关于高性能计算机的一些介绍

高性能计算

高性能计算机，就是指能执行高性能计算一类具有专业用途的计算机。那什么又是高性能计算呢？高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。

高性能计算(HPC)模型　　

这第二个模型的基本形式在计算机体系研究领域已经存在了很多年。

A普通模式是：

(3) CPI = CPI0 + MPI * PPM

这里的CPI指的是处理器在工作负荷状态下每执行一个指令的周期。CPI0是指内核CPI，MPI I则是指在工作负荷状态下高速缓存存储器每个指令失误的次数(注释：在高性能计算领域，MPI主要用于信息传递界面，在此处主要是指处理器构造惯例)，PPM是指以处理器时钟滴答声为单位对高速缓存存储器每个指令失误的次数的记录。第二和第三个方程式相互吻合。这第一个术语代表的是处理器，第二个术语代表的是内存。

可以直观的看到，假设每项工作下执行的P指令的工作负荷与代表处理器的频率的内核频率(每秒钟处理器运行周期的单位)再与方程式(3)相乘，就得到了方程式(4):

Tnode = (CPIo * P) * (1 / fcore) + (MPI * P) * PPM * (1 / fcore)

在这里要注意(CPIo * P)是以每项工作分配下处理器的运行周期为单位，对微处理器架构上运行的既定工作负荷通常是个恒量。因此把它命名为α。(处理器周期本身无法对时间进行测算，如果乘以内核的频率就可以得到时间的测算标准。因此Tnode在方程式(4)的右边)。

(MPI * P)也是同理。对于既定工作负荷和体系结构来说它也是个恒量，但它主要依赖于高速缓存存储器的体积。我们把它命名为M(MBcache)。而PPM是指访问主存的成本。对于既定的工作负荷来说，通常是个固定的数字C。PPM乘以内存频率和总线频率的比值(fcore / fBus)就从总线周期(bus cycles)转化成了处理器周期。因此PM = C * fcore / fBus。套入M(MBcache)就可以得到：

(5) Tnode = α * (1 / fcore) + M(MBcache) * (1 / fbus)

这个例子说明总线频率(bus frequency)也是个恒量，方程式(5)可以简化为方程式(6)：

(6) Tnode = α * (1 / fcore) + β

在这里Tcore = α * (1 / fcore)，而Tmemory = β(也就是公式2里的术语。我们把这些关键点关联在一起)。

首先在模型2里，公式5和公式6都有坚实的理论基础，因为经分析过它是如何从公式3推理而来(它主要应用于计算机体系理论)。其次，这个模型4个硬件性能参数的3个已经包括其中。还差一个参数就是内核数量(Ncores)。

用直观的方式来说明内核的数量，就是假设把N个内核看做是一个网络频率上运行的一个内核，称之为N*fcore。那么根据公式(6)我们大致可以推算出：

(7) Tcore ~ α / (N*fcore)

Tcore~ ( α / N) * (1 / fcore )

也可以把它写成：

(8) αN = ( α / N)

多核处理器的第一个字母Alpha可能是单核处理器的1/N次。

通过数学推算这几乎是完全可能的。

通常情况下我们是根据系统内核和总线频率(bus frequencies)来衡量计算机系统性能，如公式(5)所阐述的。但是公式(5)的左边是时间单位--这个时间单位指的是一项工作量的完成时间。这样就能更清楚的以时间为单位说明右侧的主系统参数。同时请注意内核的时钟周期τcore(是指每次内核运行周期所需的时间)也等同于(1 / fcore)。总线时钟(bus clock)周期也是同理。

(9) Tnode = αN * τcore + M(MBcache) * τBus

这个公式的转化也给了一个完成时间的模型，那就是2个基本的自变量τcore和τBus呈现出直线性变化。这对使用一个简单的棋盘式对照表对真实系统数据进行分析是有帮助的。

高性能计算机的应用和发展趋势

大家已逐渐认同这一观点，高性能计算机是价格在10万元以上的服务器。之所以称为高性能计算机，主要是它跟微机与低档PC服务器相比而言具有性能、功能方面的优势。高性能计算机也有高、中、低档之分，中档系统市场发展最快。从应用与市场角度来划分，中高档系统可分为两种，

曙光2000

一种叫超级计算机，主要是用于科学工程计算及专门的设计，如Cray T3E；另一种叫超级服务器，可以用来支持计算、事务处理、数据库应用、网络应用与服务，如IBM的SP和国产的曙光2000。

从市场的角度来讲，高性能计算机是高技术、高利润而且市场份额在不断扩大的一个产业。高性能计算机在政府部门、科研等领域的广泛应用，对增强一个国家的科技竞争力有着不可替代的作用。另外，美国和欧洲的经验已经证明，企业使用高性能计算机能够有效地提高生产率。

高性能计算机的发展趋势主要表现在网络化、体系结构主流化、开放和标准化、应用的多样化等方面。网络化的趋势将是高性能计算机最重要的趋势，高性能计算机的主要用途是网络计算环境中的主机。以后越来越多的应用是在网络环境下的应用，会出现数以十亿计的客户端设备，所有重要的数据及应用都会放在高性能服务器上，Client/Server模式会进入到第二代，即服务器聚集的模式，这是一个发展趋势。

网格（Gird）已经成为高性能计算的一个新的研究热点，是非常重要的新兴技术。网络计算环境的应用模式将仍然是Internet/Web，但5～10年后，信息网格模式将逐渐成为主流。在计算网格方面美国大大领先于其他国家。有一种观点认为，美国当前对于网格研究的支持可与其70年代对Internet研究的支持相比，10年后可望普及到国民经济和社会发展的各个领域。网格与Internet/Web的主要不同是一体化，它将分布于全国的计算机、数据、贵重设备、用户、软件和信息组织成一个逻辑整体。各行业可以在此基础上运行各自的应用网格。最近美国开始了STAR-TAP计划，试图将网格扩展到全世界。

在体系结构上，一个重要的趋势是超级服务器正取代超级计算机而成为高性能计算的主流体系结构技术。高性能计算机市场的低档产品将主要是SMP（Symmetric MultiProcessor，对称多处理机），中档产品是SMP、CC-NUMA（Cache Coherent-Non Uniform Memory Access，支持缓存一致性的非均匀内存访问）和机群，高档产品则将采用SMP或CC-NUMA节点的机群。在2001年左右，将会出现结合了NUMA（COMA和CC-NUMA）和机群体系结构优点的混合式结构，称之为Cluster-NUMA(C-NUMA)系统。可重构、可分区、可配置特性将变得越来越重要。此外还有一种新兴的称为多线程（Multithreading）体系结构将用于超级计算机中，它的代表是Tera公司的MTA系统，一台8 CPU的MTA已经成功地运行在圣地亚哥超级计算机中心。值得注意的是，所有厂家规划的高档系统都是机群，已经有厂家开始研究C-NUMA结构。

美国一直是世界上最重视高性能计算机、投入最多和受益最大的国家，其研究也领先于世界。美国能源部的加速战略计算ASCI计划，目标是构造100万亿次的超级计算机系统、软件和算法，在2004年真实地模拟核爆炸；白宫直属的HECC（High-End Computing and Computations）计划，对高性能计算的关键技术进行研发，并构建高性能基础设施；Petaflops计划开发构造千万亿次级系统的技术；最新的Ultrascale计划目标在2010年研制万万亿次级系统。日本计划将于2002年研制成40万亿次的并行向量机。欧洲的强项则主要体现在高性能计算机的应用方面。

总的来说，国外的高性能计算机应用已经具有相当的规模，在各个领域都有比较成熟的应用实例。在政府部门大量使用高性能计算机，能有效地提高政府对国民经济和社会发展的宏观监控和引导能力，包括打击走私、增强税收、进行金融监控和风险预警、环境和资源的监控和分析等等。

在发明创新领域，壳牌石油公司通过全球内部网和高性能服务器收集员工的创新建议，加以集中处理。其中产生了一种激光探测地下油床的新技术，为该公司发现了3亿桶原油。在设计领域，好利威尔公司和通用电气公司用网络将全球各地设计中心的服务器和贵重设备连于一体，以便于工程师和客户共同设计产品，设计时间可缩短100倍。对很多大型企业来说，采购成本是总成本的重要组成部分。

福特用高性能计算机构造了一个网上集市，通过网络连到它的3万多个供货商。这种网上采购不仅能降低价格，减少采购费用，还能缩短采购时间。福特估计这样做大约能节省80亿美元的采购成本。此外，制造、后勤运输、市场调查等领域也都是高性能计算机大显身手的领域。

高性能计算机能为企业创造的价值是非凡的，国外的企业和用户已经充分地认识到这一点。一个证明是，20世纪90年代中期以来，国外80%以上企业的信息主管在选购机器时考虑高性能计算机，而在20世纪90年代初，这个数字只有15%。

在国内这方面的宣传教育工作还很不够，没有让企业、政府和社会充分认识到高性能计算机的益处，从而导致了一些观念上的误解。以往一提起高性能计算机，人们马上就会联想到用于尖端科学计算的超级计算机。实际上，高性能计算机90%的用途是非科学计算的数据处理、事务处理和信息服务，它早已不是象牙塔里的阳春白雪。随着“网络计算”和“后PC时代”的到来，全世界将有数十亿的客户端设备，它们需要连到数百万台高性能服务器上。高性能计算机将越来越得到产业界的认同，成为重要的生产工具。

此外，人们一直以来还有这样一个认识误区，认为高性能计算机是面向高新产业和服务业的，而传统产业（尤其是制造业）并不需要使用。事实上，高性能计算机能够广泛应用于生物、信息、电子商务、金融、保险等产业，它同时也是传统产业（包括制造业）实现技术改造、提高生产率——“电子生产率”(e-productivity)和竞争力的重要工具。高性能计算已从技术计算（即科学计算和工程计算）扩展到商业应用和网络信息服务领域。的曙光2000-Ⅱ就瞄准了技术计算、商业应用和网络服务这3个领域的应用。

应该说，高性能计算机在国内的研究与应用已取得了一些成功，包括曙光2000超级服务器的推出和正在推广的一些应用领域，如航空航天工业中的数字风洞，可以减少实验次数，缩短研制周期，节约研制费用；利用高性能计算机做气象预报和气候模拟，对厄尔尼诺现象及灾害性天气进行预警，国庆50周年前，国家气象局利用国产高性能计算机，对北京地区进行了集合预报、中尺度预报和短期天气预报，取得了良好的预报结果；此外，在生物工程、生物信息学、船舶设计、汽车设计和碰撞模拟以及三峡工程施工管理和质量控制等领域都有高性能计算机成功应用的实例。

但是总的说来，高性能计算机在国内的应用还比较落后，主要原因在于装备不足、联合和配套措施不力及宣传教育力度不够。首先，国内高性能计算机的装机量明显不足。1997年世界高性能计算机的销售额美国约为220亿美元，中国约为7亿美元。美国的微机销售额约占世界市场的38%，高性能计算机占世界的34%，均高于其GDP所占世界份额（25%左右）。中国的微机销售额约占世界市场的3%，高于中国GDP的份额（2.6%）；但中国高性能计算机销售额所占世界份额仅为1%左右，低于GDP的份额。从另一个角度看，中国的微机市场接近美国的1/10，但中国的高性能计算机市场不到美国的1/30。

装备不足严重影响了高性能计算机应用的开发和人才的培养，这些反过来又影响了高性能计算机的使用和装备。值得庆幸的是，随着网络化和信息化工作的深入，国内社会已开始意识到高性能计算机的重要性。1999年，中国高性能计算机的市场销售额猛增了50%以上。

除了装备不足之外，我认为社会各行业、各层次的合作和配合不力也是阻碍高性能计算机应用发展的重要原因。应用市场的扩展关键要靠联合，在中国高性能计算机领域，系统厂商、应用软件厂商与最终用户和服务商之间并没有结成有效的战略联盟，形成优势互补的局面。我希望看到的是，曙光、联想、浪潮的服务器，运行着东大阿尔派、用友、同创等厂家的软件，在新浪网、8848网上为各行业的用户提供各种服务。国家正在实施一个“国家高性能计算环境”的计划，正朝着这方面努力。

国家863计划主题正在实施一个“国家高性能计算环境”的项目，计划到2000年年底在全国建设10个左右的高性能计算中心，这些中心将通过千兆位网络互连。目标就是尽量让全国用户免费共享全国的计算资源、信息资源和人才资源。这只是一个初期的项目，估计在2000年下半年会规划更大的项目。值得注意的是，已经规划的应用包括生物信息学、数字图书馆、科学数据库、科普数据库、汽车碰撞、船舶设计、石油油藏模拟、数字风洞、气象预报、自然资源考察和远程教育等领域。

2000年5月14～17日，国内将在北京组织一个“亚太地区高性能计算国际会议及展览”，届时全球二十几个国家和地区的代表以及国内外主流的服务器厂商将参加会议，会议计划围绕一些课题做特邀报告：美国工程院院士、Microsoft资深科学家Gordon Bell将讨论“后PC时代：当计算、存储和带宽都免费时，我们面临什么样的挑战？”，自由软件创始人Richard Stallman 将讨论“自由软件运动及GNU/Linux”，俄罗斯科学院院士Boris Babayan将介绍俄罗斯花了6年功夫新近发明的一种电脑芯片，据称它比Intel的Pentium Ⅲ和Itanium快几倍，而且具有安全、防病毒功能。

IBM深度计算研究所所长Pulley Blank将介绍“深蓝、基因蓝以及IBM的深度计算战略”。从会议的内容上我们能够看出，高性能计算的范围已超出了高端科学计算的领域。相信这次会议对国内高性能产业的发展将起到一定的推动作用。

此外，国家还有一个重大基础研究计划（也叫973项目）。高性能计算已经成为科技创新的主要工具，能够促成理论或实验方法不能取得的科学发现和技术创新。973项目中的很多项目（尤其是其中的“高性能软件”和“大规模科学计算”项目）都与高性能计算机有着密切的关系。^[3]

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