清华大学和中国科学院过程工程研究所成为CUDA卓越中心 NVIDIA（英伟达）GPU计算引领中国高性能计算潮流，助力中国IT产业自主创新。 2009年10月28日，北京—图形处理器（GPU）的发明者NVIDIA（英伟达）公司于今日正式宣布，授予中国科学院过程工程研究所和清华大学CUDA
案例一：Tesla与过程模拟
聚合物结晶过程模拟比CPU加速约10X |
挑战
过程工业是以物质和能量的转化为核心的基础产业门类，包括了化工、冶金、钢铁、能源和环保等影响国计民生的重要行业，目前占中国GDP的近1/6。但这些产业也面临着能耗和资源消耗量大、污染严重等严峻的挑战。探索和引领优化工艺流程的新技术，提升生产效率和产品附加值，正日益成为这些行业竞争的焦点之一。计算机模拟技术在此大有用武之地，而模拟对象的复杂性决定了它对超级计算的迫切需求。而基于CPU的传统超级计算设备购置成本高，实验周期长，使企业既有成本压力带来的顾虑，又难以适应快速变幻的市场节奏，极大地限制了模拟技术在过程工程中的应用。宝钢、中石化、中石油等中国过程工业的龙头企业一直致力于探索与应用既能实现工艺流程优化，又能节约成本，提升效率的最新技术。
解决方案
为解决这一难题，中科院过程所经过长期探索，逐步认识到多尺度结构和离散化是许多工程问题的共同特征，由此建立了相应的通用算法框架和专门的硬件体系结构，通过模拟对象、软件和硬件的结构一致性实现高效能、低成本的超级计算。而2007年NVIDIA（英伟达）CUDA和Tesla GPU的发布为由商用部件搭建此类系统提供了可能。过程所敏锐地抓住了这个机遇，于2009年成功搭建了主要基于NVIDIA（英伟达）TeslaGPU的多尺度离散模拟并行计算系统，单精度峰值超过每秒1000万亿次浮点运算。为过程模拟提供了强大而实用的工具从而服务于节能减耗和工艺流程优化。目前过程所正与联想和曙光合作将为国内近十家用户分别建立百万亿次级GPU+CPU异构并行系统，实现其在过程工程、信息技术和基础科学研究等多个领域的应用。
成效
与以前单纯的CPU平台相比，应用NVIDIA（英伟达）Tesla GPU（图形处理器）的新平台不仅成本大幅降低，还能极大提高计算机效率，如某大企业冶金过程的离散粒子模拟的速度提升了50倍。
中国科学院过程工程研究所研究员、超级计算系统项目负责人葛蔚说：“通过GPU对相关软件和硬件能力的提升，不仅能耗大幅降低，还可以使某种化工反应器模拟时间从一天缩短到２分钟。这是一个革命性的进展。”
利用GPU超级计算系统，过程所已成功开展了多相流动直接数值模拟、材料和纳微系统微观模拟和生物大分子动态行为模拟等应用，证明了多尺度离散化并行计算模式的优势和前景。例如，对过程工业中常用的流态化反应器，通过模拟方法上的改进，该系统已能按接近实时的速度从毫米级的颗粒尺度模拟米级的宏观行为。这种能力在某清洁汽油生产工艺的开发和优化中已经并将进一步发挥重要作用。该系统也正应用于缝洞型油藏的驱采过程模拟。采用该系统的96个GPU,对含有100微米左右缝隙的0.16平方米的岩石样本，直接数值模拟的速度达到了4秒钟计算物理上的1小时，从而能有效替代能费时费力的物理实验。而对于冶金过程，该系统甚至能对数千立方米的高炉中厘米级的矿石物料进行全系统的三维动态模拟。如采用120个GPU，5个小时就能复现一个完整的布料过程。目前该系统已在宝钢新型钢渣处理工艺的开发中得到实际应用。在上述过程中，NVIDIA（英伟达）GT200 GPU的实际单精度速度普遍达到了CPU核的三十倍以上，甚至超过百倍，应用效果非常显著。
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