GPU重分IT奶酪

　　目前由GPU集群组成的高性能计算机集群数量已经达到30个，预计到2010年采用NVIDIA(英伟达) TeslaGPU构建的超级计算机有望进入全球高性能计算机TOP500排行榜的前十位。

　中国奶酪

GPU运算无疑将改变世界IT产业的版图。可喜的是，包袱较少的中国在接受新潮流方面处于更加有利的地位。

　　如今，中科院、清华大学、中国同济大学、上海交大、西安交大等7所高校已经将基于CUDA架构的并行计算课程融入其教学之中，其中中科院和清华大学已经走到全球CUDA应用的前列。

　　在学术机构支持下，NVIDIA(英伟达)的GPU计算迅速超越大学与科研机构，为中国顶级工业效力。

　　在宝钢，使用异构计算技术使得冶金过程模拟时间从一天缩短到两分钟，效率提高了50倍以上；在清华大学，采用GPU使得过去要用一个小时的三维图像重构减少到几十秒甚至几秒钟，将实时重构的不可能变为可能；在中国科学院北京基因组研究所，采用GPU+CPU混合计算平台做基因比对比传统CPU集群快30倍，而功耗降低5倍，成本降低10倍。

　　2009年4月，中国科学院过程工程研究所抓住 GPU编程环境更新的机遇，采用NVIDIA(英伟达)Tesla技术自主研制成功基于多尺度离散化并行计算模式的计算系统，这是中国第一套单精度峰值超过每秒1000万亿次浮点运算的超级计算系统，将中国的高性能计算机水平推到全球前列，代表了中国国家能力的增强。

　　NVIDIA(英伟达)正与中国的科研机构和产业一起，推动着一场基于GPU计算的集成创新的革命，这将帮助中国IT产业实现集成创新的“跨越式可能”。

　　每一次技术革命的兴起都是一个拐点，既是企业的拐点，也是行业的战略转折点，乃至国家、政府和民族的战略转折点。

　　过去20年，在摩尔定律的带领下，在CPU为中心的时代里，中国IT业只有一路跟跑，一路落后。尽管有863计划，尽管有龙芯等一系列项目，但实现核心技术突破的难度越来越大。

　　在原始创新方面，中国IT产业已经注定处于劣势，原因有三。

　　第一，中国IT企业的技术、人才积累远远不如国外企业；第二，资金实力不足以应付如今IT产业大规模、高投资的研发趋势，英特尔、三星等企业每年投入的研发资金都超过50亿美元，仅建设半导体产业芯片生产线就需要数百亿投资；第三，技术发展速度加快，摩尔定律下，芯片集成度每18个月就翻一番，因此，在英特尔和微软控制核心知识产权的世界里， 中国IT产业想靠原始创新切入，可能性很低。

　　另一方面，中国在第二次创新浪潮中“市场换技术”策略最终败给了残酷的事实。