- 上版日期：2010-07-06
利用每一台電腦都有的圖形處理器 (GPU, Graphics Processing Unit) 進行科學運算，是最新的高效能運算 (High Performance Computing) 概念，CUDA、OpenCL、DirectCompute等利用GPU運算的函式庫及API也被提出來，取代原本的OpenGL介面。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是NVIDIA提出，可在NVIDIA圖形處理器進行平行運算的計算環境。程式設計者可以用C語言寫程式，將運算工作分配到上千個執行緒(threads)及圖形處理器中數以百計的計算核心 (cores)。
計資中心為了提昇高效能運算服務的運算能力，建置了一套圖形處理器叢集 (GPU cluster)。該cluster由10組計算節點組成，每個計算節點有8個中央處理核心、8GB記憶體。主要的運算資源是十個Tesla S1070圖形處理系統，共有40個圖形處理器。每個圖形處理器有240個scalar processors、4GB的global memory、每個multiprocessor有16KB的share memory，單一圖形處理器的浮點數運算效能超過1 teraflops。
圖形處理器叢集使用Linux作業系統，及CUDA圖形處理器的平行運算環境，並提供Intel Compiler可針對Intel多核心處理器做最佳化 (Optimization) ，提升整體的運算能力。使用PBS Pro排程軟體進行運算資源管理，確保每個計算工作都能使用獨立的圖形處理器，因此不同計算工作間不會互相影響，也能公平的分配運算資源。叢集內部使用lustre檔案系統，可以提供比NFS (Network File System) 更高的存取速度。
為了讓校內師生能更深入了解圖形處理器叢集的CUDA運算環境及CUDA程式撰寫，計資中心每年都會定期開設教育訓練，規劃各種高效能運算相關課程。在這些課程中，不僅僅講授程式的撰寫與軟體的使用方式，學員們還能夠有機會直接上機，實際操作與運用計資中心圖形處理器叢集進行運算工作。
圖形處理器叢集與高效能運算的詳細內容及申請資訊，請見下列網頁：http://grid.ntu.edu.tw
