用于處理數據密集型計算任務的基于圖形處理單元 （GPU） 的加速技術的出現正在為日常工作流程以及科學家和工程師解決復雜問題所采用的方法帶來范式轉變。Ryan 展示了醫療設備行業的兩個應用示例，展示了新型超級計算機如何改進設計流程并加快上市時間。

過去，使用超級計算機是運行復雜模擬或數據處理模型的唯一方法。由于沒有其他選擇，那些需要極致性能才能在市場上競爭的人斥巨資購買了極致的計算設備。

對于許多組織而言，獲得此類計算機的成本是更好的產品設計、更快的測試結果、更高分辨率的數據分析以及做出適當業務決策所需的基本信息的巨大障礙。幸運的是，組織現在有其他選擇，包括多核處理器、FPGA、單元處理器和 GPU，它們可以跨多個應用程序為用戶提供引人注目的性能提升。這些替代方案提供增強的處理能力，同時為最密集的數據計算提供更高效、靈活、加速的系統。

GPU 之所以特別成功，是因為它們能夠使用并行處理元素運行大型模擬，并且還具有高內存帶寬的額外優勢。最新的 GPU 已經過重新設計以處理計算任務，根據應用程序的類型提供多倍的性能提升。

結合加速軟件，結果是一個外圍設備，作為桌面超級計算機，能夠將計算應用程序增壓超過 35 倍，將冗長的項目變成實時流程。作為一個額外的好處，該設備降低了功耗，最終降低了總擁有成本。一個簡單的桌面計算機工作站可以有效地替代傳統的CPU集群，讓復雜的計算在一個人的辦公桌上運行，減少等待時間，提高效率。

更快的醫學成像

作為一種處理數據密集型計算的新方法，GPU 加速軟件的潛力正在迅速擴大。最早經歷這種轉變的公司之一是波士頓科學公司，這是一家位于馬薩諸塞州內蒂克的醫療設備公司。

波士頓科學公司的研究人員正在研究起搏器和其他生物醫學植入物的設計參數如何受到 MRI 和其他診斷成像工具的電磁場的影響。此任務所需的設計模擬是計算密集型的，并且需要相當長的時間才能在標準計算機集群上運行。

為了提高性能，波士頓科學公司實施了 Acceleware 的專有模擬系統，該系統結合了 SPEAG 的 SEMCAD X 軟件和 NVIDIA Tesla GPU。與該公司之前基于 CPU 的系統相比，波士頓科學公司的工程師使用該系統將模擬運行時間提高了 25 倍。

受益于該模擬系統的其他應用包括手機設計、地震數據處理、PCB 設計、光子/通信設備、藥物發現、油藏模擬、光刻掩模設計和生物醫學圖像重建。

在后一種應用的示例中，加拿大安大略省 Robarts Imaging Research Laboratories 的科學家利用基于 GPU 的桌面超級計算機 AxRecon來加速 CT 重建。Acceleware 和 Robarts 合作評估了成像研究所廣泛使用的微型 CT 掃描系統上的超級計算機。評估包括改進某些 3D 重建算法、開發處理原始數據的新方法，以及尋找利用 NVIDIA GPU 增加的處理能力來增加圖像重建的方法。

在實施超級計算機之前，研究人員經歷了緩慢的圖像重建時間，從 15 分鐘到幾個小時不等，具體取決于體積大小。這顯著減少了研究人員用于工作流程的時間并阻礙了他們的處理。

使用高性能計算機，Robarts 的測試證明了在臨床前環境中顯著改進的工作流程。減少的重建時間使研究人員更容易使用昂貴的掃描儀，因為每項工作的完成速度都比使用研究所以前的計算平臺所能達到的速度更快。加速系統使實驗室的研究人員能夠實現 50 倍的加速，生成更高效的工作流程并允許完成更多圖像批次。

加速應用程序開發

超級計算機的力量正在迅速擴展到新的應用和市場。基于 GPU 的加速超級計算機為研究人員、工程師和臨床醫生提供了改進設計流程和模擬以及加快產品上市速度的機會。

電子、圖像重建和地震數據處理等垂直市場的發展得益于使用 GPU 加速來處理數據密集型計算。用戶使用臺式超級計算機完成的工作超出了他們的想象，在改變應用程序未來的同時節省了時間和金錢。

審核編輯：郭婷