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高性能計算范文1
“毫無疑問,中國確實是最早使用GPU的國家之一,而且是首先大規模組建GPU+CPU的異構集群的國家之一。在其他國家,往往是采用小規模安裝GPU,并逐漸將其融入已有的CPU集群中的方式進行異構系統的建設。”英偉達公司GPU計算事業部總經理Andy Keane對中國異構系統的快速發展給出了較高評價。
Andy Keane介紹,英偉達很早就與中科院在異構計算方面進行合作。中科院也開發了很多在異構系統上的應用。
“在高性能計算主要的幾種應用中,GPU都可以取得很好的加速比?！痹诖髸黝}演講中,英偉達公司高級工程師王鵬介紹。不過,他也指出,在某些特定算法上,GPU計算的效率還有很多提升的空間。
對此,來自CAPS的Francois Bodin表示,對異構系統的優化要著眼于以下幾個方面:在初始化和釋放GPU時減少資源損耗,降低數據傳輸的時間,優化GPU kernel函數的性能,以及充分發揮CPU的作用。
“高性能系統的實際運行效率是由它所要運行的應用所決定的?！盇ndy Keane表示,對于高性能計算機來說,不同的應用需要采用不同的設計方式,在系統架構、CPU和GPU的配比、連接方式等方面都會有所變化。有些高性能計算機,如今年TOP100排行第三名的來自中科院過程所的Mole-8.5集群就是專門針對分子動力學和離子仿真等應用而設計的,在執行這些應用時可達到80%甚至90%以上的效率。但是,其執行Linpack的效率就相對低一些了。“不過,目前大家沒有更好的衡量高性能計算的方式,Linpack已經是不錯的能夠提供比較的方式了,大家也認可采用Linpack作為排名的依據了?！盇ndy Keane說。
高性能計算范文2
美國ASCI計劃
美國能源部自1996年開始了一項名為ASCI計劃的高性能計算機研制項目。該計劃是在全球全面禁止核試驗的情況下，美國為了保持其核威懾及核壟斷地位而提出的一項計劃。目前，世界上絕大多數最快的超級計算機都是這個項目的產物，其中主要的代表有IBM公司研發的Blue Gene和Cray公司研發的Red Storm。
1. IBM藍色基因
Blue Gene是IBM、美國LLNL實驗室和美國能源部合作的一項研制超級計算機的項目代號。項目計劃是制造峰值性能達到每秒千萬億次級別的超級計算機。這是一個分階段的項目，目前性能已經達到每秒360萬億次?，F在正在研發的Blue Gene項目共有四種機型：Blue Gene/L、Blue Gene/C、Blue Gene/P和Blue Gene/Q。
Blue Gene/L采用了與以往設計完全不同的方法。系統由大量節點組成，每個節點的處理器不再追求高性能、高主頻，而是相對適中，從而實現了低功耗和低成本。Blue Gene/L通過PowerPC的嵌入式處理器、嵌入式DRAM和片上系統技術把計算處理器、通信處理器、三級Cache和帶有復雜路由的互聯網絡部件集成在一起。由于采用這樣的低功耗、低主頻設計，導致了整機的低功耗和高密度，可以把1024個計算節點放置于一個機柜當中。通過這樣的方式把用于節點通訊的功能單元和處理器集成在一起，降低了成本。2004年9月，IBM公布了Blue Gene/L原型，當時的性能是每秒36.01萬億次。它以這個速度替代了NEC的地球模擬器成為世界上最快的超級計算機。截止到2006年6月，世界最快的前10臺超級計算機中有3臺是Blue Gene，前64臺中有13臺。
Blue Gene/C計劃現在已經更名為Cyclops64。這個計劃的目標是制造第一個“片上超級計算機”。每個Cyclops64芯片預計運行在500MHz主頻下，包含80個處理單元。每個處理單元包含兩個線程單元和一個浮點單元。處理器通過96口和7級的交叉開關互聯，而且它們可以通過片上的SRAM進行通訊。單片的Cyclops64芯片的理論峰值將可以達到每秒8000億次。整個系統將可以包含13824個芯片、1105920個處理單元以及可以同時運行2211840個線程。Cyclops64軟件系統采用了Delaware大學的TiNy線程庫，提供給用戶良好的可編程界面。
Blue Gene/P計劃是一個結構上類似于Blue Gene/L的項目。它的目標峰值性能將達到千萬億次。目前在美國的LLNL實驗室部署的代號為Roadrunner的超級計算機，被認為有可能是該計劃的一個具體應用。Roadrunner采用了混合式設計，它采用了16000個AMD的皓龍處理器以及相當數量的Cell處理器。由于Cell處理器具有良好的浮點運算性能，通過Cell處理器的運用將大大增加Roadrunner的峰值運算性能。如果IBM能完成這個系統，那么它將成為世界上最強大的超級計算機系統。
Blue Gene/Q計劃是IBM面向未來的超級計算機研制計劃，目前關于該計劃的細節還知之甚少，該計劃的性能目標將達到每秒3千萬億次~10千萬億次。
2.Cray紅色風暴
針對ASCI項目，Cray公司提出了代號為Red Storm的超級計算機架構。第一臺使用這個架構的超級計算機，在2004年被部署在美國的SNL實驗室。這臺機器包含有10368個處理器，擁有10TB的分布式內存和240TB的磁盤存儲。該系統使用AMD的皓龍處理器作為處理單元，使用PowerPC 440的處理器作為通訊處理器。系統由計算節點和服務節點兩個部分組成。計算節點運行稱作Catamount的輕量級操作系統，服務節點運行Linux操作系統。該系統主要是為了替代ASCI Red，理論峰值將達到40萬億次。 ASCI隨著第一個十年計劃的完成，目前已經開始了第二個十年計劃，該計劃已經更名為ASCP(高級模擬與計算計劃)。最新的發展規劃認為第一個十年主要是通過開發一系列強大的工具和系統，驗證基于模擬研究方法的可行性。第二個十年計劃將要真正利用這些系統進行科學探索，進一步提高精度和正確性，逐步把模擬作為一種預測工具用于前沿的科學研究。同時第二階段全面把下一代超級計算機系統的驗證目標設定為每秒千萬億次。
美國HPCS計劃
除了ASCI研制計劃之外，美國國防部高級研究計劃局于2001年初提出了HPCS(高效能計算系統)計劃。該計劃的目標開始就是面向千萬億次規模的計算機系統需求，針對當前高端計算機系統開發以及應用中存在的問題，研制適合于高端國家安全應用的高性能計算系統，填補目前高性能計算和量子計算之間的空白。
HPCS計劃為期8年，分為三個階段實施。第一階段為概念研究階段，第二階段是研究、開發階段，第三階段是大規模開發階段。整個HPCS的主要設計目標是高性能、良好的可編程性、可移植性以及可靠性。高性能的主要目標是在美國重要的國家安全應用方面，將目前的系統性能提高10~40倍；可編程的主要目標是減少HPCS應用方案的開發時間，降低系統的運行以及維護成本，提高系統使用效率；可移植性是指將研究和運行的HPCS應用軟件和系統平臺分離；可靠性的目標是針對外界的攻擊、硬件故障以及軟件錯誤開發相應的保護技術。因此HPCS主要提出的課題有：高帶寬、低延遲、平衡的系統結構、可靠性策略、性能測試、系統伸縮性。
2002年開始的是為期一年的HPCS概念研究階段。參與這個階段研究的廠商主要包括Cray、HP、IBM、SGI和Sun五家，還有MIT的林肯實驗室專門進行應用分析和性能評測。經過競爭和淘汰，第二階段參與的企業為Cray、IBM和Sun三家。
1.Cray兩步走
Cray計劃分兩步完成自己的千萬億次設計目標。第一階段推出一種稱為Rainier系列的機器，以整合Cray現有的XD1、XT3、X1/X1E三種平臺，形成一種新的Rainier的計算節點也是異構的系統，包括基于AMD皓龍處理器的標量計算節點、向量計算節點，還包括其他特殊計算節點，比如FPGA可重構節點和MTA多線程節點等，各種不同的處理器節點在統一的框架下進行管理。
第二階段Cray計劃推出一種名為Cascade的平臺，這是Cray更為長期的一項計劃，將融合更多的創新性技術。Cascade將采用統一的高帶寬光互聯網絡，節點將包含向量部件、粗粒度的多線程處理器、與DRAM結合支持細粒度并行的PIM部件等。Cascade還提供分布式共享內存、多層次多線程執行模型、硬件支持的分析和調試功能。編程模型上提供對UMA和NUMA的混合模型，并計劃開發一種高級編程語言。
2.IBM PERCS計劃
IBM針對HPCS提出了PERCS計劃，該研究包括處理器、存儲控制、I/O、編譯和運行環境等各個方面的研究隊伍。其主要的研究內容包括：片上多處理器，PERCS將采用IBM Power7處理器；智能內存，將在DIMM內存條上增加一個智能Hub芯片，實現預取、Scatter/Gather、重排序、緩存等功能；在編程模型方面，實現了一種名為X10的編程語言，而且支持OpenMP。此外，IBM還專門開發了一種稱為K42的操作系統，專門支持大規模處理系統；為了進行前期的研究，他們還開發了PERCSim模擬器來支持各個研究小組的工作。
3.Sun HERO項目
Sun提出了HERO項目，其中一些核心的創新技術包括：片內多線程技術、Proximity通訊技術、區間計算技術、保護指針。
目前，HPCS已經進入第三階段，其中Sun被淘汰出局。現在IBM和Cray公司基于各自提出的技術開始為HPCS制造運算速度千萬億次的超級計算機。
日本高性能計算進展
除了美國，日本很早就從事高性能計算機的研制工作，其中比較有代表性的是NEC公司。
1983年，NEC就了其代號為SX-1和SX-2的超級計算機，其后幾乎NEC以5年一代的速度不斷推出新產品。
2002年，NEC為日本太空探索局等機構安裝的地球模擬器速度達到了每秒35萬億次，擁有超級計算機領域最高性能桂冠長達3年之久。
地球模擬器通過設置“虛擬地球”以預測和解析整個地球的大氣循環、溫室化效應、地殼變動、地震發生等自然現象。硬件上地球模擬器的設計基于NEC以前的一款名為SX-6的超級計算機的架構。
整個地球模擬器包含640個節點，每個節點包含8個向量處理器和16GB內存，整體上組成5120個處理器和10TB內存的超級計算機系統。其中兩個節點共享一個機柜，每個機柜耗電20 kW。系統具有700 TB的磁盤陣列和1.6 PB的磁帶存儲。地球模擬器幾乎比同時代的美國的ASCI White超級計算機快5倍。NEC從1999年10月份開始構建這臺超級計算機，到2002年才正式完工，共耗資72億日元。
日本的科研機構和大學在超級計算機方面也獲得很大的成就。2006年6月，日本的RIKEN研究所宣布他們完成了一臺名為MDGRAPE-3的超級計算機系統。這是一臺專用于分子動力學研究的超級計算機。該機器由總共4808個定制的MDGRAPE-3芯片，外加用于主控的Xeon處理器等組成。
該研究所宣稱MDGRAPE-3性能已經達到千萬億次的目標，比目前最快的超級計算機Blue Gene/L還要快3倍，但是因為其專用性，不能運行Top500的測試程序，因此無緣Top500排行榜。除此之外，日本東京大學的GRAPE項目也在高性能計算的某些領域獲得了很高的成就。
中國高性能計算進展
除了美、日之外，我國在高性能計算機方面的努力也很值得關注。有很多從事高性能計算機研究的企業和科研單位涌現出來，比如開展高性能計算算法研究的單位有中國科學院、中國工程物理研究院、國防科技大學、中國科技大學等單位。硬件制造也有不少單位，比如曙光信息產業有限公司、聯想集團等。他們在各自的領域獲得了很多令人矚目的成就。
2004年6月，浮點運算速度達到每秒11萬億次的曙光4000A超級計算機落戶上海超級計算中心。這臺超級計算機進入當時的全球超級計算機排行榜前10名，使得我國成為繼美國和日本之后，第三個能研制10萬億次商業高性能計算機的國家。
曙光4000A在大規模集群計算、網格技術等方面有所突破，形成了鮮明的技術特色。曙光4000A在工業標準的主板尺寸上實現了4個64位AMD皓龍處理器的SMP系統。2U的服務器采用標準的機箱、電源、風扇等部件，有獨到的通風設計和部件布局。通過網格路由器、網格網管、網格鑰匙、網格視圖等網格部件的研制，曙光4000A在網格環境下能更好地服務于具有多樣性的用戶需求。通過在主板上集成管理接口，開發大規模集群專有的管理網絡，使得大規模集群能夠被有效地管理和控制，使得管理員不需要靠近計算機就能控制其運行。通過合理劃分集群軟件棧，將公共支撐部分提取成為集群操作系統的核心，改變了集群上系統軟件缺乏統一框架的現狀。曙光4000A的Linpack實測速度達到每秒8.061萬億次，效率達到71.56%，這個結果是當時世界上所有采用AMD皓龍處理器的高性能計算機中速度最快且效率最高的。曙光4000A跟ASCI White相比，價格是后者的10%，系統占地是后者的60%，功耗為后者的30%。
聯想公司承擔著國家863計劃“高性能計算機及其核心軟件”專項課題，在此基礎上制造了深騰6800超級計算機，該計算機于2003年10月完成。深騰配置了1060個64位安騰2代處理器、2.6TB內存、80TB磁盤存儲。
高性能計算范文3
“頂天”更要“立地”
很多高性能計算機的從業者已經淡化了對“運算速度”的追求。曙光4000A速度超過每秒10萬億次時，盡管外界給予了眾多的掌聲，但該產品的主要研發者孫凝暉心情非常平靜。他說，應用才是更大的挑戰。采訪中，他說中科院計算所系統結構研究所未來的重點是做“普及大眾的計算機”，怎樣把高性能計算機的成本降下來、穩定性提高、功耗降低、管理更方便，這是比提高運算速度更難的事。
孫凝暉說，高性能計算機的發展可分為三個階段: 第一階段是打破“玻璃房子”，國外不再對中國實行禁運；第二是高性能機要產業化，走下神壇；第三階段是“普及化”，希望一些科研和設計人員的桌面上能裝一個高性能計算機。
中國經濟的體制結構正在發生轉變，粗放型的經濟增長模式正在萎縮，取而代之的，是越來越多地依靠科技研發和原創設計商業機會，這意味著普通的商業用戶對高性能計算機的需求會增多。
在曙光公司的規劃里，2008年將研制出運算速度達到每秒百萬億次的高性能計算機。但曙光總裁歷軍坦率地對記者說，讓他更高興的是，到今年10月份為止，曙光高性能機器已經賣了290多套。“‘衛星’（指運算速度在世界水平的高性能計算機）要放，因為那樣可以提高品牌的認可度，但最為重要的是，產品賣得好，企業能活下去，能賺錢?！?/p>
“運算速度進入T0P 500的那些機器，如同高性能計算機的‘塔尖’，沒有廣泛應用的‘塔身’和‘塔基’，這個塔是搖搖欲墜的?！蓖醵鳀|說，我國高性能計算機一定要重視應用。
“頂天立地”是我國高性能計算機發展的指導思想，是指企業在技術上要“頂天”，以技術發展為先導，立足技術領先；應用上要“立地”，將技術融入實際應用的解決方案中。
相對“頂天”，國產高性能計算機的“立地”更難。
“國外品牌進入銀行、電信等領域比較早，經驗很豐富，而且很多軟件就是IBM、HP等公司與其他軟件公司聯合開發的，所以國產高性能服務器要進入銀行等金融市場非常難?！甭撓爰瘓F首席科學家祝明發分析說，這種狀況形成了“蛋生雞和雞生蛋”的怪圈，因為國產品牌在實際上運用少，發展比較緩慢；發展得慢，用戶信任度低，國內品牌在實際使用中就越少。
當然，國產品牌在商業領域的應用也并非毫無優勢。河南漯河市公安局經過比較，2004年開始采用了天梭TS20000系統，2005年10月多個關鍵應用正式在浪潮天梭TS20000系統中運行。漯河市公安局通訊科張居輝科長在接受采訪時說，在綜合比較國外品牌和國內品牌的高性能服務器之后，發現國外品牌的造價太高，遠超過了原先的預算，而且機器系統復雜，該局現有的技術人員恐怕維護起來有一點吃力，如果請國外公司來維護，費用又是一大筆錢。浪潮的天梭在這兩方面比較有優勢。而且從業務應用上看，也夠用了。
依靠價格“立地”是中國很多IT產品跟國外品牌搶市場的法寶之一，但最后能制勝，還得靠質量和提供符合客戶需求的應用。高性能計算機也不例外。
模式要創新
由于受到資金、應用水平等因素的限制，中國高性能計算曾經長期盤踞在以政府主導比較集中的能源、氣象、政府等領域。讓更多的普通用戶應用高性能計算，讓高性能計算平民化，一直以來是業內專家學者和用戶多方所提倡的。
但用戶之間的經濟實力、應用需求是千差萬別的，讓他們都通過自行購買高性能計算產品來用上高性能計算是不切實際的。即使都來購買，目前也存在著資源分散、應用效率不高的弊病。而將高性能計算作為一種公共服務，立足高性能計算應用需求集中的某一地域，面向地區性用戶提供這種公共服務的機構平臺的出現，為高性能計算的平民化開創了一種新的模式。作為上海信息港主體工程之一，由上海市政府投資建設，坐落于浦東張江高科技開發園區內的上海超級計算中心，已經成為了這種模式應用探索的一面旗幟。
上海超級計算中心（SSC）成立于2000年12月，是中國第一個面向社會開放、資源共享的高性能計算公共服務平臺。上海超級計算中心自投入運行以來，本著隨需應變、合作共贏的理念，為上海各行業提供了大量的高性能計算應用服務，在氣象預報、藥物設計、生命科學、汽車、新材料、土木工程、物理、化學、航空、航天、船舶等10個應用領域取得了一批重大成果，充分發揮了公共服務平臺的重要作用。2004年上海超級計算中心引進了峰值速度超過10萬億次/秒的“曙光4000A”高性能計算機，更是實現了中心高性能計算研發與應用雙跨越。
上海超級計算中心副主任袁俊告訴記者，“上海超級計算中心目前配置了相對比較豐富的高性能計算應用軟件，并且組建了一支高素質的人才隊伍。上海超級計算中心的發展目標，就是立足上海、輻射華東、服務全國，努力成為世界一流的高性能計算公共資源服務中心、高性能計算技術支持中心、高性能計算增值服務中心。
值得一提的是，曙光4000A是曙光公司和上海超級計算中心聯合開發的。曙光公司總裁歷軍認為，用戶和制造商聯合開發高性能計算機是未來的一種有效的合作方式，用戶更了解需求，雙方合作的產品將更加符合市場的需求。
人才培養不容忽視
“對于一個企業而言，它的目標就是利潤。目前中國企業規模小，很多難以承擔類似高性能計算這樣投入大、回報時間長的產品，企業進入或者退出高性能計算領域都是可以理解的。高性能計算屬于基礎產業，必須由政府牽頭去進行研究推進?！币晃焕显菏拷邮懿稍L時說。在這次采訪中，相關的從業人員呼吁政府加大推進高性能計算機發展的聲音不止一次聽到。
浪潮集團高級副總裁王恩東甚至建議，國家相關機構在采購高性能機時，應優先采購國產品牌。但目前這點完全沒有體現出來。
國家和相關高校要推進高性能人才的培養也成為焦點。 目前中國專門從事高性能計算研究的人才積累不如國外，跨學科高性能計算應用人才缺乏，持續加強高性能計算人才的培養刻不容緩。
作為人才培養搖籃的教育機構，對于擔負起高性能計算人才的培養責無旁貸。目前有一些高等院校已經搭建起高性能計算系統，高性能計算在高校的普及已經逐漸拉開。充分利用目前設備，立足自身需求，培養更多的復合型高性能計算人才，應該是下一階段高等院校高性能計算應用的一個重點。
高性能計算范文4
“2012年8月，陜西省工業和信息化廳同意成立陜西省高性能計算研究中心，并委托西安郵電大學進行建設。”陜西省高性能計算研究中心主任周曉輝教授介紹說，目前，該研究中心組織了一支強有力的專家團隊，其中包括國家外專局專家1人、陜西省“百人計劃”特聘專家3人、陜西省青年科技新星2人。
值得一提的是，與傳統高性能計算研究中心不同，陜西省高性能計算研究中心以解決陜西省當前信息化問題的高性能計算應用開發為目標，作為陜西省信息化建設的重要組成部分。該中心遵循陜西省信息化頂層設計“以需求為主導，以應用為目的”的方針，一切科研和實施工作均以服務陜西3800萬居民為根本目標，為陜西省電子政務、駐陜企業、農村信息化等多方面提供高性能計算服務。
“為了將電子政務建設落到實處，陜西省政府要求各所屬單位數據中心集中到省信息化中心，實現各部門數據互聯互通，正因如此，在研究中心內，我們可以獲取所有職能部門的數據，進行大數據分析、處理，同時，還可以在最短的時間內實現跨部門的數據庫整合?！敝軙暂x表示，“其實，不論是政府還是行業用戶對于高性能計算均有著龐大的需求，但需要強調的是，我們不僅需要領先的高性能計算系統，更應該借助這些系統對國計民生產生價值?！?/p>
正是在這樣的目標驅動下，周曉輝帶領陜西省高性能計算研究中心建立了金融風險控制模型。據悉，該模型主要基于蒙特卡洛模擬，目前美國金融界已經大量應用蒙特卡洛模擬來量化風險，它是一個關于概率的算法，非常適合研究社會問題。
“眾所周知，金融行業是一個瞬息萬變的行業，依靠傳統CPU的運算能力，只能進行粗粒度的長期風險管理，而實現市場變化的及時反應，還需要更加高效的平臺，為此，我們選擇了英特爾作為我們技術層面的合作伙伴，通過其微異構架構，實現高性能計算系統性能的大幅提升?！敝軙暂x說。
其實，對于上述問題，有業內人士早已提出，建設HPC不是為了建設，而是為了應用，雖然規模可以快速提升上去，但是應用開發將受到極大的挑戰。
用比較小的核、做高度的集成、仍然遵循x86處理器架構、提升內部通信的效率、使用單一的編程模式——這就是英特爾至強與至強融核組成的英特爾微異構架構。
“在金融風險模式設立之初，也是依托傳統的x86平臺進行開發，但不久我們發現，借助現有平臺，我們無法對金融數據進行快速的實時分析，有效的風險管理更是成為空談?！标兾魇「咝阅苡嬎阊芯恐行目偣こ處熑A誠表示，“如果為提升性能，將其從x86平臺遷移到CPU+GPU異構平臺，最長可能需要1個月的時間，而且開發難度高，風險也不可控，我們很多做研究的同事都不是計算機專業出身，在x86平臺上進行開發還可以勝任，但要在CPU+GPU異構平臺上進行開發則難度太大。”
高性能計算范文5
消除平臺和應用之間的距離
如果說ChinaGrid一期工程的成果是搭建高性能計算的網格平臺，其二期工程的目標顯然是希望讓網格平臺的資源能夠被更好地使用起來。這是否意味著，ChinaGrid與英特爾這類廠商的合作主題也會產生一些變化呢？
來自上海交通大學的林新華老師告訴記者，除了高性能計算平臺的建設外，“真實應用工作負載”正在成為他們目前與英特爾合作的一個重要方向。之所以要加強在這個領域的合作，主要是因為在以往高性能計算設備選型的過程中，他們發現有時即使是采購了性能很強的計算平臺，運行實際應用的時候依舊會出現計算瓶頸，而有時對于只有較低運算需求的應用，計算平臺的性能又會被極大浪費?？梢哉f，在采購之前，他們預計采購的計算平臺能否最終真正支撐應用的需求，他們也無法預測，而這種風險很容易造成平臺投資的浪費。
在他看來，直到開始和英特爾進行“真實應用工作負載”的合作后，他們才找到了高性能計算平臺采購的標尺。英特爾為他們提供了一個仿真計算環境，可以把應用放到仿真計算環境中進行測試，再根據測試結果對其高性能計算環境進行調優。在其近期的的一個關于等離子物理研究的應用中，借助這個測試，經過調優的計算平臺的性能比他們之前使用的快了40%。
林新華老師表示，教育網格建設高性能計算平臺的目的不是為了構建一個性能強大的計算平臺，最終目標還是為應用服務。但顯然，當前高校在平臺建設的過程中，依舊普遍缺乏判斷應用與高性能計算平臺之間的距離的方法。如果高性能計算技術的提供者可以幫助高校消除兩者之間的距離，對于ChinaGrid的發展會更有實際意義。
通過標準化實現可擴展
覆蓋全國13個省市、20所高校，聚合計算能力和存儲能力分別達到了16萬億次和180TB，成功開發和部署了包括生物信息學、圖像處理、計算流體力學、海量信息處理、大學課程在線在內的五類應用網格，作為中國教育和科研領域的戰略性基礎設施，以提供高性能計算和信息服務為建設目標的ChinaGrid（中國教育科研網格）過去8年的建設成果可謂碩果累累。
但是，ChinaGrid工作組成員、清華大學教授鄭緯民也表示，各大學校的資源共享、實現統一調配等問題，在當前的網格建設中依舊存在很多難點。所以，ChinaGrid二期中新增的高性能計算平臺的所有權將全部歸屬于ChinaGrid。ChinaGrid將通過建設7個中心和7個分中心對會員單位分配計算資源。
高性能計算范文6
伴隨著基因組研究日新月異的快速發展，相關信息出現了爆炸性增長，迫切需要對海量生物信息進行處理。以DNA堿基數為例，其增長速度呈指數性增長，大約每14個月就會增長一倍，這種增長速度只有計算機運算能力的增長可以與之相比。所以在當前基因組信息爆炸的時代，需要建立超大規模計算系統，用更準確、更可靠的方法來分析這些數據，從中獲得有用的信息是生物信息學取得成果的決定性步驟。
近日，具有萬億次浮點運算能力、基于四核處理器的聯想高性能機群――深騰1800落戶于上海交通大學，承載著該校在生命科學研究領域的多種核心應用軟件。上海生物信息技術研究中心主任李亦學在接受記者采訪時說: “生物與計算結合最早叫做計算生物學，從要求來講，能夠進行大規模計算即可，對單個CPU結點的內存沒有多大的要求，但隨著生物學的發展，對計算機的要求變得比較復雜。一個完整的解決方案，要求對大量不同的數據庫同時進行快速檢索，然后是數據整合，同時還要做很多并發計算，很多計算是非常耗內存的。實際上并不一定非得要求計算能力非常高，但一定要可靠。再者，需要同時并發完成許多不同的計算。”
李亦學說，他們在進行生物信息計算時會同時存在幾十種不同的任務，這不但需要計算機運算速度快，還要求有很大的共享內存?，F代生物學為了獲得高速運算，必須把所有的數據放在內存中進行操作，這樣會節省時間。如果沒有很大的共享內存，他們的很多案例就沒有辦法做了。比如大的基因組測序數據的拼接工作，內存要30G左右，大內存的胖結點可以做到。而四核的發展，其實可以把每個結點共享內存加大，在性價比方面也比較高，這種發展非常符合生物學發展對復雜生物系統計算性能的要求。
