参观过后，黄仁勋、中国国家超级计算天津中心主任刘光明和天河一号主任设计师，国防科大计算机学院系统软件研究室主任杨灿群还一同接受了媒体的采访。

第一个问题由驱动之家提出：天河一号A使用了14336颗Intel Xeon和7168块NVIDIA Tesla。HPC中CPU和GPU搭配的数量比例平衡由什么因素决定？

刘光明：是这样。基本上，我们在天河一号A中主要使用通用CPU做一些复杂计算，一些比较规程的大规模并行计算放到GPU上来做。我们在去年的9月份做了一次试验，根据现在的研究情况，这种2：1的比例比较合理，效率比较高。现在这台机器已经在硬件设计的时候设定了这种比例，不会再做改变。不过现在是千万亿次，未来到万万亿次的时候，根据到时候的应用状况可能比例还会有变化，这个还需要继续的研究。

问：NVIDIA未来有怎样的计划来推广Tesla产品？

黄仁勋：CPU+GPU的架构已经被证明在并行计算领域拥有非常高的性能和非常高的能效。这个道理非常简单，用最适合的处理器来运行最合适的应用，就能获得最高的效率。就像所有中国的年轻人都知道的那样，要打造一台游戏PC，获得最高性能、最高效率的方法就是购买GeForce GPU。我们在设计GPU的时候已经加入了通用计算的思想，因此我们的产品现在不仅仅可以用来加速游戏图形，还可以将GPU运用在通用科学计算领域。

杨博士、刘博士的团队有这样的远见，在几年前就看到了将GPU应用在HPC中的潜力。事实上今天在科学计算、高性能计算领域的每一位研究者都认识到，在超级计算机中使用GPU是一种非常有效的提升性能的方式。高性能计算领域的权威杂志《HPC Wire》本周刚刚撰文指出，GPU加速已经是超级计算机领域的头号趋势。虽然现在这种趋势已经非常明显，但在两年前，当天河刚刚启动开发的时候，这种选择还是有相当高的风险。我在这里首先要感谢杨博士、刘博士，感谢他们卓有远见的选择。

天河一号A现在为全球的超级计算机设定了一个新标准，提升了人们对HPC的期待值。中国政府也已经认识到，在超级计算机领域的投资，实际上是对知识基础设施的投入。计算能力已经成了科研的命脉，投资超级计算机实际上和投资建设道路、高速互联网一样的重要。投资高性能计算可以引领我们实现新的探索、新的发现，最终使各个产业受益。

天津超算中心的这台超计算机，不仅对科研领域相当重要，对各个行业也都有相当关键的意义。就像刘博士介绍的那样，他们的超级计算机被应用在医疗领域研发新药延长我们的生命，设计更好的汽车、飞机，甚至创造出色的电影、电视节目。超级计算已经渗透到了我们生活的各个方面。虽然Tesla已经在遍布全球的超级计算领域得到了相当大的成功，但我们的信仰，我们的策略是让Tesla应用在各行各业当中，让企业自己使用Tesla来进行产品开发、设计，让他们的产品更早的投放市场，创造更好、更具竞争力的产品。

目前，全球最高能效超级计算机的前十名中，已经有7台使用了Tesla。我相信，这呈现了一种趋势，未来将有越来越多的企业使用基于GPU通用计算的超级计算机，Tesla HPC将成为一个非常庞大的市场。因此我们才和包括惠普、戴尔、IBM、Cray、SGI、浪潮等全球所有主流的高性能计算、服务器厂商合作，向用户提供Tesla产品。用户现在可以在全球任何一个国家，通过任何一家主流厂商购买Tesla产品。

问：如今硬件的销售越来越依赖于软件应用的发展。NVIDIA有没有类似苹果App Store那样的软件应用平台计划，吸引软件开发者的加入？

黄仁勋：不错，每当你造出了一颗新的处理器，你必须要提供新的应用软件。我们在传播如何进行并行计算编程的领域，投入了大量的资源。CPU代表着顺序执行，每次一个任务，而GPU拥有着大量的流处理核心，可以同步运作。我们必须创建一个有效的并行计算架构，同时也需要教导普及全球的软件开发人员，如何来用全新的并行思想编程。

我们一直在CUDA教育领域持续进行着推广，如今全球有接近400所大学在教授CUDA编程课程。CUDA教材已经以英语、中文、日语、俄语等多种语言全球出版。全球注册CUDA开发人员超过10万人。设计、分析、数字创作等领域重要的第三方软件，包括Adobe、MATLab、ANSYS、AMBER、3DStudio MAX等都已经支持CUDA。我们现在还有很多的软件开发工作正在进行当中。

如今，全球CUDA软件开发群体的增长势头非常迅猛。这是因为，全世界最快、中国最快、日本最快、俄国最快的超级计算机都在使用CUDA，开发者们都希望能够使用这些最强的HPC来进行工作。同时，从苹果、惠普、戴尔、联想，到全球每一家网吧中的电脑，每一台拥有GeForce显卡的PC也都支持CUDA，开发者们可以在自己的电脑上进行开发。CUDA无处不在。

有一点非常重要，在每家企业的多种计算应用中，往往只有一两个应用占用绝大部分的运算性能。不是所有的应用都同样重要，只要我们在这些关键应用上应用GPU实现大幅提速，就能极大的提升他们的效率。