标题：吉浦迅科技
公司简介
吉浦迅科技（GPUSolution Technologies,简称 GPUS）於2009年9月成立於苏州工业园区独墅湖高教区，是专注於开发、提供GPU（加速处理器）应用方案的高新科技企业[1]。 
成立于2009年的吉浦迅科技是中国首家专注于GPU异构高性能应用的科技企业，不仅为众多科研单位提供最完整的GPU高性能开发平台与集群系统，同时也是最早引进最先进OpenACC异构编程标准的厂商，协助科研院所、重点高校、研究单位、金融企业，能快速开发与移植GPU异构应用系统。
吉浦迅科技自主研发“结合GPU性能与VDI应用”的SuperVDITM技术，也于2012年获得政府“领军孵化企业”殊荣，将GPU从视觉、高性能、游戏等传统应用破茧而出，开启企业商用的应用范畴，为VDI云桌面技术提供支持3D应用环境（如CATIA、SolidWorks、AutoCAD等），将GPU应用开创更宽广的格局。
发展里程碑
2012年4月，结合GPU高性能特性与“桌面云（VDI）”而成的SuperVDI，是国内首套支持三维（3D）设计环境的桌面云方案，广泛满足工业三维设计（包括汽车、航空、造船、工程、机械、营建、家具、装修....等）以及文创三维设计（包括动漫制作、影视后制作...等）应用需求，以及对于“数据安全”有高度要求单位（包括军工、政府、设计院、律师会计师事务所、银行/保险/电信柜台、广告创意、设计外包....等）的需求。
2012年1月，成为全球领先的高性能计算（HPC）编译器提供商Portland Group中国区代理，全线代理其PGI加速编译器产品。该产品可以迅速帮助现有C/C++/Fortran编程开发人员将现有可并行应用移植到GPU上。 Porland Group为意法半导体全资子公司。
2011年12月，入选NVIDIA中国区GTD战略伙伴，共同成立“GPU超算实验室”，投资建立国内最先进的GPU超算平台，计算峰值高达12万亿次（TFLOPs）浮点运算，相当于150台6核CPU电脑计算性能。 
2011年12月，推出真正”GPU云“架构的 VT-GPU 虚拟技术。由吉浦迅创始人兼首席技术官、前任ATI/AMD中国区技术总监Dereck Lin在台湾与交通大学合作成立研发团队，历时两年开发GPU虚拟应用技术，并推出GPU游戏平台，透过GPU并行运算提升在线游戏服务器效能，提高运算效率，并有效降低每一单位运算所需之电力成本(Performance/Watt)，取代原本营运所需之数百台服务器成为单一机柜，简化管理和维护。
2011年 8月，推出业界最小的GPU超算系统，并申请两项相关专利 
2011年 5月，成为美国EM photonics公司CULATools线性代数库加速工具中国区唯一代理。LAPACK是线性代数中常用函数的一个集合，被科学与工程界数以百万计的开发人员所广泛使用。而CULAtools作为GPU版本被全球超级计算中心广泛采用。
2011年 1月，成为ASUS高性能计算中国区唯一战略合作伙伴，并且针对生命科学、分子动力、流体力学、生物化学等领域，提供完整的GPU加速方案。 
2010年10月，获NVIDIA中国区TPP 2.0资质 
2010年 9月，获美国Acclereyes公司青睐，授权Jacket for Matlab加速软件中国区代理，成为国内首家提供Matlab数值计算GPU整体解决方案供应商
2010年 4月，率先推出GPU/CUDA网上培训系统，成为国内首家提供"商业化CUDA培训"单位，培训师是受过nVIDIA正规培训的专业讲师
2010年 1月，进入 nVIDIA 中国区 TPP 行列，并获得nVIDIA亚太区代理商丽台科技（Leadtek）授权
2009年11月，申请“结合GPU应用与石油第三次探勘方案”专利。
公司业务
CPU/GPU异构（hybrid）并行计算应用自从2003年开始，有人将GPU（图形处理单元）的多核（multi-core）特性作为并行运算的用途，便在CPU主宰计算机领域里埋下一颗未爆弹。其后再经过AMD/ATI的OpenCL介面与NVIDIA CUDA架构的推出，使得GPGPU（General Purpose GPU）开发环境日趋成熟，也在国内外科研领域逐渐获得认可与采用，其主要原因，还在于“以主频提高性能的CPU”面临性能提升的瓶颈所导致，使用大量集群（cluster）架构的CPU并行方式，耗费极高的电能、空间、网路设备、数据存储设备等等极高成本，所产生的效益曲线已不符预期。
至于“并行”与“串行”计算的差异，与人的眼睛与耳朵的接收模式非常相似。从右图  我们便可清晰地理解“并行处理”与“串行处理”的分别：用耳朵，必须一字一字聆听；用眼睛，可以一目十行、过目不忘！两者对于讯息的处理速度有几十倍的差距！这也是计算机产业非常醉心于”并行计算模式“的最主要原因之一。
然而，最初用于解决图形图像处理的GPU单元，正好就是属于”并行架构“处理模式：利用多核（multi-core）架构，协助CPU解决大量处理处理与显示的问题。这一特性恰好在”计算需求爆炸“的21世纪初，被利用来简易并且快速地提高计算性能达数倍甚至数十倍以上（同样成本的前提下），透过CPU与GPU相结合的异构（hybrid）模式，其实与”人脑“的工作模式更加接近。
20世纪最重要发现之一，就是权威脑学专家斯佩里对于动物脑部的解剖研究表明，脑有左右之分，其中左脑，被称为“文字脑”，主要处理文字和数据等抽象信息，具有理解、分析  、判断等抽象思维功能，有理性和逻辑性的特点，所以又称为“理性脑”；右脑， 被称为“图像脑”，处理声音和图像等具体信息，具有想象、创意、灵感和超高速反应（超高速记忆和计算）等功能，有感性和直观的特点，所以又称“感性脑”。
CPU/GPU异构计算模式，就如同左右脑搭配使用的方式极为相似，偏重左脑（CPU）或偏重右脑（GPU），都会产生不协调或性能不佳的现象，必须双剑合璧、各司所职便能发挥非常大的效能。所以，GPU并非取代CPU的，而是提供更大的能量来提升总体计算性能，同样的，缺乏CPU的话，GPU也无法独立运作。二者相得益彰，不可或缺！异构（hybrid）计算模型与OpenACC开发许多刚接触CPU/GPU异构计算模式的开发人员，一开始便急忙从CUDA或OpenCL这些开发指令下手，很快就会碰到学习上的障碍，毕竟CUDA与OpenCL属于”类Assembly“的底层指令，与硬件架构的关联性紧密，直接与硬件通讯、下命令、分配内存空间、数据搬移、数据同步。。。。,往往令人生畏，让许多原本钟情于GPU应用的开发人员产生挫败感，甚至敬而远之，形成反效果。
其实，简单分析”异构计算“模型（右图），  不难发现只有几个计算瓶颈：
数据传输带宽：在单机系统，主要瓶颈在PCI Bus上，所以这与主板设计有非常直接的关系。集群架构环境下，则网路带宽就是很重要关键
数据搬移频率：过度频繁的数据搬移，绝对会导致计算性能下降，需慎重规划
计算间断时间：如果不能让GPU持续处于峰值计算，经常产生间歇等待状态，也无法产生有限的性能提升。
基于上述几点，其实”演算法“的改善，会比”熟悉CUDA/OpenCL程度“更加重要，甚至采用2011年最新制定的OpenACC异构开发标准的工具（如PGI Accelerator编译器），以及一些商用函数库（如 ArrayFire、CULA等），都能协助开发人员将现有CPU代码（C或Fortran）快速移植到异构计算架构上，并且得到”一套代码、跨平台执行“的境界，大幅缩短70%的学习成本与开发周期。
以上OpenACC开发/移植工具、函数库以及相关培训，都是吉浦迅科技自2013年开始的重点，陆续开展线上的基础培训以及进阶的实体培训，更加针对图形图像处理（含石油勘探、地质应用、CT重建等）、安防视频处理、金融分析、数据挖掘等领域，提供专属的领域应用高阶培训，为GPU应用领域提供更加完整的协助。