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专访西电朱虎明:异构计算硬件架构呈现百花齐放 百家争鸣

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AMD已成功举办5届异构开发者大赛,从第三届开始,朱虎明老师就带领他的同学一直参加这场比赛,并取得非常好的成绩。对此,不妨让我们来看看他对异构计算有哪些看法,对即将要学习异构计算的同学有哪些建议。

因比赛而结缘异构计算的朱虎明老师,带领他的团队屡次在比赛上获奖。可以说,他已成为异构计算领域不折不扣的专家。对此,CSDN记者就异构计算近年来的技术演变、发展趋势、以及开发者该如何学习异构计算等话题采访了他。


CSDN:请您先简单介绍一下自己以及目前主要关注研究的领域。

朱虎明:我目前主要从事高性能计算及其应用的研究,特别是基于集群和GPU的大规模并行计算及其在数据挖掘、SAR图像处理和智能计算领域的应用。

CSDN:您如何看待异构计算/编程领域这些年来的技术演变、应用拓展状况及未来发展?

朱虎明:异构计算的硬件架构及其编程模式现在处于百花齐放 、百家争鸣的阶段,各个公司和各个研究机构都提出了自己的解决方案。目前Intel、AMD、Nvidia和ARM等公司均推出了自己的多核/众核架构,这些架构差异很大,我个人认为将来这些架构会互相取长补短,深入融合,从而达到高性能低功耗的目的。从并行编程的角度来说,要继续提高编译器的智能性,以使大量的高复杂应用经过编译后能够直接高效地运行在并行硬件上,而不是一个一个的去研究算法的并行化,当然,从目前的研究成果来看,短时间内要取得突破可能性不大。另外一个方面就是靠人工来并行化已有的应用,这个需要大量既懂并行又懂专业领域知识的人才,目前并行人才的短缺制约着其发展。我想目前业界的思路就是降低并行编程的难度,使得大量的应用领域专家能够很容易学会使用并行编程工具,或者能够借助第三方的并行开源库,来加速并行计算在各个专业领域中的应用和推广。 

CSDN:作为领域内的专业人士,您认为哪些开发者应该优先学习异构编程的技能?未来异构编程的技能会成为开发者的通用技能吗?

朱虎明:就我所知的领域而言,卫星图像处理、视频分析、生物信息学和大规模数据挖掘等领域由于算法复杂,已经基于高性能计算集群开发了很多的应用,如果将其应用能够移植到异构计算系统上,那将是高性能低成本的解决方案。

今天的桌面级计算平台几乎都使用了异构计算的架构,但是由于异构软件开发者的短缺,只有一些应用支持异构计算平台,我想,谁首先掌握了异构计算的技能,谁就能在未来的竞争中获得先机。

CSDN:您如何看待AMD最新推出的hUMA(异构统一内存访问)技术对GPU/CPU融合带来的影响力,它有哪些优势和劣势?

朱虎明:hUMA(heterogeneous Uniform Memory Access,异构统一内存访问)的出现,我想会使得以前很多不适合运行在GPGPU上的应用,也可以尝试使用GPU来加速。这是因为在以前的CPU+GPU计算模式中,首先要把处理的数据通过PCI总线传输到GPU的显存上,然后GPU对数据进行并行处理,最后将GPU计算的结果又传回给内存,这种模式下,对计算时间/通信比值小的应用,或者不适合或者加速比较有限。新的hUMA技术,不需要在CPU与GPU之间传输数据,这必将会使GPU计算适用于更多的复杂应用。

但是由于这是一个新技术,AMD也没有透漏更多的技术细节,所以目前不好给出更多评价,但是我们很期待这个产品。

CSDN:HSA帮助开发者更高效、更容易的进行开发,并获得可观的性能提升及功耗降低,但这还需要一至两代产品更新才能实现。在当下,开发者学习和使用异构编程有价值吗?

朱虎明:HSA的成立对推动异构计算无疑是非常有帮助的,以前GPU计算主要是Nvidia和AMD推动,成效显著,但是GPU计算仍然是阳春白雪,仅限于既懂并行又懂领域知识的人使用。HSA的成立,致力于打造异构计算的软硬件生态系统,必然会推动异构计算进一步的快速普及。

据透露,HSA年底前推出hUMA(heterogeneous Uniform Memory Access,异构统一内存访问),这是异构计算硬件上的一大进步,我们也希望其配套软件也很快能够问世。那是不是要等软硬件都齐全了,我们再来学习异构计算呢?我个人认为,那可能太晚了。大家都知道,异构并行计算的编程方式与传统的MPI和openMP并行不太一样,要熟练掌握异构计算需要一定的时间周期,而要把异构计算应用于某个领域,那需要的时间就更长了。如果等异构计算的软硬件都非常成熟了,那我们已经落后了。所以,要想占领异构计算的制高点,那就要从现在起抓紧时间学习。等将来新的异构计算技术出来了,我们已经具有丰富的异构并行计算经验了,会很快的将旧的应用移植到新的架构下,从而快速占领市场。

CSDN:如何看待在高性能计算领域流行的CPU/GPU异构计算并获得高性能低功耗在移动平台的运用?

朱虎明:一方面,桌面级CPU/GPU异构计算已经广泛使用在各个领域,更多的基于CPU/GPU的应用还在研究和开发之中,另外一方面,随着智能手机、平板电脑和移动互联网的普及,移动平台上的复杂应用越来越多,要求平台具有高性能和低功耗的特点,但是目前好像还难以达到这个标准。从技术上来说,移动平台已经具有4~8个CPU核,2~8个GPU核,未来还会迅速增加到数十个之多,这些为移动平台的并行计算打下了坚实的基础。我想,与桌面级CPU/GPU应用相比,移动平台的并行应用还处于初级阶段,仅有几个高端平台支持openCL语言,而且由于移动平台计算与存储资源的限制,很多桌面级的原有并行应用和并行库不能直接使用,还需要从新开发和优化。但是根据目前三星研究院和加州大学的研究成果显示,移动平台采用CPU/GPU异构计算后,不但可以加速应用,而且可以降低功耗。因此,我认为移动平台CPU/GPU异构计算非常有发展前途,但是并行计算的生态系统建立还需要很长的时间。

CSDN:C++大师Herb Sutter曾发表过一篇著名的文章《The Free Lunch Is Over》,他表示程序员不断获取硬件升级带来帮助的日子已经结束了,并行计算或异构计算将是未来的趋势。Intel在内的公司不断推出了多核、众核处理器,虽然包括AMD和英特尔等公司做了很大努力,开发者驾驭多线程的编程难度很大,现在学习异构开发的难度依然很大吗?开发工具、函数、算法成熟吗?

朱虎明:我在我们学校已经从事异构计算的科研和教学三年多了,就我个人的经验而言,不管是本科生还是研究生,初次接触异构计算时,仍然面临很大的学习门槛。

就异构计算的研究和开发而言,其发展的速度非常快。异构开发的工具、支持的语言和并行库也越来越多,而且不断有新的基于异构计算应用被研究。目前,异构计算的软硬件都在不断革新中,硬件架构几乎每年都在升级,经常不保证通用计算的向前兼容性。异构计算尽管开发了很多的应用,但是至今仍然没有一个广泛使用的通用异构计算库,使得每一次的异构开发几乎都是从零开始。所以我认为,异构开发的整个生态系统还需要进一步的完善和提高。

CSDN:对想学习或入手异构编程的开发者有什么建议吗?

朱虎明:今天的桌面级计算平台几乎都使用了异构计算的架构,但是由于软件开发的滞后性,只有一些应用支持异构计算平台,比如用于图像处理的Photoshop CS6、用于科学计算的Matlab和谷歌的浏览器Chrome23等。因此很多新的应用开发都需要异构计算人才,但是市场上懂异构计算的开发者却很少。我想造成这个现象的原因很多,其中一点可能就是社会还没有建立起异构计算的人才培养体系,而且市场上很少有适合初学者的学习资料。

基于以上的认识,我想如果要学习异构计算,可能要靠开发者自己多找资料、多实践和多思考。当然另外一方面,情况也在改变,比如CSDN就在网络上建立了“异构开发技术社区”,西安电子科技大学与AMD联合开设了异构计算的课程,并建立了课程学习主页(http://hpc.ee.xidian.edu.cn/html/course/2012/0725/33.html),将来还会在主页上分享更多的异构学习资料。

CSDN:对AMD举办异构开发者大赛的想法和建议?带队参赛感悟?

朱虎明:AMD举办异构开发者大赛是非常好的一件事情,我本人也是由于参加大赛从而了解异构计算,并开始深入研究异构计算并将其应用于我们的科研实践中,目前已经基于异构计算平台开发了卫星图像处理系统、数据挖掘系统和智能计算系统等软件。通过大赛,我们也认识了国内从事异构计算的很多专家学者,与他们的交流,提高了自己的水平。我本人也在AMD的支持下,开设了“异构计算的课程”,从2011年以来,已有数百研究生选修了这门课,通过理论课和实验课的学习,他们掌握了异构计算技术,并将其应用于他们自己的研究领域,取得了良好的效果。趁此机会,我也想感谢AMD提供了这样的机会。

异构开发者大赛已经举办了5届,应该说,与5年前相比,今天异构计算取得了长足的进步,但是,我还是希望AMD能够继续举办这样的竞赛,让更多不懂异构计算的人来学习异构计算,让懂异构计算的专家能够继续提高自己的水平。

异构开发者大赛已经举办了5届,我们参加了3、4、5三届,每次都取得了很好的成绩,我想,之所以能够取得这么好的成绩,首先是我们参赛的学生有学习的动力,由于我们实验室侧重于算法的研究,这些算法在求解大规模问题时经常需要数小时甚至数天,因此他们迫切需要异构计算理论来加速他们的算法。第二就是实验室良好的研究氛围,实验室经常有国内外学者前来访问和交流,使得我们能够及时掌握国内外的最新算法,这样每一次竞赛我们都是学术界最新的算法,保证了我们参赛作品的新颖性,比如这一次我就是和实验室公茂果教授合作,将他研究的最新成果与异构计算相结合。第三就是与AMD技术专家的及时沟通。在竞赛中,AMD会指定专家对每一个参赛队伍提供技术支持,我们有问题时会与AMD专家积极交流,从而保证竞赛的进度。最后一点就是参赛学生的辛勤付出,由于实验室科研任务多,日常工作时间学生都忙于自己的研究工作,竞赛作品主要依靠晚上、周末甚至节假日来完成。

注:本文由付江采访 张红月整理成稿。

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