云计算 1. 高性能计算中FPGA,GPU和CPU的简介

近年来，传统用于图像处理的GPU逐渐被发掘用来进行高性能计算，并且达到了相当好的效果，在单精度浮点运算中的速度达到5TFLOPs，在双精度浮点运算中的速度可以达到1TFLOPs。如今性能最好的GPU处理器（比如NVidea的Tesla K20和K40）与一些其他的多核处理器（比如Intel Xeon Phi处理器以及IBM和Inter的一些处理器）相比表现出了非常好的计算性能。

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FPGA传统上是应用于单精度的定点运算，不过现在也可以浮点数进行高性能的计算，单精度浮点数的运算峰值已经超过1TFLOPs。但是运算的峰值并不能代表在特定环境下器件的持续工作性能，比如在计算2级的FFT时，Inter的80-teraflop持续工作性能只能达到其峰值性能的2.73%（20GFLOPs）。FPGA工作在一个较低的频率下，运算峰值较低，但是可以通过硬件优化来实现对特定应用的更好的运行效率，即持续性能能达到更接近峰值运算性能的值，同时与GPU和CPU相比FPGA的功率效率更高。

一个特定的应用在不同的平台上运算是不一样的，对于运算结果的评估可以基于以下几点：性能、功耗、功率效率、运行效率、成本以及其他。在本文中，我们分析每个期间在峰值性能以及能耗方面的发展趋势，并对三者在一些科学应用的持续性能进行对比，找出对于某一特定应用的运算平台。

2. 峰值计算性能发展趋势2.1 GPU

GPU最初被设计用来进行图像处理并在该方面显示出了强大的优势，近10年来GPU逐渐被应用到通用计算领域，一般称为GPGPU。基于其强大的并行计算能力，在一些其他的计算分析方面其性能早已可与多核CPU相媲美。

观察多代GPU的发展，我们发现其峰值性能并不是简单的线性增长，单精度浮点运算和双精度浮点运算都是这样。我们没有办法去简单的描述GPU的全面的发展，因为各种GPU的结构非常多，所以在此只挑出在某个年份的性能的一些GPU进行分析。

每一代GPU之间的性能提升超过1TFLOP，同时右图中可知在某些年份工艺技术没有提升，但是性能提升了，说明性能的增长不仅与新的制造工艺有关也与结构的优化有关。单精度和双精度的性能差距由最初的相差10倍降到了最新一代的只差4倍左右。

关于能耗方面，GPU的功率效率（峰值性能与热设计功耗（TDP）的比值）也是在稳定则增长，单精度的功率效率由最初的0.5GFLOPs/W增加到了GFLOPs/W，双精度的功率效率由0.5GFLOPs/W增加到了6GFLOPs/W。这意味着GPU以一个增长的功率效率提供着一个惊人的运算性能。

GPU的外部存储带宽也非常高，Geforce 6800的带宽为35 GBytes/s，K20， K20X 和 K40的带宽分别为208，250和288 GBytes/s。.

2.2 多核CPU

通用CPU的峰值运算性能在近年来也获得了显著提升，图2中显示了部分Intel的著名CPU的峰值运算性能。

Intel最近推出的Xeon PHI 7120P处理器的峰值运算性能可以达到单精度2416GFLOPs，双精度1208GFLOPs，Intel处理器计算性能的提升靠的是增加CPU的核数，这些处理器的功率效率和GPU相比较低。最初65nm技术的CPU的功率效率为0.1 GFLOPs/W，目前22nm技术下的CPU的功率效率已经增加到单精度9 GFLOPs/W，双精度4.5 GFLOPs/W。

在Intel的这些处理器中，2008年出的一款多核处理器在3.16GHz频率1.07V电压下，峰值运算速度可以达到单精度1 TFLOP。CPU或者多核CPU的存储器带宽也很高。比如Xeon PHI 7120P的带宽为352GBytes/s，比最近出的GPU稍微高一些。

2.3 FPGA

FPGA的峰值运算性能由它所包含的乘法器和LUT的资源决定，观察Xilinx公司的一些产品发现乘法器和LUT的资源并不是线性增长的（如图3所示）。最新的Virtex7系列FPGA中 XC7VX980T含有3600个18*18的乘法器和612000个LUT，XC7V2000T含有2160个乘法器和1221600个LUT。

如果要分析FPGA的峰值运算性能，我们需要考虑三种情况：只有加法器，只有乘法器，有乘法器和加法器。加法器可以只通过LUT就可以实现，而乘法器的实现则需要DSP和LUT的不同组合（组合结构为M0，M1，M2）。乘加运算真是这些乘法器和加法器的一一组合。

对于双精度的峰值运算，只含有加法器运算的的峰值运算性能出现在XC7V2000T FPGA中，为671GFLOPs；只含有乘法器运算的峰值运算性能降为168GFLOPs；加法器和乘法器的组合运算的运算性能为302GFLOPs，由XC7VX980T获得。

FPGA的功率效率超过10GFLOPs/W，一般来说是比CPU和GPU要高的，而且随着技术的发展FPGA的功率效率也会继续不断提升。比如Altera的一款能达到5TFLOPs的高性能FPGA就应用了Intel的14nm Tri-Gate，功率效率达到100GFLOPs。

2.4 峰值计算性能的趋势

为了更好的理解GPU，CPU，FPGA的相对发展，下面选取他们中在某些年的性能的产品参数进行比较，包含单精度和双精度的运算，结果如图6，图7所示。

在单精度的浮点运算中，GPU的性能一直是遥遥领先。在2011年FPGA和CPU的性能都有很大提升，而在2013年CPU的性能仍然在提升，而FPGA相对于GPU 的性能下降了。在2013年之前，FPGA的性能一直优于CPU，但在2013年，出现了多核CPU比如Intel Phi，因此情况改变了。

对于双精度浮点运算，可以看到GPU的性能除了在前几年表现的差强人意，在2011年之后则一直领跑后两者。同时在2011年之后CPU的性能也超过了FPGA，而且在2013年CPU和GPU的性能也已经很接近了，大概只相差5%。

本文名称：高性能计算系列之四-高性能计算中FPGA,GPU和CPU
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