专访英特尔顾凡:高性能计算已经从科研走向商用(下)

日期: 2008-08-05 来源:TechTarget中国 英文

  在IDC年初的一份报告中显示,从2002年至2007年,全球高性能计算服务器市场的销售收入增长了134%,复合年增长率为18.8%。到2011年,全球高性能计算服务器市场的销售收入将达到150亿美元。作为TOP500排行榜中占据了75.00%份额的英特尔,高性能计算领域始终是其发展重点。为了帮助广大读者更深入的了解英特尔在高性能计算领域的规划,我们特地青睐英特尔(中国)有限公司服务器产品事业部服务器平台市场经理顾凡先生,就大家关心的一些问题进行深入的解读。  


英特尔顾凡

:千万亿次超级计算器已经出来了,但是人们会有争议,关注高性能计算到底是能力还是其他哪些方面,也就是说人们到底应该关注哪些方面?另外英特尔和社会、和自己的合作伙伴推出的千万亿次高性能计算怎么样呢?


:千万亿次是一个非常热的话题,因为其实从每个人的特点来说,每个人都会关注新鲜事物,也会关注一些有突破性的事物。千万亿次突破了一件事情,突破了今天的Linpack记录,但是并没有突破应用这个范围。换句话说,我们认可千万亿次这个是一件很好的事情,因为至少有人打破了标杆的记录,但是不要忘了这个记录反应的是一个benchmark,是个性能测试指标,叫做Linpack,但是Linpack永远无法代替的是客户的应用,所以换句换说,我认为客户更应该关注的是千万亿次这个系统到底帮助客户解决了一些什么样的问题,有没有一些成熟的编程模式突破了编程方法,把千万亿次系统完全利用起来,来帮助客户解决一个问题,这才是价值所在。如果只是做一个性能benchamark做一套系统,其实意义并不大。所以换句话说,我建议我们的客户关注千万亿次的时候,除了关注数字之外,其实实际上要关注几件事情。第一个千万亿次的系统架构方面有没有所突破,也就是互联架构方面有没有所突破,有没有一些新的技术出现。第二个,千万亿次系统的编程模式和软件工具是否非常的好用、非常的便于使用,有没有可能未来去推广。也就是换句话说,今天我们有个千万亿次,未来我们有没有可能有更多的千万亿次用户,去帮助他们解决医学气象各方面的问题。所以我关注的是编程模式也好,实际上最重要的我认为是编程模式有没有所突破、有没有应用,真正把它用起来。


  :那英特尔和合作伙伴会推出吗?


  :这个可能我不太方便讲一个准确的时间。但是今天大家可以看到,千万亿次已经不是一个什么太大的课题需要我们去克服。而原因呢,其实大家也可以看到在今天市场中,有非常多的合作伙伴跟英特尔一起再做今天的千万亿次也好,或者几个千万亿次级别的机器也好,比如说你看到的英特尔和克雷最近的一个签约,包括英特尔与NASA最近也签约,实际上大家现在第一个是因为这些人相信英特尔今天和未来产品蓝图足够强大,跟他们一起为客户建造千万亿次级计算机。第二个是决不仅限于千万亿次,而是若干个千万亿次,也就是大家所研发的方向早就超出了千万亿次这个范畴。比如拿NASA来讲,NASA很简单,在09年和英特尔推出若干个petaflop的机器,也就是几个千万亿次级别的机器。那么在未来NASA实际上计划在2012年实现10个petaflop,所以不是个门槛,而更多的,从我们这个角度更愿意看到的是,不是你先到petaflop,而是说当我拿到petaflop带给世人的时候,我带给大家一些非常有突破性的技术、非常兼容的变通模式以及有生命力的可以突破。


  :有些厂商现在推HPC的小型化,您觉得这种趋势原因是什么,还有它会面临哪些挑战?


  :这个问题其实问得非常好,因为其实我们也关注了很久。首先我个人认为包括跟很多的合作伙伴,跟一些调研机构也做了一些调查。那么从现在看到的结果来看,不管是国外还是国内都有这个趋势,就是我们所讲的HPC已经从科研走向商用,那么其中很重要的一块是HPC走向中低端,换句话说HPC必然走向国际化。因为今天计算机所起的一个作用就是成为人们的一个工具,这个工具只要能够帮助提高生产力,只要能够简单好使,你又可以支付得起,你为什么不用它去提高你的生产力呢?换句话说,中国现在也在提一个口号,我们要成制造大国,一个创造性大国。当你去创造的时候,你必然需要工具来帮助你来创造,来加速你创造的效率对吗?那HPC就是其中非常有效的一个工具。所以我个人是非常同意HPC一定要走向普及化,这个金字塔的基石会越来越大。每年我们估计至少20%的一个成长。这块的确是要面临挑战,并不是说这个很快就做起来,然后马上就普及开,不是。因为任何一个技术要普及呢,必然要存在一些挑战,最大的挑战在哪儿呢?这个技术必须要简单、好使。而在HPC领域你无法回避的一个问题就是最重要的就是并行算法的推广。也就是换句话说,我们希望我们的学生、我们的老师能够想到并行的编程是帮助未来解决一些问题的关键方法。也就是换句话说,如果我们在学习的时候,去学习这些并行的算法,并行编程的模式,你就会在未来,在高性能计算领域,永远会想到高性能计算是我的一个非常简单应用的工具。所以在我看来挑战有两个,一个是如何让更多的人接受并行编程的模式、并行的算法,另外一个就是如何造出客户化这样一些的系统,非常简单易使。也就是你是一个客户你并不需要去考虑如何构造一个非常复杂的HPC、如何采购一个HPC、如何管理一个HPC。你只要把你所有的精力放在你的专业上面。所以解决系统的易用性以及软件来历的编程的普及化是两个最大的挑战。


  :通常认为,运算能力的快速增长与HPC的本身小型化,这应该是个相互促进的过程,在千万亿次后,哪个方面会增长得更快些,如果HPC小型化会高速增长,而运算能力会反而降低呢?哪个会增长更快?


  :其实首先来说,如果把这个问题简单化,简单来说高性能计算未来市场的增长动力来源于哪儿?动力必然来源于小型化、普及化,准确的说是普及化。这个高性能计算市场的原动力100%会来源于普及化。因为普及化的力量是你想象不到的,你可以做一些发散性的思维。在今天的高校中,虽然它部署了很多高性能计算的小型系统,但是有没有想过,假设你是一个面临毕业的博士生,你需要完成一个课题,而这个课题中正需要一个计算系统帮助你去论证你的论点,也许论证你这个论点就需要计算很多天的时间,今天你是在哪里HPC做,未来当一切工具变得简单易用,你买得起而且简单易用,你会非常容易地完成你这个意愿,而类似这种意愿的客户,他想用HPC,但是今天有一些阻碍,让他没有使用到,如果你帮助他把这种阻碍拿掉,他一定会敞开心扉,让HPC走向普及化,这个市场太大了。那么另外一个意思,就是中国的制造企业正面临着100%只是制造走向创造。要做创造必须要工具。而HPC就是在制造业中创造的一个非常重要的工具。而你有没有能力让这种工具变得简单而且便宜,让他们提高他们的工作生产能力,那干嘛不去提高生产力呢?所以换句话说,这块就是动力。而高端不会成为市场大小的增长动力,高端最大意义在于帮助人类克服下一个困难。换句话说,高端的技术永远往下走。今天你看到的高端技术,就会在未来五到六年使用在中端、使用在低端。而今天你在低端使用到的技术就是过去若干年的高端技术。所以换句话说,高端市场肩负的是克服平静,让高性能计算帮助人类在科研方面取得下一个突破,它更多肩负的是突破、创新这样一种使命。它不用考虑,短期内它不会把重点放在如何最大化,如何最优成本化,它最大解决的问题是创新以及突破。

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