超级计算机的窘境与我国落后的软件分析设计

扫街

中心意思:没有软件的超级机只能用来满足国人的欲望和饥渴，甚至可能连家里的效果都打不到
天河一号的诞生将中国的超级计算一下子带入了千万亿次计算时代，但是应用却仍停留在几万亿次到几十万亿次的水平，中间至少相差了一代。因为现在能够写此类软件的人才太过稀少，硬件跟软件的关系就像“修了一条好路，却没有好车”。
现在的超级计算机通常都有几千颗CPU，速度已经超过每秒千万亿次，但能支持500颗以上CPU的应用软件却很少。像国家天文台需要上千个CPU的运算却缺少软件可用
虽然上海超级计算中心的客户中不乏蛋白质折叠这样的大型科学计算和国产大飞机设计这样的大型工程项目，但大型用户并不占大多数。据上海超算中心2008年12月的简报统计，在当月新增的10个用户里，只有清华大学航空航天学院、南京大学物理系和上海天文台三家占用的CPU资源在128颗以上。 “不可能给得太多”，中心副主任袁俊说。中心为了照顾到300多个用户的需要，必须进行协调管理，才能最大发挥其整体效能。
事实上，即使资源方面没有限制，很多大型项目也因为技术上的原因用不上那么多运算资源
规模再大软件控制不了
南京航空航天大学的飞行器设计实验室曾经从浪潮公司购置过一套十多个节点的高性能计算集群，可用着用着就发现不够用了。他们计划购买一套更大的，升级到64个计算节点。购买，安装，迁移任务，一切停当，一个奇怪的现象出现了：运算效率不仅并没有提升，反而下降了。研究人员只好请来浪潮的维护工程师，发现问题出在该应用软件的扩展性上——原来的软件根本不能支持这么多CPU
据浪潮公司提供的一份资料显示，虽然数百上千个CPU级别的计算机集群现在已经大量出现，但支持500个CPU以上的应用软件却很少。许多流行的高性能软件，特别是广泛应用的开源软件，如在地震预报、蛋白质计算中运用的软件，并行度并不高，有的甚至还是串行程序。这就好比是好不容易修好了一条高速公路，回头一看，却缺乏好车
“现在的关键是软件跟不上硬件的发展速度，导致超级计算机的计算能力发挥不出来。”浪潮集团高性能服务器产品部总经理刘军说。对此中国科学院超级计算中心主任迟学斌认为，在研发的历史上，中国人一直重视有形的东西，忽视无形的东西。计算机固然很重要，但是如果在这个平台上没有要做的事，那也等于是浪费
对上海超算中心来说，困难主要是价格问题。尽管上海市政府给了他们令同行羡慕的的持续经费支持，使他们可以采购中国最好的计算机硬件，却无法将最好的软件也统统搬来。国家天文台可能是中心的用户里对CPU要求最高的之一，他们需要上千个CPU同时工作，以计算海量的天文观测数据。但能支持的软件在国际上也很少，即使有也买不起，他们只好自己编写开源代码。它更自由，却未必好用
再者，能够写此类软件的人才太过稀少。国内高等教育研究生以上学历的教育中，完备、深度的“计算科学”教育既不系统，也不完整，更没有基于并行计算方面的计算科学教育和训练。同时，计算科学和各应用科学的团队在互相协作方面也缺乏机制。美国一个成熟的计算应用软件通常都经历了至少20年以上的持续开发，如计算化学软件NWCHEM，开发团队里化学家、计算数学家、计算机科学家保持了合适的比例，政府也给予了资金支持
大规模并行软件的开发是个累活，周期很长，不像硬件升级那样见效快。在过去，软件都是串行编写，假定在一个CPU上面执行任务。超级计算机把这种情况彻底打破了，转而强调“并行计算”。高性能计算的原理其实并不复杂，就是将一个任务分成几份，每个服务器完成一份，但并行化的基础是对此代码涉及的应用科学有透彻的了解，在理解的基础上，再进行合理的任务切分，精细地处理负载平衡、通信等问题。因此才出现了能够写并行软件的高级人才少之又少的局面。
事实上，为超级计算机编程更是数学家的工作。他们不仅要有精湛的数学头脑，懂得各种编程语言，还要熟悉计算机硬件。更重要的是，他们必须愿意投入时间来设计各种算法和进行软件编程，最后，还要确保软件经过调试能够在超级计算机上使用。名噪一时的“深蓝之父”许峰雄就是这样一个人。这个对于人机对弈有着狂热兴趣的天才，更像是一名有着发达数学头脑的软件程序员。还在念大学时，他几乎每天吃饭路上脑子里都在琢磨如何在计算机上实现更快的出棋步数。为了战胜卡斯帕罗夫，许峰雄和他的同事前后用了十多年

leftwall

我开平民车（个人电脑）就行了
国家还有很长的路要走

xtw77wh

怎么没写完呀，期待续集

yusixway

好像还没有结束吧！

guangxia

"中国人一直重视有形的东西，忽视无形的东西。计算机固然很重要，但是如果在这个平台上没有要做的事，那也等于是浪费."这句话说得太深刻了，国人都是很“实际”的，但是，有的时候又“实际”不起来。

过客的幻想

不知道是干嘛的..

小车不倒

中国人浮躁东西太多

麦m

长见识了.......

icedtan

中国的精英都挣钱去了，很少有人在这方面花心思。