GPGPU（General Purpose Graphic Processing Unit）的技术已经提出了很长一段时间，但实际的运用却较少见，对于这项应用究竟能够为具体的工作带来怎样的效率提升？近期，惠普工作站在某国内知名汽车企业进行了GPGPU计算的测试。 这项测试使用汽车行业广泛使用的Abaqus CAE计算软件，对Abaqus企业用户数据进行了测试。从中我们得出了一些值得参考的结论，在这里和大家分享一下: 测试环境如下： -------------------------------------------------------- Abaqus 6.11-1 硬件：HP Z800 工作站 CPU：Intel Xeon X5675 3.06GHz ( 6 core × 2 ) 显卡：NVIDIA Tesla C2070 内存：48 GB 硬盘： Seagate 15000rpm SAS 高速硬盘 操作系统：Redhat Server 5.6 x64 ------------------------------------------------------- 测试结果如下： 在HP Z800工作站上使用8个CPU核和C2070参加计算，用时28分钟。 客户通过使用计算中心的一台机器，使用12个CPU核进行计算，用时47分钟。 结论： 1） 如果用4个核加上C2070 GPU计算单元，其计算速度远远高于纯4核CPU，甚至快于8核CPU。 2） 由于CPU计算性能随着CPU核数的增加，是成抛物线方式增长，所以大家可以看到，4核CPU加GPU模块，计算速度甚至可以和12个CPU核相当。出现了用单颗CPU+GPU进行计算的可能，从而可以降低购买工作站的费用。） 3） 参加计算的模型越大，提速效果越好。 4） 根据客户数据的现场测试，可以看到Abaqus在Z800上仅使用9个Token（License）就获得了约60%的速度提高！比较于使用12个Token的CPU计算，在软件的成本上也大大降低！ 再跟大家分享一个土豆上的视频，是关于雷诺F1赛车与HP 工作站的合作 |
