袁国兴：高性能计算与应用评估

　　【资讯】9月26日，2014高性能计算用户大会在京举行，近千位国内外高性能计算研究与应用专家和用户代表到会。大会提出“HPC PLUS”理念，认为高性能计算正在联结世界、改变生活，并展示了高性能计算在全球最大射电望远镜阵列SKA项目、政府间气候变化委员会IPCC-AR5、天河二号超大规模应用等科学工程中的最新进展，分享了深度学习、个体医疗以及脑科学等全球热点技术领域的高性能计算应用趋势。

▲北京应用物理与计算数学研究所研究员中国TOP100发起人袁国兴先生

　　以下是北京应用物理与计算数学研究所研究员中国TOP100发起人袁国兴先生的演讲全文：

　　我今天给大家汇报主要是三个方面，第一个利用先进的计算机能力去解决和解决复杂问题，还有理论、实验难以解决或无法解决的科学问题，大型、复杂、甚至不可重复和危险的工程设计和实验，还有安全问题。这几年不光是高性能计算，包括金融、电讯、生产管理、物流、艺术等得到了更大的发展。

　　社会从计算从规模上来讲，越来越庞大，综合计算量超过科学与工程计算，高性能计算与民众的生活越来越密切。高性能计算在提高国家的自主创新能力，增强国家的竞争力，促进国民经济具有重要的意义，但是必须把人的智能认知跟高性能计算的能力很好的结合起来，另外把高性能计算与应用的均衡发展是实现这一发展的重要的意义。

　　下面是高性能计算机系统，两方面给大家来讲一下，一个高性能计算系统指现代高新技术的基础和现代科学前沿研究的平台，现在计算是越来越复杂，规模越来越复杂，又要研究微观，又要研究宏观，作为这样复杂多样的应用需求，形成了两个。现在计算机市场形成也是这样子，有三类，一个就是定制能力型(Caapbi lity)，MPP超级计算机系统，所以要求计算机的分辨率高，这个就对计算机提出来很高的要求，一个高主频，一个高带宽低延迟，稳定好，可靠性。致力于解决最具挑战新的问题，建造困难、研制周期长、价格高，数量有限，国家专项投资，研制。定制能力型计算机的研制，促进和驱动计算机技术的全面提升，推动普适性计算机技术的提高。

　　第二个就是容量型的计算机系统，主要应用领域数据处理、天气预报和气候预测，这个计算机的特点就是商品化的处理器、互联网络等硬件，定制能力型能比MPP计算机造价低。

　　第三个就是混合异构型计算机，多核处理器和加速部件，如Cell、GPGPU、MIC等混合构造，计算机系统的性能提高到了一个新的高度，系统性能功耗比控制在较好的水平，这个造价比较低，比同样峰值的纯CPU集群价低数倍。

　　去年TOP100前三名计算机，天河2号、天河1号，刚刚已经讲过了，还有就是神威蓝光超级计算机，这个计算机跟别的计算有一个不一样的地方，不管是芯片、网络、内存都是很好的。

　　我们刚刚介绍了现在市场应用上分为三种，定制MPP，单一CPU济沁和CPU+GPU，CPU+MIC异构系统。应用原则，只要能满足应用要求，能用易构建、性价比高的计算机。

　　随着谁的计算机规模不断扩大，现在正在向E级进步。现在计算机规模越来越大，今年IGCC会上，认为2018年在功耗20MW下建造E级计算机是不可能的。天河2号J·Dongarra在回国介绍天河1号A特别介绍了天河1号A的研制合作伙伴浪潮，引起业界广泛关注。2013年到2014年进入TOP100排行榜高性能计算机系统有17台。

　　简单介绍一下第三个，应用软件，高性能计算应用的具体表现，应用问题越来越复杂，应用软件越来越困难、周期长，高性能计算应用软件的发展落后于计算机系统的发展已经是不争的事实。所以2004年J·Dongarra有一句话，高端计算的真正危机在于软件，软件成本已成为现代技术中是最重要的经济开支。所以对于软件的发展越来越受到人们的关注，特别是高端计算中。

　　既然软件这么重要，从我们来看，软件包括三个方面，第一个就是研究的对象，研究的东西，把它变成一个模品。第二个不能拿到计算机上，变成点或者变成网，但是离散是很多的，这就需要进行理论，只有通过这个研究证明你这个理想，围绕这个点再选取。

　　按这三个步骤，国外怎么弄，研制和开发、高逼真度、可检验、高效的三维预言性程序。高逼真度是最重要的物理建模，有收敛解，精确、高效的数值方法和算法，在空间、时间上对物理过程有史无前例的高分辨能力。数值模拟、实验和理论分析，建立和使用改进的基于科学的物理模型，缩减不确定性，建立确认的预测能力。

　　美国科学家总结了60多年核武器研究后认为，美国至今仍然没有研究出一套明确的能把物力现象和基本原理连接起来核武器物理定理和方程式，基于科学的物理建模是2030年左右美国实现数值模拟替代试验的首要关键领域。美国的航空和宇航、空间物理、纳米技术、气候模拟、生命科学等大力开展此项研究。就是离散化和精确、高效新方法，高分辨率是格式稳定性，迭代收敛性，网络构造。

　　第四个应有计划地发展高性能计算应用。几十年的不懈努力，高性能计算已经在我国的一些重要领域得到了有效的成果。但是实际应用告诉我们，科学与工程高逼真度应用在计算必须在空间和时间上对物理过程有高分辨率，高逼真度应有数据规模的增长是3到4。

　　社会计算实际上也是一样，用的面广，用的人多，数据类型繁多，真伪难辨，数据规模大，增长迅速。对于科学与工程大数据和社会大数据已经成为一个新的研究领域，需要研究数据的获取、存储和管理，数据的格式转换、数据可视化、数据分析等等。例如大家知道数据随时间的变化是极庞大的量，在图形显示时，去掉类似的量，只显示明显变化的量，大数据变成小数据，找出特征时刻的图示，这就是我们想要的高性能计算应约成果。我今天报告的问题是，这个问题是非常之难的问题，要改变这个问题还有很多工作要做，不说了。

（编辑：南平站长网）

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