SC14报道之14：GPU才是计算中心的野心

　　谈到中国高性能计算的发展现状，王鹏认为，应用是根本，中国HPC产业在应用层面偏弱，与欧美差距很大，但这也意味着存在机会。我们不必想着怎么在传统的领域去追赶别人，关键是要抓住新的机遇，比如在GPU加速平台上的应用软件，欧美也是处于起步阶段，现在大家在同一起跑线上。他举例道，中科院过程所、中石油公司、百度等企业在应用方面已经走在了前列。据悉，这几个应用也是NVIDIA与中国高性能计算厂商如曙光公司合作的成果。曙光作为NVIDIA在中国本土的第一个OEM合作伙伴，也是最活跃的一个，双方已经在石油、教育、政府、互联网行业合作开发很多成功应用案例，包括中科院超算中心、中科院过程所、地球物理所、胜利油田、中原油田、江汉油田、百度深度学习、深圳超算中心、中山大学、成都云计算中心、南京云计算中心等等。特别值得一提的是，双方与百度合作的“百度大脑”深度学习项目，对于互联网高性能计算应用有着重要的示范效应。

　　另外，他还建议，中国已经有了很好的硬件平台，比如曙光的星云、国防科大的天河，在应用不足的情况下，这些平台的一部分资源完全可以开放给教育领域，让学校的学生先利用起来——他们是世界的未来。

　　不过，王鹏也提到，美国从应用出发来研制大机器的过程值得中国学习。以美国能源部为例，其之所以要构建两套150-300PFLOPS的超级计算机，首要目标还是为了满足实际应用的需求，要出新的科学研究成果。在具体招标过程中，其做法首先是向业界公开10个国家实验室里的重要应用，然后让厂商在自己的硬件上移植和运行这些应用，再把各厂商汇报上来的性能的平均值作为最重要的选型指标。NVIDIA和IBM正是凭借对这10个应用在GPU上的成功移植和优化，实现了最高的性能，而且，跟美国目前最快的“泰坦”超级计算机相比，一套150-300PFLOPS的系统只需要4000个节点，比泰坦现有的1.8万个节点数量大为减少，正是基于这些因素，最终成功中标。在这个过程中，用户根本不考虑Linpack性能，而只关心自己的应用性能。

　　笔者认为，相比之下，中国一些超算中心用户无论是在选型过程，还是在后期的运营过程中，都相当粗放。比如选型时，脱离实际应用，只考虑Linpack性能甚至是以TOP500的排名来做参照，这是相当“幼稚”的做法。在运营过程中，特别是一些应用不饱和的超算中心，机时利用率很低，导致3-5年产品技术更新周期后，资源浪费极为严重，而应用又没有发展起来，形成一种恶性循环。因此，对于那些无法自负赢亏、生存都有问题的超算中心，建议政府部门调整运营机制。比如，不再为超算中心支付电费来维持其运营，而是把电费拿出来去刺激周边的企业、高校或科研院所，也就是说，鼓励用户去超算中心购买时机，然后政府给予补贴，从而既在超算中心之间形成一种竞争机制，同时又能刺激HPC用户的应用发展。中国有句口号，“要致富，先修路”，建超算中心好比是政府出钱修路，但问题在于路修好之后，你要做的应该是去刺激经济发展，去招商引资，让更多的人、车在这条路上跑起来，而不是继续修路，更不是去投资进一步把路拓宽。机制不变，中国的高性能计算产业，尤其是软件和应用层面，难言乐观。更多关于SC14的报道，请关注IT168直播专题：http://live.it168.com/221.html

（编辑：源码门户网）

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