按：在10月的2018全国高性能计算出来学术年会（HPC China 2018）上公布的中国高性能计算机性能排行榜TOP100中，中科曙光第九次夺回中国内市场份额的第一名。而在11月全球超级计算出来大会（SC18）上，全球首款使用了水龙头式液体热力学加热技术刀片服务器的HPC系统——曙光新一代硅立方高性能计算机首次亮相，标志着用于全新水龙头式液冷高效风扇技术的硅立方产品形态的问世。软件层面上，中科曙光公布了SothisAI2.0人工智能平台，推展AI、深度自学及训练领域与HPC的深度融合。

相结合AI大潮，中科曙光也在以AI为主体业务的互联网领域进帐丰厚，签约了以今日头条为代表的大单，标志着其在互联网方向非传统HPC领域的大力发展。中科曙光回应，融合将不会是未来重点推展的理念之一，期望需要将平台打导致承托HPC、大数据或AI的综合性先进设备计算出来平台。近日，与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何铁宁，以及曙光公司低HPC方案与交付给部经理杜夏威，就中科曙光HPC领域在2018年及未来的发展状况展开了交流对话。

异构计算蓬勃发展2018年，HPC领域经常出现了许多新名词新概念，比如以前常用的性能单位是Flops，现在又多了一个新的单位Ops，仍然以浮点运算作为衡量标准，而是对操作者次数的考量。此外还有NVIDIA产品上少见的Tensor Core，这新计算出来单元在未来的AI运算领域还不会有更加多发展空间。自NVIDIA DGX2发布后，HPC界开始从纯粹执着高性能，改变为与AI谋求更佳的融合，美国的Summit超级计算机也不值得注意。随着Summit新的夺取了中国占有多年的TOP500第一名，让使用CPU+GPU这种异构体系结构的HPC沦为了意味著主流。

迟学斌对谈到，Summit这台机器让人印象尤其深刻印象的一点是它的测算效率很高，超过了70%多，这在有数的异构系统里应当是最低的一台，其最低性能高达3EOPS，这对于中科曙光来讲是一个挑战，要发展某种程度E级计算出来HPC的话，其他途径很难构建，不能用于异构体系由。据介绍，在全球超级计算出来大会上，早已有一些十分极致的Summit应用于展出了出来，例如由美国加州理工大学和国家实验室设计的，用于传统科学计算和AI计算出来结合来预测地震的应用于，在设计上十分有意思。“地震整体的计算出来用于了传统科学计算中的有限元，而在单点毁坏相当严重的地方则用于了测量数据特AI推理小说。

”何铁宁分析道，“两者融合之下，将Summit这台机器应用于到了极致，并据此获得了戈登·贝尔奖。”他回应，这些应用于最有一点自学的地方是如何让传统科学计算和AI计算出来这两者有机的融合一起，构建较为极致的阻抗平衡几乎给定。绿色、高效、可拓展在2018年的HPC领域，节约能源性早已沦为了一个十分最重要的问题，这从全球超级计算出来大会Green500名列之后可见一斑。

根据(公众号：)的仔细观察，目前在一个计算中心的成本中，电费占有了相当大的比例，而为减轻这一状况，内蒙古等北方能源产地正在大力考虑到如何将煤炭必要改变为计算力。即首先把煤炭能源就地改以电力输入，未来的计算中心则可以必要选址于此并必要将电力转化成为计算力输入。

“原本要将北方铁矿的煤炭通过大秦铁路运往南方，发电之后再行千里电缆给计算中心，最后才能输入计算力。”何铁宁称之为，“如果就地铁矿、就地发电、就地计算出来，然后必要把计算力从内蒙古赢到广东，可以很大的增加现在运煤和电缆过程中的一系列损耗，整体运转效率很高。”他回应，目前中科曙光正在与呼和浩特政府展开探究研究，未来有可能在呼市进行试点建设。此外，未来在HPC上继续执行的运算，有可能仍然全部归属于传统科学计算，其中还不会还包括一些推理小说等AI计算出来。

原本HPC所处置的应用于大部分归属于确定性的问题，在计算结果已完成后只需精度符合要求才可，而以后要处置的问题有可能更加多是归属于趋势问题，仍然是靠精度取得胜利。针对这一改变，迟学斌以股市分析举例，这是很动态的东西，并不需要那么准确，但是要能准确描绘出其整体走势。“这种动态问题在未来不会充分发挥更加最重要的起到，现在传统科学计算的规模受到可扩展性的制约早已很难大幅度提高，在传统科学计算和AI计算出来结合的新形势下，可扩展性的问题仍然是关键性问题。

”中国超算的机遇和挑战今年的HPC市场风起云涌，一旁是美国两台新的超算Summit与Sierra，将占有HPC TOP500榜首多年的中国超级计算机神威太湖之光塞满了第三位，另一边则是中国超算的入榜数量由半年前的206台减少到227台。此消彼长的白热化竞争让我们更为关心，比起发达国家的超算技术领域，国内在超算领域主要不存在哪些机遇和挑战？回应杜夏威回应，从企业的角度来看，确实的HPC技术在传统行业或成熟期产业界的渗入只不过还相比之下严重不足。国内能做相结合HPC系统助推生产与建模的制造业比起国外还很少，有很多高端生产企业仍然逗留在传统工作站或传统用于方式上，并无法有效地利用或将其业务迁入到HPC系统并充分发挥效能，以加快产业或设计的较慢递归。“这一情况影响的不仅是能无法已完成计算出来的问题，有可能还不会影响相结合计算出来派生出来的整个产品生命周期管理、数据管理以及数据交互问题，甚至还包括未来一步步递归产生的知识库适配问题。

”杜夏威对这一问题十分严肃，“这是一个相当大的链条，我们与国外比起还有相当大的差距。”迟学斌认为，中国在HPC领域跟国外仍然有差距，也仍然在追上。这种差距主要反映在软件和应用于层面，且这种差距并非依赖资金投入之后能构建追上，而是要持续大大的渐渐文化底蕴。目前国内HPC硬件上的“急弯转弯”并无法掩饰整体缺少良性发展的情况，我们现在也相反这一模式投向，想要办法完备生态体系，但差距仍然相当大。

“我们劣的只不过是一份底蕴。”何铁宁总结道，“国外是一点点发展一起的，我们现在最重要的是把负债累累的基础打牢。

”对于将要来临的2019年，迟学斌回应中科曙光的重点依然在于E级超算，“构建途径有可能是异构也有可能是众核”，同时AI还是不会继续下去，相结合于AI和传统HPC如何需要彼此因应或者融合一起，这有可能还是各家追赶的热点。此外中科曙光在软件上的投放也将渐渐减少，明年将不会有更加多的投放在生态建设上。原创文章，予以许可禁令刊登。

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