什麼是高效能運算，它為什麼重要？

在運算能力的領域中，高效能運算（HPC）獨占鰲頭。本文深入探討 HPC 的複雜性，探索其核心組件、應用和所釋放的原始運算能力。無論您是獨立伺服器用戶還是好奇的技術愛好者，準備深入探索並行處理、GPU加速和令人驚嘆的運算壯舉的世界吧。

解碼 HPC：超越普通的數位計算器

HPC 的核心是利用海量運算資源來解決複雜問題。與標準桌上型電腦甚至強大的工作站不同，其系統設計用於處理普通電腦難以應對的任務。想像模擬星系的誕生、預測全球天氣模式或揭開蛋白質摺疊的奧秘 – 這就是 HPC 大顯身手的地方。

運算巨獸的構建模塊

高效能運算系統是尖端硬體組件完美和諧工作的交響樂：

CPU：多核野獸，具有高時脈速度和巨大快取
GPU：並行處理強者，加速特定運算
記憶體：大量高頻寬、低延遲的 RAM
儲存：閃電般快速的 SSD 和用於資料密集型操作的並行檔案系統
互連：如 InfiniBand 等高頻寬網路，用於節點間無縫通訊

並行處理：分而治之

HPC 的祕訣在於並行處理。透過將複雜問題分解成更小的塊，並在數百或數千個運算節點上同時處理，HPC 系統實現了令人難以置信的速度。以下是使用 Python 的 multiprocessing 模組進行並行處理的簡單示例：


import multiprocessing as mp
import math

def calculate_pi(n):
    h = 1.0 / n
    s = 0.0
    for i in range(n):
        x = h * (i + 0.5)
        s += 4.0 / (1.0 + x**2)
    return s * h

if __name__ == '__main__':
    num_processes = 4
    num_steps = 1000000000

    pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    results = pool.map(calculate_pi, [num_steps//num_processes]*num_processes)
    pi = sum(results)

    print(f"Calculated Pi: {pi}")
    print(f"Difference from math.pi: {abs(pi - math.pi)}")

這段程式碼使用數值積分計算 π，將工作負載分配到多個 CPU 核心。在 HPC 環境中，您可以將其擴展到數百或數千個節點，以獲得更令人印象深刻的效能提升。

GPU 加速：釋放並行處理能力

雖然 CPU 擅長循序任務，但 GPU 在並行運算方面表現出色。CUDA（用於 NVIDIA GPU）和 OpenCL 提供了利用這種能力的框架。以下是 C++ 中 CUDA 程式設計的一個示例：


#include 
#include 

__global__ void vectorAdd(float *a, float *b, float *c, int n)
{
    int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
    if (i < n) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main()
{
    int n = 1000000;
    size_t size = n * sizeof(float);

    float *h_a = (float *)malloc(size);
    float *h_b = (float *)malloc(size);
    float *h_c = (float *)malloc(size);

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        h_a[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
        h_b[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
    }

    float *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, size);
    cudaMalloc(&d_b, size);
    cudaMalloc(&d_c, size);

    cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, h_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (n + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, n);

    cudaMemcpy(h_c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Verify results...

    free(h_a); free(h_b); free(h_c);
    cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c);

    return 0;
}

這段 CUDA 程式碼演示了在 GPU 上進行向量加法，展示了 GPU 運算的並行性。在 HPC 場景中，這轉化為深度學習和科學模擬等任務的巨大加速。