GPU计算

问题概况

许多常见问题的解决方案都需要占用相当大量的CPU时间来运行计算，这些问题包括计算机建模，视频处理，3D可视化，模式识别，计算生物学和化学，地震分析，时间序列预测，财务分析等。

而这对于计算机仿真任务来说尤其正确，因为质量标准在持续性的增加并且描述真实物体行为的3D模型的细节程度也导致了计算成本的增加。

同样重要的是实时系统的计算算法的并行化，在这里软件的活动时间是最重要的标准。一般来说，任何软件产品的用户都会对处理大量数据感兴趣—更多的档案，像素，或者在更短时间内运用物理标度。

现如今，不光PC都装有多核处理器，大量的平板和智能手机也装有多核。GPGPU技术（通用图形处理单元），比如说，使用装备有上百个核心的图形加速器来执行各个领域的计算获得了越来越多的关注，而不是仅仅局限于计算机图形运算。以前只有大型公司才有的超级电脑现在已经广泛应用于小型公司来处理各种应用任务。

所有的这些现代趋势证明了在开发和改善如何公司的软件产品时使用并行计算技术相关性。

有效的解决方案

Simmakers有限公司已经有很多年使用MPI，OpenMP，CUDA和OpenCL技术来为计算并行化提供解决方案的经验。我们提供计算模块的开发，以及在任何架构上使用并行化技术为了解决各种任务的总承包软件产品—从超级计算机到智能手机。Simmakers与NVIDIA在图像加速器使用领域联手以解决计算问题，而这使我们成为了第一家在该领域实现了由NVIDIA开发的新技术的公司。

仿真时间比较

因此，使用了并行化计算技术的Simmakers 有限公司开发了一个软件包来计算热学过程的模型。方程的数值解描述了在一个有着17,828,087节点的网格上热传导，过滤和扩散的过程，而这在一台有着支持CUDA技术的图形加速器的PC上面上面只花了6分钟来计算。此前，这样的计算速度只可能由超级电脑达成。

在GPU计算领域，Simmakers能够与达索系统和ANSYS这样的国际巨头成功角逐。比如说，把一个他们的计算机仿真软件中相同的计算从一个四核CPU上转移到有着442个核心的GPU上面， SIMULIA Abaqus 和 ANSYS 仅仅只减少了非常有限的计算时间—最多减少了3.8倍

与此同时，由Simmakers 有限公司的软件来运行这个运算，在这些软件包中对方程的数值解使用了并行化，这使得在图像处理器上的计算时间减少了10倍还多。

我们公司在开发实时3D物体的可视化的并行算法（射线追踪算法，计算体积，物体排序，碰撞检测等等），处理层析图像，图案识别，财务分析以及许多其他领域时也有丰富经验。

有许多使用并行计算技术来提升软件产品性能成功的例子，这也导致了相应用户人数的增加。根据NVIDIA的信息，Numerix有限公司宣布在金融市场上面并行计算技术在它的新交易对手风险评估应用上实现并且实现了18倍的加速。而超过400家的财务机构在使用Numerix软件。

几乎所有的视频处理的基础应用已经使用CUDA技术来加速运算，包括Elemental Technologies，MotionDSP和LoiLo的产品。CUDA现在也能加速AMBER—超过60,000名研究者在全世界的学术领域和制药公司使用的分子动力学模拟软件来缩短医疗药物研制的周期。

图形加速器的使用被越来越多的世界500强企业所采纳，比如说能源领域的斯伦贝谢和雪佛龙，以及银行服务领域的巴黎国民银行都能为GPGPU技术的广泛应用进行佐证。

有着多年的开发和应用并行计算技术的经验，Simmakers有限公司向各行各业的公司提供GPU计算，以及并行化实现服务。这会增加你的软件产品的计算性能并且会增强他们在软件市场上的竞争力。

有利可圖的投資

计算机模拟

3D 可视化

财务分析

尽管你的软件产品的计算能力的增长会花费你一定的投资成本，但是并行计算技术的专家级安装会把你的产品带向一个新的高度并且会成倍的回报你在这项开发上面所投资的资金。

由于并行化数值算法的结果，你的计算机仿真软件，可视化软件，财务分析软件以及其他软件方案相比其他竞争产品来说将会需要更少的时间来处理更多的信息。结果是，用户意识到他们可以利用这些软件产品来实现更多的计算，分析更多不同情况下的状况，能够处理更多的数据并且因此能得到一个有着更好质量的问题解决方案。相应地，越来越多的用户会转而使用你的产品，并且你的销售量将会增加。