作代表了GPU在空間天氣研究領(lǐng)域的一項(xiàng)新穎應(yīng)用。程序開發(fā)專題演講CUDAC語(yǔ)言基礎(chǔ)CliffWoolley，英偉達(dá)公司以C或C++為背景，本講座將涵蓋作為CUDAC/C++編程初學(xué)者的您所需了解的一切內(nèi)容。我們將通過(guò)大量代碼示例為您介紹使用CUDA進(jìn)行并行編程的基礎(chǔ)知識(shí)，從"Hello,World"CUDAC程序開始。本講座還將帶您初步了解各種CUDAAPI和在CUDA應(yīng)用中利用它們的最佳方式。CUDA函數(shù)庫(kù)以及生態(tài)系統(tǒng)CliffWoolley,英偉達(dá)公司這一講座將對(duì)GPU計(jì)算編程語(yǔ)言和軟件庫(kù)中快速發(fā)展的部分做一個(gè)介紹。我們介紹一些用于編譯、調(diào)試、性能分析的商業(yè)工具，同時(shí)也會(huì)介紹它們?nèi)绾问褂昧薔VIDIA技術(shù)。這個(gè)講座也會(huì)重點(diǎn)介紹很多供應(yīng)商為了集群管理和監(jiān)控混合節(jié)點(diǎn)，將GPU支持添加入通用工具里。在GPU上OpenCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)JamesFung,NVIDIA了解OpenCV這個(gè)最知名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)上的最新內(nèi)容！隨著GPU庫(kù)模塊的不斷增加，其功能允許運(yùn)行比在CPU上更快的高品質(zhì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，有時(shí)甚至是實(shí)時(shí)的。本講座將提供OpenCV中GPU模塊功能的概述，一些新增的算法也將在CUDA運(yùn)用細(xì)節(jié)中展示?；诜治龅腃UDA優(yōu)化技術(shù)王鵬，英偉達(dá)公司本講座將討論通過(guò)基于分析的過(guò)程進(jìn)行性能優(yōu)化。演講中將介紹三個(gè)限制內(nèi)核性能的基本因素：指令吞吐量、內(nèi)存吞吐量和延遲。在本講座中我們將說(shuō)明：如何使用性能分析工具和源代碼插入評(píng)估性能限制因素的影響；每個(gè)限制因素應(yīng)該采用哪些優(yōu)化措施；如何確定何時(shí)達(dá)到硬件極限。演講者將通過(guò)一些實(shí)例闡明自己的優(yōu)化理念，這些理念既適用于CUDA也適用于OpenCL開發(fā)。本講座假定與會(huì)者已經(jīng)熟悉了一些基本的優(yōu)化技巧。GPU輔助的生物信息學(xué)相關(guān)研究胡曉菡，英偉達(dá)公司會(huì)議將詳細(xì)介紹在生物信息學(xué)中的一項(xiàng)由GPU加速的應(yīng)用。講座由兩部分組成。第一部分，我們會(huì)介紹一款GPU加速的窮舉SNP-SNP交互模型。此方法要求高度的并行性，因此可以通過(guò)CUDA輕松實(shí)現(xiàn)，如果有好的優(yōu)化，我們可以達(dá)到非常好的加速效果。這一講座也會(huì)回顧相互作用分析中如何混合跨平臺(tái)數(shù)據(jù)，并在第二部分給出了基于隱式馬爾可夫模型的解決方案，該部分將介紹一個(gè)基于GPU的歸因工具的原型。C++AMP：將大規(guī)模并行引向主流YossiLevanoni,微軟公司微軟最近公布了C++AMP（加速大規(guī)模并行）語(yǔ)言，它由一個(gè)C++編程模型、C++語(yǔ)言支持和開發(fā)者工具組成——所有這些工具都用于在C++中表達(dá)數(shù)據(jù)并行。C++AMP將在下一版的VisualStudio中發(fā)布，目前可在VisualStudio11開發(fā)者預(yù)覽版中試用。用CUDA-GDB來(lái)分析和調(diào)試CUDA應(yīng)用程序AlbanDouillet，英偉達(dá)公司CUDA-GDB是Linux和Mac平臺(tái)上的英偉達(dá)調(diào)試程序?？蓪?shí)現(xiàn)對(duì)主機(jī)代碼和設(shè)備代碼的無(wú)縫操作，CUDA-GDB使您能監(jiān)測(cè)GPU內(nèi)存、GPU注冊(cè)器和您應(yīng)用的源變量。通過(guò)使用有條件和無(wú)條件的斷點(diǎn)，調(diào)試程序可以快速聚集到可能出現(xiàn)問(wèn)題的程序段。本講座將使用CUDA-GDB來(lái)分析和調(diào)試一個(gè)樣例CUDA應(yīng)用程序。用英偉達(dá)“VisualProfit行性能優(yōu)化AlbanDouillet，英偉達(dá)公司英偉達(dá)可視化計(jì)算性能分析器幫助您優(yōu)化您的CUDA應(yīng)用程序以獲得最佳性能。4.1版進(jìn)行了完全更新，可視化計(jì)算性能分析器提供了一個(gè)集成的時(shí)間線允許您可視化CPU和GPU上應(yīng)用程序的行為。利用時(shí)間線和從GPU性能計(jì)數(shù)器收集的數(shù)據(jù)，計(jì)算性能分析器將分析您的應(yīng)用程序，發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并提出優(yōu)化建議，助您提升性能。本講座將使用英偉達(dá)可視化計(jì)算性能分析器來(lái)分析和優(yōu)化一個(gè)樣例CUDA應(yīng)用程序的性能?；谀Ｊ降臄?shù)據(jù)并行編程王鵬，英偉達(dá)公司本講座將討論數(shù)據(jù)并行編程中的基本并行模式和基本命令。簡(jiǎn)要介紹各種基本命令及其實(shí)現(xiàn)之后，我們將討論如何通過(guò)實(shí)現(xiàn)其底層模式快速、高效地解決并行編程問(wèn)題。講座中將使用真實(shí)示例來(lái)說(shuō)明各種技巧，包括分子動(dòng)力學(xué)中的基數(shù)排序、元胞列表構(gòu)建和粒子代碼中的MPI幾何計(jì)算。利用ParallelNsight在MicrosoftVisualStudio中進(jìn)行調(diào)試和分析王選，英偉達(dá)公司英偉達(dá)ParallelNsight使您能夠在熟悉的MicrosoftVisualStudio環(huán)境中利用GPU的力量。本講座中，您將了解如何使用ParallelNsight來(lái)開發(fā)GPU計(jì)算。學(xué)習(xí)如何使用強(qiáng)大的ParallelNsight調(diào)試程序，利用GPU斷點(diǎn)以及直接內(nèi)存和變量檢測(cè)功能來(lái)發(fā)現(xiàn)CUDAC/C++內(nèi)核中的錯(cuò)誤。了解ParallelNsight如何顯示整個(gè)系統(tǒng)的性能特征，允許您創(chuàng)建高效的GPU算法。GRAPES天氣代碼的移植和GPU平臺(tái)上的優(yōu)化周斌，英偉達(dá)公司本講座中，我們將討論GRAPES氣象模型以及基本的GPU平臺(tái)移植技巧。講座內(nèi)容涵蓋基本的入門知識(shí)以及基本的優(yōu)化技巧。講座中還將討論MPI+CUDA模式。講座還會(huì)講解四個(gè)不同的模塊，包括GCR、Radiation、WSM6和PBL。講座將探討性能優(yōu)化問(wèn)題并展示優(yōu)化結(jié)果。這將是一個(gè)很好的示例，為您展示真實(shí)的科學(xué)應(yīng)用程序移植過(guò)程。CUDA基本優(yōu)化技術(shù)周斌，英偉達(dá)公司本講座將講解如何對(duì)CUDA內(nèi)核代碼進(jìn)行基本的優(yōu)化。在本講座中，我們將討論下列主題：內(nèi)核啟動(dòng)配置；全局內(nèi)存吞吐量；共享內(nèi)存訪問(wèn)；指令吞吐量和控制流；內(nèi)存PCI-E吞吐量和內(nèi)存拷貝時(shí)的重疊內(nèi)核執(zhí)行。本講座假定與會(huì)者熟悉基本的CUDA概念和GPU架構(gòu)。編程GPU實(shí)現(xiàn)高性能和可移植性MichaelWolfe，波特蘭集團(tuán)利用GPU獨(dú)特的架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，編程人員可以實(shí)現(xiàn)巨大的性能收益。某些部分的工作需要編程人員的創(chuàng)造性，但是其他部分的工作只是機(jī)械性的，適合采用軟件工具自動(dòng)完成。在本講座中，我們將比較使用PGI加速器編程模型指令的高級(jí)GPU編程和使用CUDA或OpenCL的低級(jí)GPU編程，我們將探索四方面的內(nèi)容。我們將探討一些富有創(chuàng)造性的共性問(wèn)題，比如算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，這些都與編程模型無(wú)關(guān)。我們將討論編程工作，編寫該程序的成本以及實(shí)現(xiàn)良好性能需要多少訓(xùn)練。我們將利用高級(jí)和低級(jí)編程展現(xiàn)實(shí)際的可交付的性能。最后，我們將研究一下將程序移植到下一代GPU上需要多少功夫。編寫代碼，求存于多核革命中FrancoisBodin，CAPS公司GPU架構(gòu)及多核技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了處理器市場(chǎng)的迅速進(jìn)步。這種迅猛的發(fā)展令軟件開發(fā)更為復(fù)雜。而且，編程方式對(duì)未來(lái)應(yīng)用程序性能和可移植性的影響難以預(yù)測(cè)。使用指令給串行語(yǔ)言(例如C/C++/Fortran)做注解看似很有前景。它們對(duì)低層次的并行性細(xì)節(jié)編程進(jìn)行抽象，同時(shí)保護(hù)了代碼資產(chǎn)免受處理器架構(gòu)變革的影響。在本講座中，我們將描述如何使用HMPP(異構(gòu)多核并行編程)API，基于指令的方法之一，來(lái)編程異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)。我們特別關(guān)注了如何以統(tǒng)一的方式利用GPU/CPU以及如何盡量減少代碼調(diào)優(yōu)問(wèn)題。我們還將話題延伸到了庫(kù)的使用，這是目前處理GPU和多核問(wèn)題時(shí)所涉及的一個(gè)重要因素。能源開發(fā)專題演講加快石油和天然氣的發(fā)現(xiàn)DickBland,惠普公司我們將討論整個(gè)石油/天然氣工作流程中英偉達(dá)公司(NVIDIA)與惠普公司(HP)技術(shù)解決方案帶來(lái)的商業(yè)利益，包括提供更大的吞吐量，更清晰的地下圖像，縮短生產(chǎn)周期，和改善總體擁有成本等相關(guān)的詳細(xì)信息。我們將討論與GPU計(jì)算帶來(lái)的客戶成功，以及惠普/英偉達(dá)公司如何使您的公司受益。圍繞石油/天然氣應(yīng)用創(chuàng)立的惠普/英偉達(dá)聯(lián)合設(shè)計(jì)中心，可轉(zhuǎn)變對(duì)全球資產(chǎn)團(tuán)隊(duì)的解決方案交付方式，并符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)安全要求。我們將突出介紹基于GPU的大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境的參考架構(gòu)，以及惠普/英偉達(dá)解決方案帶來(lái)的價(jià)值。.使用多GPU系統(tǒng)擴(kuò)大3D彈性應(yīng)用程序TyMcKercher,英偉達(dá)公司了解彈性三維地震應(yīng)用如何受益于以加速指令為基礎(chǔ)的方法，以及這些應(yīng)用如何通過(guò)多GPU的集群系統(tǒng)被擴(kuò)大規(guī)模使用。新的地震數(shù)據(jù)采集技術(shù)能收集橫波和縱波數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用在三維彈性方程中來(lái)更精確地模擬波的傳播。本講座將分享從性能和功效兩方面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并比較不同的系統(tǒng)配置。在石油和天然氣勘探中利用GPU和HPCAnthonyLichnewsky，斯倫貝謝公司本講座將介紹石油和天然氣業(yè)如何大力推廣GPU的應(yīng)用，以解決世界各地的新出現(xiàn)的和復(fù)雜的地質(zhì)環(huán)境。第一部分將對(duì)石油行業(yè)的地緣政治因素做一個(gè)概述。然后，我會(huì)講述在地震建模，成像和反轉(zhuǎn)中的計(jì)算挑戰(zhàn)。最后，我將展示如何在當(dāng)前的生產(chǎn)應(yīng)用程序中利用GPU的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。用GPU/CPU的協(xié)同計(jì)算技術(shù)進(jìn)行地震數(shù)據(jù)疊前遷移劉宏偉，研究工程師，北京GeoStar科技有限公司與中國(guó)科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所數(shù)據(jù)疊前時(shí)間偏移和深度偏移是地震資料處理中最耗時(shí)的部分。隨著勘探和生產(chǎn)的不斷深化現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)資源已無(wú)法滿足需要。自2008年以來(lái)，GeoStar已開發(fā)了基于GPU/CPU協(xié)同計(jì)算的疊前地震數(shù)據(jù)遷移技術(shù)，包括不對(duì)稱的行程時(shí)間的疊前時(shí)間偏移，單程波的疊前深度偏移，以及逆時(shí)偏移。這些技術(shù)已廣泛應(yīng)用于中國(guó)的各大油田，并取得了令人滿意的結(jié)果。這個(gè)演講將主要解釋這些技術(shù)的應(yīng)用。通用主題講座實(shí)驗(yàn)室里的桌面超級(jí)計(jì)算機(jī)：使用CUDA增強(qiáng)交互式物理實(shí)驗(yàn)PeterLu,哈佛大學(xué)很多通用GPU(GPGPU)應(yīng)用統(tǒng)帥著大型計(jì)算機(jī)集群里成百上千個(gè)GPU，來(lái)進(jìn)行大型模擬的計(jì)算，這些計(jì)算本身通常比原始數(shù)據(jù)大許多倍。然而，在實(shí)驗(yàn)室中，許多實(shí)驗(yàn)應(yīng)用有大量的原始數(shù)據(jù)。如果將這些大量數(shù)據(jù)遷移到一個(gè)遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)群集，遷移所需的時(shí)間會(huì)比需要的分析時(shí)間更長(zhǎng)。英偉達(dá)GPU可將超級(jí)計(jì)算帶給這些數(shù)據(jù)，以此高速產(chǎn)生大量分析結(jié)果，以指導(dǎo)后續(xù)實(shí)驗(yàn)。這種互動(dòng)式的反饋回路可以提高科學(xué)研究的質(zhì)量。我將介紹一系列使用CUDA的GPGPU的技術(shù)應(yīng)用，用以在實(shí)驗(yàn)室中的圖像和數(shù)據(jù)分析，包括游泳的細(xì)菌，擴(kuò)散膠體，光斷層掃描分析，和國(guó)際空間站里相分離的液氣板載的膠體混合物。GPU加速的大型商業(yè)智能和分析Dr.RenWu,惠普實(shí)驗(yàn)室GPU已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在許多不同領(lǐng)域并取得了巨大成功。在本講座中，我將分享我們?cè)诨萜諏?shí)驗(yàn)室工作使用的一些GPU加速器來(lái)進(jìn)行大型深度分析。這是一個(gè)相對(duì)較少探討的領(lǐng)域，但它充滿潛力。我們的研究結(jié)果顯示，與單純使用CPU相比，GPU可以帶來(lái)巨大的性能優(yōu)勢(shì)。中國(guó)和其他國(guó)家的天文物理GPU超級(jí)計(jì)算-星系，黑洞，引力波RainerSpurzem，中國(guó)科學(xué)院國(guó)家天文臺(tái)新建成的強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)中大量使用通用了圖形處理器(GPU)。借助這種新型超級(jí)計(jì)算機(jī)，中國(guó)在世界上速度最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)排名中名列前茅。本講座將回顧位于北京的中國(guó)科學(xué)院和國(guó)家天文臺(tái)應(yīng)用這種GPU集群進(jìn)行的研究，并討論當(dāng)前和未來(lái)的計(jì)算機(jī)模擬，數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。我們將展示基于粒子和網(wǎng)格的算法，在天體物理學(xué)中使用數(shù)百成千上萬(wàn)的GPU進(jìn)行平行的信息傳遞環(huán)境中運(yùn)行單一的應(yīng)用程序，有些具有詳細(xì)的時(shí)序模型。我們也將討論GPU和FPGA加速計(jì)算的未來(lái)前景以及在ICCS（國(guó)際計(jì)算科學(xué)中心）的國(guó)際合作。GPU和其他“綠色"的超級(jí)計(jì)算機(jī)硬件是達(dá)到Exascale（億億次級(jí)）超級(jí)計(jì)算的踏腳石。另外我們也將展示天體物理計(jì)算機(jī)模擬的應(yīng)用程序，模擬超大質(zhì)量黑洞的星系核致密星團(tuán)。我們使用基于厄米計(jì)劃和塊步驟的大型高精確度的直接N體模擬，同時(shí)進(jìn)行大量的跨節(jié)點(diǎn)運(yùn)算和小規(guī)模跨每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的跨GPU線程處理器運(yùn)算。通過(guò)使用1600顆費(fèi)米C2050GPU，我們的實(shí)驗(yàn)性能持續(xù)超過(guò)350Tflops。我們將展示對(duì)中國(guó)最大的GPU集群的研究和性能模型，這個(gè)GPU集群使用7000顆費(fèi)米GPU達(dá)到了Pflops級(jí)別的性能。我們的模擬將演示相對(duì)論中的黑洞整合，并對(duì)后牛頓理論修正的，引力和引力輻射產(chǎn)生宇宙背景的相關(guān)性有所觸及。我們也將討論這些研究與脈沖星計(jì)時(shí)帶，以及基于中國(guó)和歐洲的引力波的新空間的頻段的相關(guān)性。用GPU進(jìn)行大規(guī)模并行邏輯模擬鄧仰東，副教授，清華大學(xué)微電子學(xué)研究所隨著集成電路快速增長(zhǎng)的復(fù)雜性，基于邏輯仿真的設(shè)計(jì)驗(yàn)證已經(jīng)成為當(dāng)前集成電路（C）設(shè)計(jì)流程的瓶頸。本講座將回顧我們近期的一些工作，這些工作使用GPU來(lái)加速寄存器傳輸級(jí)（RTL）和門級(jí)邏輯仿真的工作。我們的仿真框架以分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)管理各類仿真工作。我們還引入了一個(gè)充滿動(dòng)態(tài)的GPU內(nèi)存分配器來(lái)有效地管理GPU的內(nèi)存資源。在模擬運(yùn)行期間，GPU的運(yùn)作是由異步并行仿真協(xié)議來(lái)保證足夠的并行處理。此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GPU的模擬器顯著超越了相應(yīng)的CPU的同行。這項(xiàng)工作證明了現(xiàn)代GPU徹底變革IC驗(yàn)證領(lǐng)域的潛力。流體模擬的ADI方法：擴(kuò)展到多個(gè)GPUNikolaiSakharnykh,英偉達(dá)公司開發(fā)技術(shù)工程師學(xué)習(xí)大規(guī)模3D范圍的交替方向隱式法（ADI）的多GPU實(shí)現(xiàn)。探討一個(gè)ADI方法應(yīng)用于直接流體數(shù)值仿真的案例。為了模擬復(fù)雜流，直接的方法需要一個(gè)極其大的網(wǎng)格，大到一臺(tái)設(shè)備的內(nèi)存都不夠用。因此，在多GPU和多節(jié)點(diǎn)中起到平衡作用的高效率的負(fù)荷對(duì)于直接流體仿真代碼就是相當(dāng)必要的了。輸入幾何的復(fù)雜邊界會(huì)給分布式記憶系統(tǒng)帶來(lái)麻煩。在這一講座中，我們會(huì)詳細(xì)講解一個(gè)適用于各種大小的系統(tǒng)的新穎的三對(duì)角線方法。最后，也會(huì)討論對(duì)不同的輸入幾何的綜合性能分析和未來(lái)可能的改進(jìn)方向。在天河-1號(hào)上進(jìn)行晶體硅的千萬(wàn)億次的分子動(dòng)力學(xué)模擬侯超豐，助理教授，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所由于大規(guī)模的分子動(dòng)力學(xué)（MD）模擬晶體硅的需要，高效率和可擴(kuò)展性的鍵序相互作用勢(shì)（BOP）代碼得到了發(fā)展。使用天河-1A中所有的7168顆GPU，使用Tersoff作用勢(shì)模擬晶體硅達(dá)到單精度1.87Pflops，這也許是到目前為止最高性能的MD模擬報(bào)告。此外，通過(guò)整合天河-1A和86016顆CPU核心，我們的晶體硅表面重建模擬取得了單精度1.17Pflops和雙精度92.1Tflops的可持續(xù)成績(jī)，涉及單向亞毫米尺度的1,112億原子晶體硅。生命科學(xué)及基因主題3寅講了解貝葉斯基因網(wǎng)絡(luò)的算法JamesLin,上海交通大學(xué)分子生物學(xué)家利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)基因表達(dá)的依賴關(guān)系。DNA微矩陣收集的大量基因表達(dá)數(shù)據(jù)需要更快的學(xué)習(xí)算法。在本講座中,我們將展示基于CUDA的用于學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的"稀疏候選者"算法的設(shè)計(jì)和未來(lái)優(yōu)化。通過(guò)使用業(yè)內(nèi)公司的數(shù)據(jù)集測(cè)試,該算法在一個(gè)四核M2050GPU服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上將速度提升了約34倍。并行宏基因組：適用于宏基因組數(shù)據(jù)分析的高性能計(jì)算管道蘇曉泉,中國(guó)科學(xué)院青島生物能源與過(guò)程研究所宏基因組學(xué)方法直接對(duì)微生物社區(qū)進(jìn)行序列分析。通常在同一社區(qū)中不同微生物種群有超過(guò)幾百種基因組,宏基因組數(shù)據(jù)分析的主要計(jì)算任務(wù)包括該微生物社區(qū)中這些基因組的分類和功能研究。宏基因組數(shù)據(jù)分析既是數(shù)據(jù)密集的也是計(jì)算密集的,需要極強(qiáng)的計(jì)算能力。因此,必須開發(fā)先進(jìn)的計(jì)算方法和管道以滿足高效分析的這種需求。在本講座中,我們提出了并行-宏基因組的概念,它是一個(gè)基于GPU和多核CPU的開源管道,用于宏基因組數(shù)據(jù)分析,支持多個(gè)宏基因組數(shù)據(jù)集的高效并行分析。在并行-宏基因組中,在GPU計(jì)算和多核CPU計(jì)算優(yōu)化的基礎(chǔ)上,基于相似度的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索可以并行操作。實(shí)驗(yàn)表明與傳統(tǒng)宏基因組數(shù)據(jù)分析方法相比,并行-宏基因組的速度至少提高了15倍,而且結(jié)果的準(zhǔn)確性相同。異構(gòu)計(jì)算機(jī)架構(gòu)加速量子化學(xué)計(jì)算RyotaKoga,X-Ability公司如哈特里-福克（HF）,密度泛函理論（DFT）或片斷分子軌道（FMO）的計(jì)算量子化學(xué)mehods需要大量的計(jì)算資源。在這項(xiàng)研究中，他們通過(guò)使用圖形處理器GPU）和最新的CPU矢量指令集（AVX）來(lái)加速。在用PRISM的算法來(lái)評(píng)估電子斥力積分矢量時(shí)盡可能利用AVX。我們發(fā)現(xiàn)，這一新方案，使得在HFFock矩陣形成比以往（多CPU方案）多2至3倍的速度。庫(kù)侖和DFT的交換關(guān)聯(lián)勢(shì)用GPU進(jìn)行評(píng)估，完成4倍左右的整體加速。方案被用來(lái)加速FMO。我們發(fā)現(xiàn)，我們的新算法和GPU都非常適合計(jì)算環(huán)境的靜電勢(shì)?？偟挠?jì)算時(shí)間縮短到約1/3。我們也將提供對(duì)于ER（高性能自由能計(jì)算方法）及基于FMO的MD組合的評(píng)價(jià)。生物信息學(xué)在GPU上的算法和工具BertilSchmidt,JohannesGutenberg，美因茨大學(xué)生物序列數(shù)據(jù)的巨大增長(zhǎng)已經(jīng)引起生物信息學(xué)迅速向數(shù)據(jù)密集型的計(jì)算科學(xué)方向發(fā)展。因此生物信息學(xué)的應(yīng)用程序所需要的計(jì)算能力正在迅速增長(zhǎng)。最近，以GPU為代表的平行加速器技術(shù)的出現(xiàn)，使人們有可能顯著減少許多生物信息學(xué)應(yīng)用程序的執(zhí)行時(shí)間。在本講座中，我將介紹基于CUDA編程模型的可擴(kuò)展的GPU算法的設(shè)計(jì)和實(shí)施，這些將加快重要的生物信息學(xué)應(yīng)用。同時(shí)我將會(huì)重點(diǎn)介紹新一代測(cè)序（NGS）數(shù)據(jù)的算法和工具。華大基因應(yīng)用GPU加速生命科學(xué)研究王丙強(qiáng)博士，華大基因DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)測(cè)序被數(shù)字化后，用大量的計(jì)算研究來(lái)發(fā)現(xiàn)生命的奧秘現(xiàn)在變得更為可行。由于產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，如何有效地處理，分析以及存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)成為一個(gè)重大的挑戰(zhàn)。通過(guò)整合現(xiàn)有的開放代碼源GPU加速生物信息學(xué)工具，華大基因研究人員能夠以更低的成本和更高產(chǎn)量完成他們的分析。與此同時(shí)，一些必不可少的工具也發(fā)展起來(lái)，包括校直和變異檢測(cè)。與傳統(tǒng)的方法相比，GPU加速一般能達(dá)到10-50倍的速度提升。GPU加速的SNP檢測(cè)和MAF計(jì)算MianLu,香港科技大學(xué)本講座中，我們將報(bào)告兩個(gè)高性能的由GPU加速的基因組數(shù)據(jù)分析工具：GSNP和GAMA。GSNP是用來(lái)檢測(cè)單個(gè)核苷酸的DNA變異。達(dá)到高性能是通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，內(nèi)存使用的減少，以及有效的GPU資源利用率，例如共享內(nèi)存。GAMA用來(lái)計(jì)算DNA次要等位基因頻率。我們將原來(lái)的迭代更新算法優(yōu)化成一個(gè)嵌套循環(huán)算法，它可以更好地匹配的數(shù)據(jù)并行GPU架構(gòu)。因此，與優(yōu)化的單線程CPU相比，GSNP和GAMA可以分別實(shí)現(xiàn)高達(dá)約50倍和47倍的加速。量子色動(dòng)力學(xué)（QCD）中的GPU應(yīng)用趙挺偉，國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)要了解在亞原子水平的強(qiáng)相互作用，是一個(gè)科學(xué)的重大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在我們知道，強(qiáng)相互作用的基本理論是量子色動(dòng)力學(xué)（QCD）。然而，從QCD的開始，提取在QCD物理觀測(cè)數(shù)據(jù)需要非常大的計(jì)算量及最先進(jìn)的的超級(jí)計(jì)算機(jī)。在本講座中，我將概述QCD的突出特點(diǎn)是與高性能計(jì)算（HPC）的相關(guān)性，并解釋GPU在大型的量子色動(dòng)力學(xué)模擬中的重要作用。此外，我將講解我目前的新戰(zhàn)略，來(lái)非微擾地計(jì)算QCD，系統(tǒng)性地提升QCD基本原理，并最終達(dá)到QCD基本原理的高精度預(yù)測(cè)。利用GPU進(jìn)行大型分子模擬生物分子系統(tǒng)YingRen,助理教授，中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所GPU給大型科研應(yīng)用提供了前所未有的計(jì)算能力，也使得傳統(tǒng)的基于CPU的MD仿真有機(jī)會(huì)提高速度。在這一講座中，我們會(huì)介紹如何在我們的基于GPU的高性能計(jì)算機(jī)Mole-8.5的硬件平臺(tái)上開發(fā)分子模擬軟件來(lái)高效地模擬巨分子。然后應(yīng)用這款軟件，在原子層面上探究整個(gè)流感病毒，并且從動(dòng)力學(xué)和熱力學(xué)觀點(diǎn)來(lái)研究蛋白質(zhì)折疊。也會(huì)討論這種運(yùn)算在生物系統(tǒng)的進(jìn)一步應(yīng)用的可能。Tsubame2.0上為宏基因組分析建立的超高速計(jì)算通道YutakaAkiyama,東京工業(yè)大學(xué)教授在Tsubame2.0超級(jí)計(jì)算機(jī)上，我們已經(jīng)建立為宏基因組的分析建立了完全自動(dòng)化的計(jì)算通道，可以實(shí)時(shí)處理下一代的定序器中的龐大數(shù)據(jù)。我們?cè)谟?jì)算通道中，有兩個(gè)不同的序列同源性搜索工具可以選擇：1）BLASTX,在許多的宏基因組研究中被使用的標(biāo)準(zhǔn)同源搜索軟件；2）GHOSTM，我們自主開發(fā)的基于CUDA的GPU加速的同源搜索軟件。GHOSTM表現(xiàn)出了遠(yuǎn)高于BLAT的靈敏度，并且足夠用來(lái)作宏基因組分析。在這條計(jì)算通道中，我們對(duì)從污染土壤中的7千1百萬(wàn)Solexaread進(jìn)行了一個(gè)宏基因組分析。結(jié)果顯示，計(jì)算通道的加速幾乎與計(jì)算核心的數(shù)目成線性正比。當(dāng)我們使用BLASTX作為同源性搜索程序，用16,008顆CPU核心（1,334節(jié)點(diǎn)），計(jì)算通道可達(dá)到約每小時(shí)2千4百萬(wàn)次的讀取速度。當(dāng)我們使用GHOSTM作為同源性搜索程序，在2,520顆GPU（840節(jié)點(diǎn)）配置下，通道可實(shí)現(xiàn)每小時(shí)約6千萬(wàn)次的讀取速度。這些結(jié)果表明該計(jì)算通道可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)處理從下一代定序器單一運(yùn)行中獲得的基因組信息，而這一結(jié)果甚至可以用我們以NR-AA數(shù)據(jù)庫(kù)的6幀的氨基酸序列比較的敏感同源性搜索協(xié)議為基礎(chǔ)。編程GPU實(shí)現(xiàn)高性能和可移植性MichaelWolfe，波特蘭集團(tuán)利用GPU獨(dú)特的架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，編程人員可以實(shí)現(xiàn)巨大的性能收益。某些部分的工作需要編程人員的創(chuàng)造性，但是其他部分的工作只是機(jī)械性的，適合采用軟件工具自動(dòng)完成。在本講座中，我們將比較使用PGI加速器編程模型指令的高級(jí)GPU編程和使用CUDA或OpenCL的低級(jí)GPU編程，我們將探索四方面的內(nèi)容。我們將探討一些富有創(chuàng)造性的共性問(wèn)題，比如算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，這些都與編程模型無(wú)關(guān)。我們將討論編程工作，編寫該程序的成本以及實(shí)現(xiàn)良好性能需要多少訓(xùn)練。我們將利用高級(jí)和低級(jí)編程展現(xiàn)實(shí)際的可交付的性能。最后，我們將研究一下將程序移植到下一代GPU上需要多少功夫。GPU計(jì)算分析復(fù)雜性狀的優(yōu)勢(shì)JunZhu教授，浙江大學(xué)生物信息學(xué)研究所主任，一些最重要的農(nóng)藝性狀和人類疾病都帶有復(fù)雜的特性，而這些特性是由基因網(wǎng)絡(luò)控制的，其中包括基因相互作用（上位顯性）和基因環(huán)境相互作用（GE）。根據(jù)全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）,一些新的統(tǒng)計(jì)方法和軟件已經(jīng)被開發(fā)出來(lái)，用來(lái)作復(fù)雜性狀的遺傳結(jié)構(gòu)分析。當(dāng)需要處理大量的映射群體和巨量的分子信息，GPU計(jì)算與CPU計(jì)算相比有明顯的優(yōu)勢(shì)。我們將展示兩款新開發(fā)的基于GPU的軟件，QTLNetwork3.0和GWAS-GMDR，用來(lái)對(duì)人類，作物和小鼠中帶有上位顯性和GE的復(fù)雜性狀作基因映射。在GPU集群實(shí)施MrBayesXiaoguangLiu教授，南開大學(xué)MrBayesian是一種流行的種系推斷軟件，用以建議一組已知DNA序列物種的"生命樹”。在MrBayes中，Metropolis的并行版本，加上馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MC3）算法已經(jīng)證明可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行。我們將對(duì)與GPU的并行實(shí)施的MrBayesMC給出一個(gè)評(píng)估。與序列MrBayesMC3相比，使用單一GPU加速，我們可以在足夠大的數(shù)據(jù)集上達(dá)到20倍以上的提速，而且在GPU集群上加速接近線性。學(xué)生研討會(huì)英偉達(dá)TMCUDATM學(xué)生研討會(huì)是一個(gè)面向大學(xué)生通過(guò)利用CUDATM編程應(yīng)用成果的展示及交流的平臺(tái)，我們將邀請(qǐng)從本屆CUDA競(jìng)賽獲獎(jiǎng)選手中挑選出的6位大學(xué)同學(xué)介紹并展示他們的CUDA成就。此外，我們也有幸邀請(qǐng)到7位知名評(píng)委老師親臨現(xiàn)場(chǎng)，這些教授將對(duì)學(xué)生作品發(fā)表評(píng)論，還將針對(duì)如何在各種科研項(xiàng)目中有效利用GPU這一議題展開討論。邀請(qǐng)到的評(píng)委如下:>鄧仰東－清華大學(xué)>陳一峯－北京大學(xué)>柳有權(quán)－長(zhǎng)安大學(xué)>林新華－上海交通大學(xué)>葛蔚－中國(guó)科學(xué)院過(guò)程物理研究所>劉瑩－中國(guó)科學(xué)院研究生院>陳虎－華南理工大學(xué)英偉達(dá)?CUDA?學(xué)生研討將會(huì)于12月14日星期三下午舉行。與會(huì)者不僅能在研討會(huì)上與CUDA程序競(jìng)賽中獲獎(jiǎng)的學(xué)生進(jìn)行互動(dòng)交流，并且也能參加大會(huì)于當(dāng)日上午安排的一場(chǎng)精彩的主題演講會(huì)，領(lǐng)略未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和最新GPU平行計(jì)算的發(fā)展進(jìn)程。新興企業(yè)與技術(shù)峰會(huì)基于GPU技術(shù)正日益擴(kuò)張于全新行業(yè)及應(yīng)用領(lǐng)域。在本次新興公司高峰論壇上，我們將邀請(qǐng)到那些發(fā)展前景良好的企業(yè)分享自己的成功經(jīng)驗(yàn)，展示如何利用最新技術(shù)在當(dāng)今計(jì)算機(jī)行業(yè)中掀起革新。會(huì)議涵蓋的主要內(nèi)容包括企業(yè)展示和精彩絕倫的產(chǎn)品演示兩大環(huán)節(jié)。這次峰會(huì)將為諸多新興企業(yè)、投資者、關(guān)鍵決策者、一流的消費(fèi)者媒體、企業(yè)媒體以及貿(mào)易媒體提供一個(gè)與同儕交流合作的寶貴機(jī)會(huì)。峰會(huì)還將包含了一個(gè)“CEO講壇”環(huán)節(jié)。受邀的CEO將有機(jī)會(huì)直接面向投資者、分析師以及技術(shù)領(lǐng)袖，生動(dòng)展示自己的公司、產(chǎn)品以及戰(zhàn)略研究，來(lái)賓也能暢所欲言向CEO提出個(gè)人見解或極具價(jià)值的反饋意見。新興公司高峰論壇將于12月14日星期三下午舉行，峰會(huì)將向持有全程大會(huì)通行證以及單日（12月14日）研討會(huì)通行證的與會(huì)人員開放。請(qǐng)了解如下峰會(huì)議程：

時(shí)間詳細(xì)14:00英偉達(dá)(NVIDIA?)業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁JeffHerbst致歡迎辭14:30CEO講壇Acceleware公■司15:00CEO講壇優(yōu)必達(dá)公司15:30CEO講壇庫(kù)達(dá)科技發(fā)展有限公司16:00休息16:30CEO講壇MirriAd公司1700CEO講壇Geomagic公司17:30CEO講壇奇藝岡1800大會(huì)總結(jié):f展覽盧酒會(huì)Q&A什么是GPU大會(huì)？GPU技術(shù)大會(huì)(GTC)讓全世界的人們不僅能夠更加深入地了解GPU計(jì)算與可視化，而且可以認(rèn)識(shí)到它們?cè)谖磥?lái)科學(xué)以及技術(shù)創(chuàng)新等方面的重要性。GPU技術(shù)大會(huì)包含為時(shí)數(shù)百個(gè)小時(shí)的技術(shù)討論會(huì)、專題報(bào)告會(huì)、小組討論會(huì)以及有主持人的圓桌討論會(huì)等世界級(jí)教育性內(nèi)容，讓來(lái)自各行各業(yè)的思想領(lǐng)袖能夠齊聚一堂、相互交流。哪些人出席該大會(huì)？各界人士一致認(rèn)為，對(duì)仰仗GPU來(lái)解決重大計(jì)算難題的科學(xué)家、工程師、研究員以及開發(fā)者來(lái)說(shuō)，GPU技術(shù)大會(huì)是一個(gè)十分重要的資源。GPU技術(shù)大會(huì)的與會(huì)者來(lái)自世界各地并涵蓋了HPC涉及的幾乎每一種職業(yè)，其中包括開發(fā)者、學(xué)者/研究員以及企業(yè)高管等等。與會(huì)者來(lái)自各個(gè)縱向行業(yè)，例如金融、政府部門、生命科學(xué)、能源、計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)、制造以及學(xué)術(shù)等等。為什么要出席該大會(huì)？一些人正在研究最復(fù)雜的計(jì)算難題，而有些人則有興趣了解并行編程以便大幅提升應(yīng)用程序的速度。對(duì)這些人來(lái)說(shuō)，GPU技術(shù)大會(huì)是一場(chǎng)不容錯(cuò)過(guò)的盛事。通過(guò)豐富多彩沉浸式的學(xué)習(xí)，大會(huì)能夠提供：不同凡響的科學(xué)內(nèi)容，展示GPU改變行業(yè)面貌的影響力驚人的演示內(nèi)容，其中包含大量商業(yè)應(yīng)用>接觸到并行計(jì)算領(lǐng)域中所有行業(yè)翹楚的機(jī)會(huì)市場(chǎng)上最具創(chuàng)新精神的產(chǎn)品和解決方案展示高效協(xié)作以及與同儕交流的寶貴機(jī)會(huì)人們對(duì)GPU技術(shù)大會(huì)的評(píng)價(jià)FrankChambers是GPU技術(shù)大會(huì)的一名與會(huì)者，他選用GPU來(lái)運(yùn)行自己的有限元分析工作。他表示：“不要欺騙自己。GPU的確是一種能夠改變行業(yè)面貌的產(chǎn)品。我們?cè)谶@里所見識(shí)到的巨大飛躍就好像從螺旋槳升級(jí)到噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)一樣?！薄訧nsideHPC(2010年9月22日)如果說(shuō)本周英偉達(dá)?(NVIDIA?)公司的GPU技術(shù)大會(huì)能夠說(shuō)明什么的話，那就是GPU計(jì)算已經(jīng)成長(zhǎng)起來(lái)了。由于出席了去年的大會(huì)，我們驚奇地發(fā)現(xiàn)，在2010年里，認(rèn)真對(duì)待GPU技術(shù)的學(xué)術(shù)研究人員和企業(yè)已經(jīng)大幅增多?！訦PCWire演講者的專業(yè)素質(zhì)、展示內(nèi)容的高質(zhì)量以及著重聚焦應(yīng)用確實(shí)令我感到震驚。這一盛會(huì)所凝聚的信息既有啟迪作用又十分實(shí)用。在技術(shù)與高級(jí)計(jì)算領(lǐng)域，這絕對(duì)是一場(chǎng)頂級(jí)的大會(huì)，同時(shí)也是一場(chǎng)最重要的大會(huì)。—TheExascaleReport首席執(zhí)行官兼資深調(diào)査記者M(jìn)ikeBernhardt繼去年參會(huì)之后，我今年又帶來(lái)了一位同事。我希望明年至少能帶兩個(gè)人來(lái)出席會(huì)議。調(diào)整戰(zhàn)略討論會(huì)以及算法討論會(huì)太棒了，能夠與主要的英偉達(dá)工程師進(jìn)行交流真是太好了。我覺(jué)得參加該大會(huì)非常值得?！猂inconResearch公司工程師BobArendt在我出席過(guò)的大會(huì)中，這是組織和實(shí)施得最好的一個(gè)。每年我都會(huì)在這里結(jié)識(shí)大量重要的新朋友，為我的研究工作制定了新的方向?？偟膩?lái)說(shuō)，GPU技術(shù)大會(huì)做得非常好，我期待著參加明年的下一屆大會(huì)！哈佛大學(xué)博士后研究員PeterLu總的來(lái)說(shuō)，2010年GPU技術(shù)大會(huì)是一次愉快的體驗(yàn)，我聽到了諸多有趣而實(shí)用的談話、得出了全新的深刻見解以及工作方向、見到了杰出的人物而且過(guò)得十分愉快！荷蘭萊頓大學(xué)研究員/博士生AnaBalevic自從我跟每個(gè)人講述大會(huì)見聞以及展示大會(huì)指南之后，我的許多同事都感嘆當(dāng)時(shí)如果跟我一同參會(huì)就好了。美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)應(yīng)用物理實(shí)驗(yàn)室資深專業(yè)工作人員MichaelSchwartz全球GPU技術(shù)大會(huì)報(bào)道GPU技術(shù)大會(huì)包括在世界各地舉辦的一系列研討會(huì)以及活動(dòng)，旨在滿足全球并行計(jì)算社區(qū)對(duì)教育與交流的需求。亞洲亞洲GPU技術(shù)大會(huì)(GTCAsia)，2011年12月14-15日，中國(guó)北京中國(guó)地區(qū)的GTC大會(huì)將聚焦GPU計(jì)算領(lǐng)域中最新的科研以及商業(yè)應(yīng)用。兩天的大會(huì)議程將包括主題演講、圓桌討論會(huì)、學(xué)術(shù)海報(bào)、為時(shí)超過(guò)60個(gè)小時(shí)的會(huì)議以及英偉達(dá)?(NVIDIA?)工程研究人員的專題報(bào)告會(huì)。中國(guó)地區(qū)的GTC大會(huì)是一場(chǎng)針對(duì)開發(fā)者、程序員、學(xué)者以及研究科學(xué)家的重要盛會(huì)，這些人群正研究著各行各業(yè)以及學(xué)術(shù)界的復(fù)雜計(jì)算難題。日本地區(qū)GTC研討會(huì)，2011年7月22日，東京這場(chǎng)為期一天且引人入勝的盛會(huì)讓頂尖的研究員、科學(xué)家以及行業(yè)領(lǐng)袖齊聚一堂，共同聚焦GPU計(jì)算領(lǐng)域中的關(guān)鍵研究課題、發(fā)展趨勢(shì)以及機(jī)遇。該研討會(huì)包括英偉達(dá)主題演講、贊助商會(huì)議、專題報(bào)告會(huì)以及同東京工業(yè)大學(xué)共同主辦的深度技術(shù)討論會(huì)。新加坡GTC研討會(huì)，2011年5月12日新加坡GTC研討會(huì)讓研究員、開發(fā)者、高性能計(jì)算(HPC)專業(yè)人士以及GPU計(jì)算專家齊聚一堂，分享知識(shí)以及最佳的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。該GTC研討會(huì)展示了GPU技術(shù)如何改變科學(xué)計(jì)算的行業(yè)面貌。臺(tái)灣GTC研討會(huì)，2011年5月19日，臺(tái)北臺(tái)灣GTC研討會(huì)讓當(dāng)?shù)匮芯繂T、學(xué)術(shù)界合作伙伴以及HPC專業(yè)人士能夠分享知識(shí)、相互交流運(yùn)用GPU從事項(xiàng)目研究的心得，這些項(xiàng)目包括天氣模擬、災(zāi)難控制、天體物理學(xué)模擬、醫(yī)學(xué)成像以及基因定序。該研討會(huì)還探討了最近在中國(guó)發(fā)展CUDA卓越中心(CCOE)以及中國(guó)高性能計(jì)算100強(qiáng)等話題。北美GPU技術(shù)大會(huì)，2012年5月14-17日，美國(guó)加利福尼亞州圣何塞市GPU技術(shù)大會(huì)在活動(dòng)日程中是一場(chǎng)旗艦級(jí)盛會(huì)。該大會(huì)讓整個(gè)GPU生態(tài)系統(tǒng)的人們齊聚一堂，其中包括來(lái)自學(xué)術(shù)界、政府部門以及業(yè)內(nèi)的人士，共同領(lǐng)略為期一周并且融教育、探索以及交流于一體的世界級(jí)大會(huì)內(nèi)容。歐洲與中東GPU技術(shù)峰會(huì)，2011年5月30日，以色列特拉維夫市GPU技術(shù)峰會(huì)是新興企業(yè)分享GPU全新應(yīng)用的首選盛會(huì)。這些全新應(yīng)用正在掀起計(jì)算行業(yè)的革命。該峰會(huì)還包含面向初學(xué)者以及專家的英偉達(dá)?(NVIDIA?)CUDA?會(huì)議。2011年CPU技術(shù)大會(huì)(亞洲站)相關(guān)新聞稿:英偉達(dá)?(NVIDIA?)GPU技術(shù)大會(huì)魅力無(wú)窮-2011年12月全球頂尖計(jì)算科學(xué)家齊聚北京參會(huì)。大會(huì)將包含諸多展示會(huì)，專家將在會(huì)上展示GPU如何在醫(yī)學(xué)、工程以及其它關(guān)鍵領(lǐng)域中掀起革命。2011年8月30日—美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市—英偉達(dá)公司今天宣布了GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站(GTCAsia)的舉辦日期和地點(diǎn)。該大會(huì)是英偉達(dá)GPU技術(shù)大會(huì)(GTC)全球系列活動(dòng)中的下一場(chǎng)重要盛會(huì)。大會(huì)將聚焦GPU計(jì)算在科學(xué)、學(xué)術(shù)界以及商業(yè)領(lǐng)域中促成的最新進(jìn)步與研究項(xiàng)目。英偉達(dá)近期在以色列、日本、新加坡以及臺(tái)灣等地舉辦了多場(chǎng)GTC盛會(huì)，吸引了數(shù)以千計(jì)各行各業(yè)以及各個(gè)學(xué)科的與會(huì)者。在這些GTC盛會(huì)成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)之上，GPU技術(shù)大會(huì)亞洲站將于12月14-15日在北京國(guó)家會(huì)議中心舉行。為期兩天的繁忙日程將包括主題演講、圓桌討論會(huì)、展示會(huì)、新興企業(yè)峰會(huì)、學(xué)術(shù)