硬件超车无法掩盖生态缺失,软实力构建任重而道远|中科曙光高性能计算专访-dafa娱乐场经典版亚洲

本文摘要:根据10月2018年全国高性能计算学术年会(HPCChinat2018)发表的中国高性能计算机性能排行榜TOP100中,中科曙光第9次夺回中国内市场份额的第一位。

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根据10月2018年全国高性能计算学术年会(HPCChinat2018)发表的中国高性能计算机性能排行榜TOP100中,中科曙光第9次夺回中国内市场份额的第一位。在11月的世界超计算大会(SC18)中,世界首次使用水龙头式液体热力学加热技术刀片服务器的HPC系统-曙光下一代硅立方高性能计算机首次登场,标志着新水龙头式液体冷却高效风扇技术的硅立方产品形态。

在软件层面,中科曙光公布了SothisAI2.0人工智能平台,推进了AI、深度自学和训练领域与HPC的深度融合。结合AI大潮,中科曙光也在以AI为主体业务的互联网领域收入丰富,签订了以今天的顶级为代表的大规模订单,显示了互联网方向非传统HPC领域的大力发展。

中科曙光的反应,融合不是未来重点推进的理念之一,希望将平台计算为HPC、大数据或AI的综合先进设备。最近,中国科学院计算机网络信息中心副主任研究员迟学斌、曙光副总裁、中国国家高性能计算机工程技术研究中心副主任铁宁、曙光公司低HPC方案与部长杜夏威交付,就中科曙光HPC领域2018年和未来发展情况进行了交流对话。

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异构计算在2018年蓬勃发展,HPC领域经常出现许多新名词的新概念。例如,以前经常使用的性能部门是Flops,现在新部门的Ops增加,以浮点计算为测定基准,考虑操作者的次数。

另外,NVIDIA产品中罕见的Tensor、Core,新计算的单元在未来的AI运算领域没有更多的发展空间。NVIDIADGX2发布后,HPC界开始从纯粹的执着高性能转变为与AI谋求更好的融合,美国ummit超级计算机也不值得注意。随着Summit新获得中国多年TOP500名,使使用CPU、GPU这种异构结构的HPC成为意味着的主流。

迟学斌对Summit这个机器印象深刻的是,其计算效率高,超过70%,这在一些异构系统中应该是最低的,其最低性能达到3EOPS,是中科曙光的挑战,发展一定程度的e级计算HPC据介绍,在世界超级计算大会上,已经有一些极端的Summit应用于展示,如美国加利福尼亚理工大学和国家实验室设计的,用于传统的科学计算和AI计算,预测地震的应用,在设计上非常有趣。整个地震的计算用于传统科学计算的有限元,在单点破坏相当严重的地方用于测量数据的AI推理小说。何铁宁说:两者融合,将Summit这台机器应用到最后,获得了戈登贝尔奖。

他回答说,这些应用于最自学的地方是如何将传统的科学计算和AI计算两者有机地融合起来,构比较终极的阻抗平衡几乎决定了。绿色、高效、可扩展到2018年的HPC领域,节约能源已经成为最重要的问题,从世界超级计算大会Green500排行榜可以看出。根据(公共编号:)的仔细观察,目前在计算中心的成本中,电费占相当大的比例,为了减轻这种情况,内蒙古等北方能源产地正在考虑如何将煤改为计算力。也就是说,首先,将煤能当场改为电力输入,将来的计算中心必须选择这个地方,必须将电力转化为计算力输入。

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本来北方铁矿的煤通过大秦铁路运往南方,发电后千里电缆交给计算中心,最后输入计算力。何铁宁说:在地铁矿、当地发电、当地计算的情况下,从内蒙古获胜广东需要计算力,大幅度增加现在运输煤炭和电缆过程中的一系列损失,整体运行效率高。他回答说,目前中科曙光正在与呼和浩特政府进行可能在呼和浩特市进行试验建设。另外,将来在HPC继续实施的运算,也许还属于传统的科学计算,其中不包括推理小说等AI计算。

原本HPC处理的应用大部分是确定性的问题,计算结果完成后,只要精度满足要求,今后处理的问题就有可能成为趋势问题,依然以精度取得胜利。对于这一变化,迟学斌以股票市场分析为例,这是动态的,不需要那么正确,但必须正确描绘整体趋势。这种动态问题在未来不能充分发挥更重要的作用,目前传统科学计算规模可扩展性的制约已经难以大幅度提高,在传统科学计算与AI计算相结合的新形势下,可扩展性问题仍然是重要问题。

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中国超计算的机会和挑战今年的HPC市场风起云涌,一边是美国两台新的超计算Summit和Sierrra,占有HPCTOP500多年的中国超计算机神威太湖之光排在第三位,另一边是中国超计算的进入数从半年前的206台减少到了227台。消除这一长期的白热化竞争,比起发达国家的超计算技术领域,国内在超计算领域主要没有什么机会和挑战?根据杜夏威的反应,从企业的角度来看,确实HPC技术在传统行业和成熟期行业的渗透还不够。

国内能够结合HPC系统促进生产和建模的制造业比国外少,很多高级生产企业仍然停留在传统的工作站和传统的使用方式中,无法有效利用或将业务转移到HPC系统中,充分发挥性能,加快产业和设计的回归。这种情况的影响不仅是无法计算的问题,也有可能不影响产生的产品整体生命周期管理、数据管理、数据交互问题,还包括未来逐步提交的知识库适应问题。

杜夏威对这个问题非常认真。这是相当大的链条,与海外相比有很大的差距。迟学斌认为,中国在HPC领域与海外还有差距,还在追赶。这种差距主要反映在软件和应用水平上,这个差距不是在资金投入后能够追上,而是必须继续大的文化基础。

目前,国内HPC硬件上的急转弯并不能掩盖整体良性发展不足的情况,我们现在也正在反对这种模式,想办法完善生态系统,但差距仍然相当大。我们不好只是基础。何铁宁总结道:海外一点一点地发展,我们现在最重要的是牢牢打下债务的基础。即将到来的2019年,迟学斌应对中科曙光的重点依然是e级超计算,构筑途径可能是异构也可能是核心,同时AI不会继续,AI和传统HPC如何应对或融合,这可能是各家追赶的热点另外,中科曙光在软件上的投入也逐渐减少,明年不再投入生态建设。

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