每年公布兩次的全球超級電腦5百強排名，不只是各國展現運算國力的排名，從排名中也可以看出高效能運算技術的新趨勢。日前在美國超級電腦研討會（SC）中揭露的2012年11月Top 500排名，全球排名第一的超級電腦Titan，就採用了Nvidia新推出的GPU繪圖卡K20。
但是，這份排名中，也有6臺超級電腦採用了Intel剛推出的第一款60核心協同處理器Xeon Phi，其中包括了全球超級電腦排名第七，位於德州先進運算中心的Stampede超級電腦，這也是第一部採用Xeon Phi協同處理器的超級電腦。
年底剛公布的Top 500排名有兩大趨勢，首先是美國橡樹嶺國家實驗室的超級電腦Titan，以17.59 Pflops（Peta floating-points operation per second）的總運算效能奪得龍頭，擠下半年前排名第一的美國超級電腦Sequoia（紅衫）。而另一項重要趨勢則是Xeon Phi的首度登場，超級電腦除了利用GPU來提高運算效能的作法之外，又有了新選擇。
1 Pflops相當於每秒可以執行1,000兆次的數學浮點運算。而可以提供17.59Pflops運算效能的Titan超級電腦有多快？每個人每秒若能計算一次浮點運算，全臺灣2,300萬人需連續計算24年所累積的計算量，就相當於Titan用1秒鐘所完成的計算量。
Cray公司採用了18,699個運算節點打造出Titan，每個節點均搭載一顆16核心的AMD Opteron 6274處理器，再搭配一張Nvidia新推出的Tesla K20繪圖卡，總共299,008個處理核心，以及超過700 TB的記憶體，部署在超過200個機櫃中。
Titan超級電腦的前身是曾在2010年排名第一的Jaguar（美洲豹）超級電腦，Cray電腦公司在2012年6月時，先升級Jaguar超級電腦的處理器，並採用了Nvidia前一代的GPU繪圖卡M2090，當時運算效能達到1.94 Pflops。到了2012年底，Jaguar再全面升級到新款GPU繪圖卡，並更名為Titan，運算效能也倍增了9倍。從Jaguar到Titan的升級，不需要重新打造超級電腦的架構，只需要更換運算伺服器內部的繪圖卡，據美國橡樹嶺國家實驗室估算，可以讓科學運算程式改善4～8倍效能。
K20繪圖卡是Nvidia最新發表的繪圖卡，內建了2,496個運算核心，伺服器專用的K20X甚至擁有2,688個運算核心，核心數幾乎是前一代M2090的5倍。據Nvidia表示，單張K20X繪圖卡就可以提供1.31Tflops雙精度浮點運算效能。
在Top 500排名中，有一成多的超級電腦採用了GPU處理器或協同處理器來加速運算效能。這些超級電腦有不少像Titan一樣，採用了Nvidia的GPU繪圖卡。隨著Nvidia推出內建更多運算核心的新款GPU繪圖卡，超級電腦的效能也有機會再提升。Nvidia先推GPU穩坐HPC加速卡龍頭
因為Nvidia早在1999年就推出第一款GPU繪圖卡，2006年時更發表了GPU的開發框架CUDA（Compute Unified Device Architecture），協助開發人員透過C語言或Fortran語言來運用GPU的平行運算核心，2008年更推出專供高效能運算用的GPU繪圖卡後，不只超級電腦，許多HPC高運算伺服器也紛紛搭載Nvidia的GPU繪圖卡，來提高運算效能。
CUDA開發框架經過數次改版，目前已推出5.0版，相關開發工具越來越成熟後，不少商用科學軟體或工程套裝軟體也能直接支援Nvidia的GPU，如數值分析常用的Matlab、物理計算用的Chroma等。使用者不用自行開發平行運算程式，就能使用到GPU的平行運算核心來加速計算。所以，近幾年來，HPC所使用的GPU以Nvidia為大宗，遠多於AMD的GPU繪圖卡。
不過，Nvidia GPU繪圖卡在平行運算領域的地位，開始受到了挑戰。英特爾推出了Xeon Phi協同處理器來對抗Nvidia的GPU。
今年，Xeon Phi初登場，就獲得6臺超級電腦的採用，甚至是目前世界排名第七，而未來有機會挑戰第一的Stampede超級電腦也採用了Xeon Phi來加速平行運算的效能。
Xeon Phi是英特爾第一款正式推出的多核心架構處理器。英特爾在去年6月時就發表了MIC（Many Integrated Core）超多核心架構，可以在單一處理器中提供超多核心數來提高運算效能。英特爾表示，單顆MIC架構的處理器就可以提供Teraflops等級運算效能，相當於一臺1997年超級電腦的運算效能。
60核心處理器媲美十年前的超級電腦
去年11月時，英特爾展出了超多核心架構處理的雛形產品，一年後，同樣在美國超級電腦研討會中，英特爾正式推出了60核心的Xeon Phi協同處理器5110P。這款處理器採用22奈米製程，時脈1.053GHz，採用常見的PCIe介面卡設計，並搭配被動式散熱機制，功耗為225瓦，可搭載8GB的GDDR5記憶體。
英特爾已先出貨給預購者，如美國德州先進運算中心的Stampede超級電腦和美國太空總署氣候模擬中心Discovery系統等。Xeon Phi明年1月28日正式上市，不過，臺灣英特爾表示，這款處理器還不會在臺灣上市。
英特爾一共推出了4種Xeon Phi協同處理器。除了5110P之外，另外還有還將推出一款更低價的Xeon Phi 3100協同處理器，可支援6GB記憶體，同樣採用22奈米製程，但熱設計功耗較高，達到300瓦特，預定明年上半年上市，售價將會低於2,000 美元。其餘2款則是特別客製的版本SE10P和SE10X，不對外銷售。Xeon Phi並非要取代現有處理器
英特爾臺灣分公司產品行銷經理朱宏裕表示：「Xeon Phi並非是用來取代現有處理器的產品，而是用來提高HPC伺服器運算效能的協同處理器。」換句話說，Xeon Phi必須和現有伺服器處理器搭配使用，而無法獨立存在，這也是Xeon Phi之所以採取PCIe介面卡設計的原因。
Xeon Phi就像是一個單晶片，將運算核心和記憶體都集中到單一晶片中，而Xeon Phi的介面卡，就等於一臺搭載了嵌入式Linux作業系統的運算設備。伺服器上安裝了這張介面卡之後，Xeon Phi可以和伺服器上搭載的Xeon處理器組成運算叢集來執行平行運算程式，或者是成為伺服器中的內部子系統，就像是系統中的系統一樣，伺服器可以派發任務給Xeon Phi介面卡中的子系統來運算。
英特爾亞太區暨大中華區高效能運算解決方案架構師Scott David表示，因為Xeon Phi協同處理器延續了Xeon的x86架構，所以，可以沿用平行處理常用的開發語言如C、C++和Fortran語言，也能沿用原有的平行運算模型，所以，在原有Xeon E5處理器環境中執行的程式碼，略作調整並重新編譯，也可以在新的Xeon Phi處理器執行環境中，不需要重新改寫程式碼，就可以提高效能。不過，臺灣大學大資工系副教授洪士灝認為，雖然可以執行，但要充分發揮Xeon Phi的運算效能，還是得費心調校平行運算的程式。
Intel推出Xeon Phi介面卡是為了作為HPC的加速輔助設備之用，也就是要挑戰Nvidia的GPU繪圖卡，若用核心數來比較，Nvidia的GPU繪圖卡擁有高達2千多個運算核心，而Xeon Phi介面卡只搭載一顆Xeon Phi，只有60核心。看起來GPU的核心數比Xeon Phi多很多，但是，洪士灝認為，Nvidia的GPU繪圖卡和Xeon Phi介面卡，同樣都是可以用來加速HPC平行運算的效能，但兩者適合的運算架構截然不同，對於平行運算的加速效果，不一定能放在同一個標準上比較。
HPC常見高效能運算方式有兩種，第一種是資料平行化的運算方式，也就是Data Parallel，也可稱為Stream計算。這種作法適合處理大量資料，資料就像水流一樣持續提供給處理器，處理器執行完運算指令後，處理過的資料不需保存在GPU加速卡中，而是繼續提供下一筆資料給處理器，就像水流一樣持續流動。洪士灝表示，GPU擅長這種運算方式，運算量不大，也不用保留資料，處理完就送走。
另外一種運算方式則是要對同一批資料反覆進行大量運算。例如汽車碰撞的程式，可以用來計算汽車和牆壁碰撞後，汽車或汽車內木偶的變形過程。分析人員可用3角形來模擬汽車外觀，再透過平行運算來計算汽車受力後的變化，這是工程上常用的有限元素分析方法或者稱為蒙地卡羅模擬。運算時，程式每次計算一個奈秒後的變化，如哪些地方受力會發生改變，計算出結果後，程式再依據前一奈秒的結果，採用同樣的運算規則來計算下一個奈秒的改變情形。資料就只有車子和牆，同一批資料要計算幾百萬次。洪士灝認為，Xeon Phi比GPU更擅長處理這類型的運算。
因為GPU擅長Stream風格的平行計算方式，接近是SIMD（Single Instruction, Multiple Data，單一指令多重資料）的運算模式，這是指所有運算核心都執行同一個指令，只是作用在不同的資料上。而Xeon Phi則是MIMD架構（Multiple Instruction, Multiple Data，多重指令多重資料）的運算模式，Xeon Phi中的60個核心，每個核心都可以處理不同的指令和不同的資料。正因為如此，每個處理核心彼此需要許多同步和通訊的機制，所以，Xeon Phi處理核心的電路遠比GPU的核心更複雜。
而SIMD架構的GPU，上千個處理核心會分群執行，例如一次使用256個核心，每個核心都是同步執行相同的指令，所以，彼此之間不需複雜的通訊或同步機制，而且所有核心可以共用同一個指令分派元件，所以，單一運算核心的電路可以簡化，就很容易在單一晶片中設計出大量的運算核心。但是，洪士灝認為，遇到蒙地卡羅模擬這類運算需求，例如汽車碰撞模擬，要對同樣的資料進行反覆大量運算的需求，GPU就不容易處理。
Xeon Phi內建記憶體少，不易執行大型運算任務
不過， Xeon Phi介面卡目前內建記憶體只有8GB，有些大型運算任務的資料量容易超過這樣的規模，程式得先切割資料後才能放入Xeon Phi中計算，這樣作會影響運算效能，所以，Xeon Phi目前也不一定能滿足這類大型運算的需求。
洪士灝表示，Xeon Phi的處理核心是x86架構，雖然複雜性相當於是十年前的處理器架構，只是現在集中到同一個晶片中，就像是在一張主機板上有60顆處理器一樣，彼此組成運算叢集。「若能找到適合這類處理器的應用，這種在單晶片中放入60核心的作法，能以更低成本來取代現有的伺服器叢集或大型平行運算用的電腦。」他說。
雖然Xeon Phi加速卡採用的是常見的PCIe規格，朱宏裕表示，但因既有伺服器的主機板還無法識別Xeon Phi協同處理器，再加上伺服器內部設計也須考量Xeon Phi產生的熱量來設計散熱機制，現有已經內建PCIe插槽的HPC伺服器，仍無法直接使用Xeon Phi來加速運算效能。所以，無法像Nvidia的GPU繪圖卡那樣，可以透過更換新版加速卡來提高HPC效能，例如今年11月搶下超級電腦排名第一的Titan超級電腦，就是採取GPU繪圖卡升級的作法而提高了9倍運算效能。
不過，伺服器廠商如Dell、IBM、HP、Tyan、宏碁、華碩等都將支援Xeon Phi，甚至也有伺服器廠商未來將推出可同時支援GPU繪圖卡和Xeon Phi加速卡的HPC產品。HPC產品越來將有更多種搭配方式可供企業選擇。文⊙王宏仁
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