Blog Xử Lý Song Song

Năm 2009 vừa qua đánh dấu một năm sôi động trong lĩnh vực GPU Computing. Chỉ trong vòng hai năm rưỡi kề từ lúc ra đời,  dòng GPU cao cấp với tên gọi Tesla đã thật sự thiết lập được chỗ đứng trong cộng đồng tính toán hiệu năng cao. Có được thành tựu này, một phần không nhỏ là nhờ cố gắng của những nhà tiên phong về GPU Computing ở khắp nơi trên thế giới, ví dụ như giáo sư Wen-mei Hwu tại đại học tổng hợp Illinois, người đã giảng dạy những khóa học đầu tiên về lập trình song song trên GPU, hay giáo sư Matsuoka Satoshi tại học viện kỹ thuật Tokyo, người đã đưa hệ thống siêu máy tính đầu tiên dựa trên Tesla GPU vào danh sách Top 30 chiếc máy tính nhanh nhất trên thế giới chỉ trong vòng một năm rưỡi sau khi Tesla chào đời.

Trong năm vừa qua, NVIDIA đã đầu tư đáng kể vào chương trình CUDA Center of Excellence (CCOE). Đây là chương trình tìm kiếm các trường đại học đang thực hiện các dự án nghiên cứu/chương trình giáo dục quan trọng dựa trên sự giúp đỡ của công nghệ GPU Computing và mô hình lập trình CUDA. Năm 2009 có thêm đại học tổng hợp Harvard, đại học tổng hợp quốc gia Đài loan, viện hàn lâm khoa học Trung quốc, đại học tổng hợp Thanh hoa, đại học tổng hợp Tennenssee, và đại học tổng hợp Maryland gia nhập danh sách các trung tâm CCOE, nâng tổng số các trung tâm này lên 9, cùng với hơn 270 trường đại học giảng dạy mô hình lập trình CUDA ở khắp các châu lục. Con số này chắc chắn sẽ còn tăng lên nhiều hơn trong năm nay.

Có thể nói một trong những câu chuyện được nói đến nhiều nhất cả trong lẫn ngoài NVIDIA suốt 12 tháng qua là về phần mềm. Do ngày càng có nhiều người quan tâm đến việc tận dụng sức mạnh của GPU trong xử lý thông tin, NVIDIA đã tiêu tốn (và sẽ còn tiếp tục tiêu tốn nhiều hơn trong tương lai) khá nhiều thời gian cho việc phát triển một loạt công cụ lập trình hầu giúp mọi người chuyển sang lập trình song song trên GPU dễ dàng hơn. Kết quả là giờ đây lập trình viên có trong tay môi trường phát triển CUDA 2.3 cùng với bộ debugger và profiler cho GPU Computing đầu tiên trên thế giới, có môi trường phát triển tích hợp Nexus cho Windows Visual Studio, có OpenCL, và chẳng mấy chốc sẽ có Cuda 3.0 cho phép viết ứng dụng chạy trên các GPU thế hệ mới với kiến trúc xử lý song song Fermi.

Chính nhờ có những nỗ lực vượt bậc trong việc cung cấp công cụ phát triển phần mềm cho GPU Computing trên nền CUDA, ngày càng có nhiều thành viên của cộng đồng phát triển ‘gia nhập cuộc chơi lớn’. Số lượng lập trình viên, nghiên cứu viên đăng ký chương trình GPU Computing của NVIDIA đã tăng lên gần bốn lần, từ 2000 lên hơn 7400, với nhiều chương trình và bài báo nghiên cứu được công khai thường xuyên trên trang CUDA Zone và CUDA on YouTube. Thêm vào đó, có hơn 2700 trích dẫn liên quan đến CUDA trên Google Scholar, 800 video liên quan đến CUDA trên YouTube, 670 sản phẩm trên CUDA Zone, và hơn 350 ứng cử viên tham gia cuộc thi CUDA Superhero Challenge lần gần đây nhất.

Với từng ngày một trôi qua, sản phẩm siêu máy tính cá nhân Tesla (Tesla Personal Supercomputer) tiếp tục gặt hái thành công trong cộng đồng nghiên cứu tính toán. Nhu cầu cấp thiết của cộng đồng này đã dẫn đến việc hai nhà sản xuất OEM lớn nhất là Dell và HP cho ra đời các PSC riêng của mình, cũng như SuperMicro với hệ thống lai GPU/CPU 1U đầu tiên trên thế giới. Như vậy, từ từng chiếc card riêng lẻ đến các hệ thống siêu máy tính cá nhân đa GPU, rồi các hệ thống lai, và sau cùng là các hệ thống 1U chỉ sử dụng GPU, dòng sản phẩm Tesla đã được mở rộng từ các giải pháp HPC mức thấp đến mức cao thích hợp với mọi loại yêu cầu về hiệu năng và túi tiền của người sử dụng.

Một sự kiện đáng chú ý trong năm qua đánh dấu tầm quan trọng của GPU Computing và sự quan tâm của ngành công nghiệp điện toán đối với chủ đề này là hội nghị công nghệ GPU (GPU Technology Conference – GTC) do NVIDIA tổ chức vào cuối tháng Chín ngay tại thung lũng Sillicon Valley. Trong tình cảnh khó khăn của nền kinh tế thế giới, vẫn có hơn 1500 chuyên gia GPU Computing từ khắp nơi trên thế giới về tụ hội, gấp đôi con số đã được dự đoán ban đầu, với hơn 130 giờ báo cáo đầy lý thú trong 3 ngày, và quan trọng hơn cả là trong số các thuyết trình đó, chỉ có 30% là từ NVIDIA. Con số 70% còn lại cho thấy cả thế giới đang thực hiện nhiều điều lý thú và quan trọng cho cuộc sống con người dựa vào công nghệ xử lý song song trên GPU. Một trong những người tham dự GTC là John Leidel đến từ insideHPC đã có cảm nghĩ sau đây:

“I’ve been attending technical conferences from coast to coast for a number of years and never have I experienced the electricity that I felt at GTC. Never have I seen the (often fickle) members of the HPC community latch on to a technology so fast and with such ferocity.  All in all, its pretty amazing.”

Trong năm 2009, ngoài những cố gắng về phần mềm, NVIDIA cũng đã giới thiệu Fermi, thế hệ kế tiếp trong kiến trúc GPU dựa trên CUDA, nhân dịp hội nghị NVIDIA GTC. Trong hội nghị đó, Jeffrey Nichols, đại diện cho phòng thí nghiệm Oak Ridge National Labs, đã công bố dự án siêu máy tính dựa trên Fermi với sức mạnh tính toán gấp 10 lần chiếc máy nhanh nhất hiện diện trên trái đất, tính cho đến ngày hôm nay. Những sản phầm đầu tiên với kiến trúc Fermi và CUDA 3.0 hứa hẹn một năm 2010 đầy lý thú và nhiều bất ngờ mới trong lĩnh vực GPGPU.

Một trong những câu chuyện hết sức thú vị về khả năng của CUDA và Tesla trong đời sống là chuyện Lowry Digital đã làm để phục hồi lại đoạn phim lịch sử về cuộc đổ bộ lên mặt trăng đầu tiên của loài người hơn 40 năm về trước. Thật là không may khi bản gốc của những thước phim ghi lại bước đi đầu tiên của con người trên xứ sở chị Hằng lại bị lỡ tay xóa mất, dẫn đến chuyện người ta phải sử dụng Tesla GPU để phục hồi lại, rồi chuyển nó sang dạng HD cho các thế hệ sau chiêm ngưỡng. Ngoài câu chuyện ấy, còn nhiều thứ lý thú hơn đã được công bố từ các đại gia như  BAE Systems, Beckman-Coulter, Bloomberg, BNP Paribas, Los Alamos National Lab, NASA, Petrobras, Sandia National Lab, và danh sách này vẫn còn đang tiếp tục được kéo dài thêm từng ngày một.

Trong cuộc chơi lớn với tên gọi GPU Computing 2009, không chỉ có NVIDIA đơn thân độc mã trên trường đấu, mà ngược lại đã có một sự bùng nổ về các hệ thống ISV ecosystem đi kèm với GPU. Chúng ta có thể kể đến các nhà cung cấp công cụ tính toán hiệu năng cao như Portland Group, TotalView, Allinea, CAPS và EMPhotonics với các phiên bản phần mềm được tối ưu nhờ CUDA, rồi các thư viện quan trọng cho những ứng dụng tính toán mức cao như BLAS, LAPACK, FFT, NPP, với hơn 250000 khách hàng là các nhà khoa học tính toán, và còn một số rất ít phần mềm giữ vai trò nền tảng trong nghiên cứu dược phẩm, DNA, … vốn có khả năng làm thay đổi cuộc sống của nhân loại, đều đã và đang được chuyển dần sang CUDA.

Năm 2009 bận rộn đã khép lại cùng với sự kiện đình đám nhất trong làng tính toán hiệu năng cao, đó là hội nghị siêu máy tính SC09 được tổ chức ở Portland, Oregon. Có hai sự kiện nổi bật liên quan đến GPGPU, đó là sự ra đời của nền tảng tính toán đầu tiên dựa trên GPU cho cloud computing, gọi là RealityServer, và giải thưởng danh giá Gordon Bell giành cho giáo sư HamadaTsuyoshi đến từ đại học tổng hợp Nagasaki.

RealityServer cho phép chúng ta truyền các ứng dụng 3-chiều với chất lượng siêu cao đến bất kỳ thiết bị tính toán nào có kết nối web, như PC, máy tính xách tay, netbook và cả smartphone. Với mô hình làm việc do RealityServer cung cấp, các nhà phát triển ứng dụng Web dễ dàng cài đặt các ứng dụng tương tác trực quan, cho phép người sử dụng cá nhân hóa các lựa chọn của mình, như thiết kế nội thất, quần áo, giày dép, … rồi xem kết quả mới một cách hết sức nhanh chóng qua Internet.  Hy vọng chúng ta sẽ có thêm nhiều sản phẩm kiểu điện toán đám mây này trong năm 2010.

Giải thưởng thành tựu nghiên cứu Gordon Bell trong lĩnh vực HPC năm nay thuộc về giáo sư Hamada, cho công trình sử dụng cluster gồm 256 GPU nối kết với nhau, do ông tự mua lấy từ Akihabara, rồi cùng với các học trò tự lắp ráp, viết phần mềm, và dùng nó thực hiện các mô phỏng cực lớn trong vật lý thiên văn và dòng chảy rối, mà trước đây chỉ có thể hiện thực hóa trên các siêu máy tính trong top 10 của thế giới.

Một năm mới lại đến với Tesla và GPU Computing!!!