HPC

GPU最初用于加速图形渲染，现在越来越多地应用于科学计算。和传统的CPU只包括少数的几个核不同，GPU由整型和浮点处理器组成的大规模并行矩阵以及专用的高速内存构成。

本文从用户的角度讨论了备份和归档的区别。

近年来，出于科研和教学的需要，包括清华大学、南京大学、吉林大学等在内的多所高校纷纷建设自己的HPC(高性能计算)平台。在HPC平台的实际建设与运营中，这些大学探索出许多宝贵经验。为此，《网络世界》记者特地采访了清华大学信息国家重点实验室副教授张武生

9月6日下午2点，备受业界广泛关注的北京市计算中心与英伟达(NVIDIA)公司共建“Tesla GPU计算应用测试中心”发布和研讨会在国家会议中心隆重举行。北京市科学技术研究院副院长、北京市计算中心主任谢威先生，英伟达公司全球副总裁兼中国区总经理张建中先生等双方领导出席了发布会并为测试中心揭牌。

中国传媒大学高性能计算中心与戴尔公司合作，为北京信息职业技术学院打造了一个高性能的动漫渲染平台。该平台包括112片戴尔PowerEdge M610刀片服务器，2台戴尔PowerEdge R710机架式服务器作为管理节点，7台戴尔PowerEdge R710机架式服务器作为I/O节点以及1套光纤SAN存储阵列。

NVIDIA惠普今天联合宣布推出一款限量版“GPU计算入门套装”(GPU Starter Kit)，为研究人员提供一套简单易用的预配置GPU计算集群，无需调试即可直接投入使用。

H1N1流行期间，在Tesla GPUs上使用基于CUDA的改进算法，使获得达菲功效的结果一个下午就可以搞定。相比原先采用合适的方法也须花费数周乃至数月的时间来说，可谓是极大的飞跃。

除了浪潮和英特尔等厂商以外，联合实验室还广泛吸纳了来自高校和科研的单位。会上，浪潮英特尔并行计算联合实验室秘书长谢海波对联合实验室的职能进行了介绍。

陈维表示，震勘探数据处理中效率是石油勘探过程中的非常大瓶颈，海量数据处理速度直接影响着计算效率。

在会议上，浪潮集团高级副总裁王恩东发表了欢迎致辞。王恩东指出，高性能计算已经上升到全球各国的战略地位，国内各方面对于高性能计算的投资在不断加大，已经从高校教育、科研延伸到医药、生物科学等企业，已经有越来越多的企业认识到HPC对提高研发速度的重要意义。

英特尔全球高性能计算总经理浪潮-Intel中国并行计算联合实验室联合主任Rajeeb发表演讲

8月24日，“浪潮-英特尔中国并行计算联合实验室” 于北京正式揭牌成立。据悉，该实验室旨在推动中国“百亿亿次”超算系统架构与应用创新，建立高性能计算产业新技术生态环境，加速中国HPC进入“百亿亿次”时代。

康奈尔大学高级计算中心(CAC)宣布正在同NVIDIA、Dell以及MathWorks合作,在新研究中使用MATLAB程序对通用GPU进行性能测试。

中国科学院对地观测中心肩负着卫星遥感、航空遥感、空间数据、数字地球模拟等重大国家级项目工程的科研工作，不仅为国家宏观决策提供科学支持的重任，同时还在空间地球信息科学发展中发挥重要作用。

GPU的迅速普及，也使它们成为高性能计算(HPC)的自然选择，游戏和其它消费应用每年创造了数百万高端GPU的需求，如此大的市场需求，促使NVIDIA这样的公司为HPC市场更快提供相关产品。

IBM已经终止了四年期开发“蓝水(Blue Waters)”超级计算机的合同，该项目金额大约价值2.08亿美元。IBM曾经预计在未来一年内发布该系统的第一个版本，可惜现在已经胎死腹中。

日本教育文化科技部(MEXT)估算的该项新计划的成本将近13亿美元，并且目前NEC、富士通已经在和日本理化学研究所(RIKEN)就该项目的细节进行讨论。日本这样的目的无非是为了保持其在这项由多国参与的超级计算机的竞赛的领先地位。

英伟达公司8月10日宣布，公司计划聘任 Steve Scott 来领导其高性能计算项目。Steve Scott 曾长期担任克雷公司的高管。

随着生成的数据越来越多，有必要从数据的创建点开始对其进行管理，对于动态数据尤其要确保数据的及时可用并创建数据索引准备随时用于科学发现。这就是数据策划的目的所在。

实现HPC可视化，必须从一开始就考虑在规划并实现可视化设施过程中出现的许多问题。