清华大学和中科院过程工程所成为CUDA卓越中心

10月28日，图形处理器(GPU)的发明者NVIDIA®(英伟达™)公司今日正式宣布，授予中国科学院过程工程研究所和清华大学CUDA™卓越中心的称号，以表彰他们在中国推广CUDA™和GPU计算以及利用GPU在高性能计算领域做出的突出贡献。中国科学院过程工程研究所和清华大学不仅开设了CUDA™编程课程普及GPU计算，而且还成功的将GPU计算应用到大量科学以及工程设计研究项目中。在此之前，CUDA™卓越中心已经在哈佛大学、剑桥大学等五所学府设立。

NVIDIA®(英伟达™)联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生当天表示：“中国科学院过程工程研究所和清华大学都是中国顶尖的学府和科研机构，我们授予它们CUDA™卓越中心的称号将有助于推进他们在GPU计算领域的研究，并使GPU计算成为推动中国自主创新能力的重要力量。”

CUDA™是由NVIDIA®(英伟达™)推出的通用并行计算架构。该架构充分将GPU强大的并行计算能力调动起来，使GPU能够在解决复杂计算问题上发挥其先天的优势。开发人员现在仅使用C语言(C语言是应用最广泛的一种高级编程语言)，就能在基于CUDA™架构的GPU(图形处理器)上编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 CUDA™将来还会支持其它语言，包括FORTRAN， Python以及C++。

截止到目前全球已经有超过250所大学开设了CUDA™编程和GPU计算的课程，仅在上个季度CUDA™开发工具包就被下载了超过90,000次。令人可喜的是，在全球掀起GPU计算浪潮的同时，中国的科研院所、高等学府和企业不仅没有落后，相反在包括油气勘探、离散模拟、三维扫描等领域利用GPU计算方面走到了世界的前沿，GPU计算为中国提高自主创新的能力提供了的绝佳机会。

中国科学院副院长李静海院士表示：“中国科学院过程工程研究所一直致力于多尺度模拟的研究工作，提出通过问题、软件和硬件结构的相似性来提高计算效率，GPU为实现这一多尺度计算模式提供了机遇。该所成功借助GPU实现了高效低成本的多尺度并行计算，并在复杂多相反应器、生物和材料分子、纳微系统、二三次采油和测量数据处理等领域获得了良好的应用效果。该所通过项目合作还有力带动了中科院的其它单位和企业在CPU-GPU协同计算方面的开发与应用。相信这种新兴的模式将会成为中国超级计算发展的重要方向。”

清华大学计算机系高性能所(HPC)的陈文光教授表示：“清华大学已经展开对CUDA™编程的多项研究和应用，并开展了进一步增强GPU可编程性的研究工作。相对于传统的CPU计算来说，GPU为大规模并行计算提供了一种新的选择，具有很大的发展潜力。”

为进一步扩大CUDA™ 的应用，中国科学院过程工程研究所不仅会举办CUDA™编程与应用的讲座，还将应用CUDA™建立针对多尺度计算流体力学和分子动力学模拟的大规模并行计算软件，并应用于反应器设计、优化与控制，生物与材料分子结构与功能的研究等领域。同时着手编撰有关CUDA™编程与应用的专著。力争在三年内建成应用CUDA™技术的多相系统多尺度模拟的软硬件平台。

清华大学在CUDA™教育推广方面已经走在了全国的前列，微电子研究所副教授邓仰东开展了CUDA™培训课程，已有来自全国的300多名学生参加;薛巍博士已经为本科生教授包含CUDA™编程的“并行编程”课程，吴永卫博士则在其研究生课程班上开设“并行程序设计实践”。

GPU计算对于国内的编程人员并不陌生，之前有随机对12所大学的1700名学生进行调查。有将近56%%的大学生听说过基于CUDA™利用GPU进行的并行计算，并有69%%的学生表示有计划基于CUDA™和GPU进行开发。为了鼓励更多的在校编程爱好者学习基于CUDA™和GPU计算的编程，NVIDIA®(英伟达™)联合创始人、总裁兼首席执行官黄仁勋先生在活动当天还为在之前在中国成功举办的NVIDIA®(英伟达™) CUDA™ 编程竞赛中获奖的学生进行颁奖，授予他们CUDA™未来之星的称号。