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【IT时代周刊编者按】云计算特有的优点和巨大的商业前景，让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一。当然，这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关，它们需要有相应的云计算服务作为支撑。但本文作者祁海江结合自身的经验，对国内目前的云计算服务进行观察后认为，国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式，不能满足并行图形处理的计算需求，“应认清技术潮流，整合前沿计算工具，尽快推进云GPU并行计算服务，促进中国移动互联网整体技术水准攀升。”那么云GPU并行计算服务有多重要？作者在文中作了深入浅出的解读，字里行间也能一窥国内云服务的夸大与事实上的落后现状。
本文作者祁海江，青岛五脉泉信息有限公司技术主管，宾夕法尼亚大学博士，南京大学硕士。多年从事图形图像、3D视觉、神经计算、机器学习等算法研究。
联系方式：青岛五脉泉信息有限公司 pentoring@163.com ; pentoring@gmail.com
很长时间以来，云计算成了一个热闹词汇。那么到底什么是云计算呢？它本质上是一种社会智力资源的共享，通过云端的技术封包，降低了难度门槛，使得更多用户可以采用各种原本“很难很先进”的技术。
这种技术可以应用到什么地方呢？我们看到现在中国的移动互联新经济高度繁荣，这就需要有相应技术高度的云计算服务作为龙骨支撑。但现在中国的云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式，不能满足并行图形处理的计算需求。按照当今计算技术的趋向看——“视频音图+3D+规模机器学习+大数据分析=》高强度计算任务=》云GPU并行运算”，运营商应尽快认清技术潮流，整合前沿计算工具，尽快推进云GPU并行计算服务。这是因为：
1:现行的图形、图像及3D计算在各种视频游戏、电影产业、工业设计、医疗成像、空间探索、远程通讯等方面有着广泛的应用。
随着计算机技术的发展，人们对图形和图像的处理要求也越来越高，尤其现在兴起的3D技术，使图形图像处理和3D计算已经应用到了各种视频游戏，电影产业，医疗成像，空间探索，远程通信等各个方面。
现在风靡的大型3D游戏，诸如《使命召唤》《极品飞车》等，这些游戏画面逼真，3D特效强烈，所以要求计算机对图形图像的处理能力要求也非常高。 2010年放映的电影《阿凡达》开创了动画形象代替了演员的3D电影的先河，它完美的运用了3D立体画面的创造了逼真的效果使画面美轮美奂。在工业设计上，有很多广为人们熟知的3D处理软件，例如AutoCAD，Maya，SolidWorks等知名软件。在医疗成像方面，3D/4D立体成像技术，使医护人员可以获得从传统平面显示无法捕捉到的信息数据，能够360度全方位立体读取影像信息，为临床诊断提供了更丰富、精准的影像资料，大幅度降低了对病灶的漏诊，提高了诊疗质量，必将掀起医疗影像信息处理的一次技术革命。
伴随着IT互联网以及手持终端的发展和普及，要处理的数据量的爆发式增长，手机上也出现了3D游戏的发展趋势，这些都对数据图像和3D计算提出了更多的需求。
由此看来，目前对图形图像以及3D计算的巨大需求，已经要求计算机需要具备强大的3D建模能力，然而CPU的串行处理能力远不能满足高效的处理图像以及3D计算的能力，因此并行计算技术的使用日益广泛。
2:以美国NVIDIA公司图形显示卡的CUDA运算包为代表的GPU并行运算技术，已成为工作站、服务器、个人电脑的标准组件。
GPU是电脑图形显示卡上负责图像运算工作的微处理器。著名的显示卡公司NVIDIA为其主流显卡产品设计了专门的GPU并行计算工具包，称之为CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，统一计算架构）。
以GeForce8800GTX为例，其核心拥有128个内处理器。利用CUDA技术，就可以将那些内处理器串通起来，成为线程处理器去解决数据密集的计算。而各个内处理器能够交换、同步和共享数据。利用NVIDIA的C-编译器，通过驱动程序，就能利用这些功能。亦能成为流处理器，让应用程序利用进行运算。GeForce8800GTX显示卡的运算能力可达到520GFlops，如果建设SLI系统，就可以达到1TFlops。
有软件厂商利用CUDA技术，研发了一个AdobePremierePro的插件。通过插件，用户就可以利用显示核心去加速H.264/MPEG-4AVC的编码速度。速度是单纯利用CPU作软件加速的7倍左右。
NVIDIA从所有基于G80及之后架构的民用与专业显卡或运算模块皆支持CUDA技术。整体运算能力比单纯利用CPU的速度提高7倍甚至更高。TeslaGPU是针对工作站和服务器的加速器，与消费级显卡和专业图形卡相比，具有完整的双精度浮点运算性能，具备双DMA引擎可满足双向PCIe通信，板载内存达到12G（TeslaK40GPU），具有专门的Linux补丁、InfiniBand驱动程序以及CUDA驱动程序，针对Windows 操作系统的CUDA驱动程序可实现更高性能，TCC驱动程序可减少CUDA内核的系统总开销并支持远程桌面(WindowsRemoteDesktop) 以及Windows服务。
3:以CUDA为代表的GPU并行计算技术，在多个领域已发挥重要作用。
在科研界，CUDA应用广泛。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。
在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。
在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏ElementalTechnologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。
4:NVIDIA公司非常重视GPU并行计算在云服务器上的嫁接，美国已有数家云服务商提供GPU并行的云计算服务。
2009年10月20日，NVIDIA与Mentalimages联合推出一款基于云计算的高端服务器——RealityServer。
2012年5月17日，NVIDIA推出利用GPU加速云计算技术。
2012年10月17日，NVIDIA推出了首款云计算虚拟GPU加速平台——VGXK2。
2013年GTC大会上，NVIDIA带来了在云计算领域最新的产品服务器平台——NVIDIAGRID。
随后几年时间里，美国多家服务器厂商推出了各自的基于GPU并行计算的云服务平台。现在提供GPU云计算的服务提供商主要有Amazon，Nimbix，Peer1Hosting，SoftLayer, PenguinComputing等。
5:一个让人十分费解的局面是，国内各大云服务提供商（诸如阿里云、盛大云、万网云）似乎对GPU并行计算没有任何动作。
自从云计算的概念提出，迅速在中国IT界形成了热点，大大小小的云服务商如雨后春笋般出现。几大云服务商以各种名目强调自身特色的云计算服务组合，如阿里云的“飞天”平台；百度BAE云平台；浪潮集团建立的HPC/IDC、媒体云、教育云；华为公司弹性云计算FusionCloud战略；腾讯云生态系统；华云数据公司推出的运营型PaaS平台。
然而在形形色色的各种名号之下，各家公司的服务内容非常同质化，基本都是网络存储 + 虚拟CPU计算时段租用的模式。对用户真正的运算需求理解挖掘不够，往往只是把一些浅层的PC功能简单转移到云端，对于复杂度高、维护难度大的运算功能未能提供虚拟层的解决方案。换句话说，凡是用户在PC端已经能轻松愉快做的事（比如办公软件），云服务商不厌其烦的去劝说用户将其转移到云端，而中小企业用户感到力不从心、真正需要帮助的具有技术难度的运算功能，云服务商就一问三不知了。
近期，笔者单位由于为客户开发的应用涉及高强度的数据处理，需要并行运算。我们与多个云服务商接洽，均未见有提供GPU并行运算服务。这是一个让人难以理解的局面，电话联系云服务商相关工作人员，他们的典型反应如下：
（客服人员）“这个我们不是很清楚，帮你转接技术人员”。
（技术支持）“没怎么听说过，这个国内好像还没有吧？”
（技术经理）“我们的服务器能不能加载GPU并行运算不清楚，不太了解市场有没有这样的需求”。
高性能并行计算主要采用CPU+GPU的异构模式，这种构架已经成功的在云服务器端实现资源虚拟化。但令人迷惑的是，中国国内各大云服务商的官网连 GPU并行运算的影子都看不到，甚至接触过的各大公司技术服务及营销人员似乎对GPU并行运算毫无概念。以下我们分别就几个问题，探讨这一尴尬局面的成因：
（1）难道GPU并行运算目前在国内没有市场？
（2）虚拟化GPU并行运算在国内的实施遇见技术上的困难？
（3）各大云服务公司管理层，是否对计算需求缺乏了解、对高性能技术发展不敏感？
（4）亦或是商务决策层与先进技术圈形成脱节?
对上述的第(1)点市场因素：如前所述，随着图形图像、动画视频、3D运算、及大数据分析的广泛应用，对GPU并行运算的需求很高；而玩儿转这种高大上的前沿计算，普通中小企业在系统搭建、程序开发及维护都缺乏足够档次的常备技术队伍，因此非常需要云服务商的界入，降低此类技术的使用门槛，提供包括IaaS、PaaS、SaaS等整套共享租用服务。因此国内的市场需求是非常旺盛的。
关于上述的第(2)点技术实施因素：虚拟化GPU运用于云计算服务的技术也早已成熟。如前所述，NVIDIA公司CUDA体系与云服务器已经有了完美的对接，在此基础上美国Amazon，Google，Joyent等公司均已提供相应的商业云计算租用服务。
2014年1月，曙光公司、NVIDIA公司、思杰公司合作推出“云图”（W760-G10），具备GPU硬件虚拟化的能力；虽然尚未见有明确的云租用服务，但是可以看出，技术实现并非阻碍所在。
对上述的(3)管理层因素：近年成长起来的国内明星公司，如腾讯、阿里等，都经历了一个极短时间内的快速膨胀，很多早期人员随之自然升入高级管理层。然而，早期人员许多在自身的知识基础、学习能力方面存着严重的不足。大专生去面试本科生、研究生的现象实属常见。随着公司业务的拓展，整体技术积淀不足的弱点显露出来，管理层对技术的理解力与敏感度不够。
对上述的第(4)点因素：中国IT及互联网的发展，曾长期奉行技术“拷贝主义”，精力心思多用于摸索中国土壤上的营利模式。中国企业对于应用层面的市场敏感度是相当出色的。但是，对于深层的技术策源动向，一直是忽视的。商务决策层需倚靠技术管理层的建议，而技术管理层或者自身够不着技术前沿、或者早已脱离技术前沿；中国高校科研机构以纯文章数为导向的研究风气，培养不出既尖端又实用的新鲜血液给企业，也鲜有学术专家真正花心思做好企业顾问。种种原因，商务决策层和先进技术圈是脱节的。
因此我们认为，对GPU并行云计算的市场需求和技术实现都不是问题所在。中国有志于做好云计算服务的各个公司，有必要进一步提升其技术管理层的技术素养、商务决策层的技术意识。
【IT时代周刊批注】虽然全球云计算市场保持着平稳增长的态势，但也应看到，各个国家间的云计算产业、市场和服务现况相距非常大。以中国为例，除了上述云服务企业存在的技术和服务因素外，传统的网络安全也不容忽视。有专家就指出，国内云服务商在网络安全方面的防护措施仍比较薄弱。国内典型云服务企业发生的安全事件中有50%是传统网络攻击造成的，占比达53%，随着我国云服务用户规模的不断扩大，安全问题数量也将迅速增长。
6:云计算商应脚踏实地、聚焦本质价值：帮助众多中小公司运用前沿计算工具，提升中国移动互联新经济的技术档次。
中国过去三十多年的经济奇迹，是从无到有、从低到高的迅速变换过程。在经济层次迅速攀升的年代，昨日的成功者、今日的弄潮儿，难免不受以往经验与习惯思维的影响。出于习惯，凡起商业项目，重视商业渠道的争夺、善于造势，对于产品内涵价值的挖掘却很欠缺。此种做生意的方式，不可否认在以往也取得过巨大的成功，但是我们也看到，每当新流行概念出现，就呈现“众口一词、一拥而上、简单复制、同质单一”的局面。善于热炒，而不扎实做事，不深入挖掘概念的内涵价值，如纳米、物联、机器人、3D打印等等流行热点比比皆是。概念固然很好，不做实做真，终究增加不了硬实力。
云计算服务，通过将繁琐的技术维护的移至云端，把“很难很先进”的技术功能打包封装，降低用户使用的技术门槛，实现社会智力资源共享。而现今中国的大大小小云服务商，简单讲就是个“远程机房+移动大硬盘”模式，意义着实有限。当今世界经济几乎唯中国一枝独秀，中国名企牛气冲天，何以搞个云计算却停留在如此低的层次？归根结底还在于商务观念未脱落低水平市场中粗放竞争的历史烙印，不习惯通过深挖技术内涵，发挥内在价值而建立商务优势的路线。
云计算作为一个“很实在很技术”东西，服务对象是商业应用型公司，具有理智化决策的行为特征。脑白金式的蒙蔽营销手法登峰造极，放在这里却未必有效。中国的移动互联新经济在应用层面，欣欣向荣，活力四射，全世界数一数二。相应的，云计算服务作为其龙骨支撑，不跟上是不行的。大量的视频音图+3D+ 规模机器学习+大数据分析=》高强度计算任务=》云GPU并行运算，这是一个非常简单明了的推导链条。何必瞻前顾后，剪不断理还乱？
【IT时代周刊编后】作者的这篇文章直接点出了国内云计算与先进国家的差距。在美国，以微软、谷歌、亚马逊等巨头为代表的IT企业，正在不断巩固自身在云服务上的优势地位，而且不断向海外市场拓展。有数据显示，全球前100个云计算企业中，超过80家是美国企业。而相比之下，国内云计算市场的体量虽说也在不断增大，但云服务企业的技术和服务有待提高、服务易用性、安全性、数据的迁移与分配等都有非常大的提高的空间，要做出调整和改进，首先需要改变以硬件采购为主的市场结构才行。
国内云计算的缺失环节: GPU并行计算（转）,码迷,mamicode.com
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