高性能计算的应用突破

本刊记者｜邢帆

近日，四川省计算机学会高性能计算专委会年会聚集了云计算、大数据领域的200多名专家，一场围绕高性能计算及其应用热点的话题讨论引起了业内的关注。技术领域的不断发展让人人都成为了数据的生产者。成都信息工程学院并行计算实验室主任王鹏指出，仔细观察不难发现，高性能计算、云计算、大数据在技术和产业上呈现出融合的趋势。而此前，有不少人对云计算与高性能计算之间到底是竞争还是促进的关系而争论，实际上，高性能计算、云计算与大数据之间存在着紧密的联系。高性能计算为云计算、大数据提供运算能力支撑，云计算、大数据则为高性能计算提供了创新的应用模式。其共同为交通、气象等综合性应用场景提供了信息化能力支持。

不同的是，云计算的商业价值目前已经为更多人所认可，高性能计算在其中发挥了重要的影响力，其价值却并不像云计算那样受人瞩目。如今高性能计算将其在应用领域的趋势带到市场中来，用实际的影响力证明其更深刻的价值。

向应用进发

想要了解高性能计算的应用情况，就不得不弄清其产业背景。从市场的角度来讲，高性能计算机是高技术、高利润而且市场份额在不断扩大的一个产业。高性能计算机在政府部门、科研等领域的广泛应用，对增强一个国家的科技竞争力有着不可替代的作用。另外，美国和欧洲的经验已经证明，企业使用高性能计算机能够有效地提高生产率。

在我国，超算中心能够为企业和科研单位提供高性能计算服务，这在一定程度上能够帮助高性能计算得到更多的普及。超级计算机按应用类型可分为计算密集型（如大规模工程计算和数值模拟）、数据密集型（如数据仓库和数据采集）以及通信密集型（如协同工作和远程遥控）。与地方经济发展结构相结合，超级计算机的主要应用范围广泛。“国家超级计算长沙中心”湖南大学建设办公室主任蔡立军教授介绍，在我国，超算中心跟随地区及国家的产业调整政策，在多个领域多触角延伸。在传统行业中，如天气预报、气候预测、海洋环境工程等数值模拟领域的研究将看到超算中心的身影。建筑行业中，如大型桥梁、隧道等土木工程结构的设计、过程仿真、抗震与安全评估。而在商业领域，金融模拟分析，商业数据挖掘，物流与生产排程规划等将是超算中心发挥作用的主要渠道。

超级计算机之所以能够为众多行业提供良好的技术支撑，关键还在于其超速的运算能力，在实际生产应用中，仅以飞机和汽车制造为例，通过采用大规模高性能计算技术， 波音公司将777飞机的研制周期从8年缩短到5年，工程返工量减少了50%；日本丰田汽车公司在研制2002年嘉美新车型时缩短了研发周期10个月，减少了试验样车数量65%。福特用高性能计算机构造了一个网上集市，通过网络连到它的3万多个供货商。这种网上采购不仅能降低价格，减少采购费用，还能缩短采购时间。福特估计这样做大约能节省80亿美元的采购成本。此外，制造、后勤运输、市场调查等领域也都是高性能计算机大显身手的领域。

随着我国的经济发展，除了传统的密集计算型科学领域需求持续增长，各类工业、民用企业领域的需求正以几何级数递增，如汽车飞机的制造、核电、钢铁、新材料等领域。因此，超级计算机中心的运行能力只有更紧密的与实际生产、经济发展相结合才能够发挥其效力。除此之外，高性能计算在城市服务领域的作为更加不可小觑。蔡立军表示，如果将智慧城市理解为城市内与城市间“互联网+物联网”的物物相联，通过超算和云计算将其整合，能够实现人类社会与物理世界的和谐融合。智慧城市少不了以超级计算和云计算为基础的信息系统，有限的计算，创造无限的可能，智慧城市要从超级计算和云计算开始。

总的来说，国外的高性能计算机应用已经具有相当的规模，在各个领域都有比较成熟的应用实例。政府部门大量使用高性能计算机，能有效地提高政府对国民经济和社会发展的宏观监控和引导能力，包括打击走私、增强税收、进行金融监控和风险预警、环境与资源的监控和分析等等。

勇于突破屏障

高性能计算机能为企业和政府创造的价值是非凡的，国外的企业和用户已经充分地认识到这一点。一个证明是，20世纪90年代中期以来，国外80%以上企业的信息主管在选购机器时考虑高性能计算机，而在20世纪90年代初，这个数字只有15%。

随着经济的快速发展，我国的超算中心在应用方面与国外有较大差距。造成差距的原因，除了科技创新实力有一定差距外，认识层面的普及和宣传也存在偏差。王鹏解释，高性能计算在科技领域的地位是无法撼动的，但在其他领域并不为人知晓，或者有些使用高性能计算的层面也没有被准确定位。在国内，这方面的市场引导和意识培养还很不够，没有让企业、政府和社会充分认识到高性能计算机的益处，从而导致了一些观念上的误解。一提起高性能计算机，人们马上就会联想到用于尖端科学计算的超级计算机。此外，超级计算应用时间的长短也是一个很重要的因素，我国在超级计算领域起步比发达国家晚，在国家的大力支持下近几年发展迅速，很快达到了世界领先水平，但超级计算的应用推广还没能全面跟上，即便是在发达国家，超级计算也是通过一个较长推动过程才做到广泛的普及。如在西方发达国家：进入21世纪，金融、投行、保险业开始使用超级计算做风险分析。但实际上，高性能计算机90%的用途是非科学计算的数据处理、事务处理和信息服务，并非是仅仅存在于“象牙塔里的阳春白雪”。

想要突破高性能计算的应用瓶颈，一方面要保持住其高端科技计算领域的不可替代位置，另一方面在于相关技术融合的同时，也要勇于做出适度的牺牲。王鹏说：“高性能计算在数据挖掘分析和进行密集计算的时候优势非常明显，但其却无法实现像云计算那样的网络化服务，无法对实时数据处理进行时时交付，在存储方面也存在无法满足的要求。因此在与相关技术融合（例如hadoop）时，既要保持住优势，又要不可避免的牺牲部分计算能力，只有这样还能实现融合，才能让高性能计算更接地气。”

总体来说，大规模的数据爆发和综合性的业务、服务需求将会让高性能计算机得到越来越多的产业界的认同，云计算、大数据的兴起也为高性能计算带来更多参与实践的场景和机会，高性能计算终将得到更为广泛的应用认可并成为重要的生产工具。