不過我們還是先來看看統(tǒng)計結果，中國“神威·太湖之光”和“天河二號”第三次奪得前兩名，瑞士的代恩特峰名列第三，美國20年來首次無緣前三。
美國上榜數(shù)量雖然小幅減少至169個，但總數(shù)仍是第一，中國位居第二，有159個。排第三的日本有33個系統(tǒng)，另外上榜系統(tǒng)數(shù)量達到兩位數(shù)的只有德國(28個)、法國(18個)和英國(17個)。
液冷技術成為新熱點
在本期發(fā)布的全球超算TOP500榜單上，我們看到了兩套來自中國的液冷技術商用HPC系統(tǒng)。這兩套已商用的液冷HPC系統(tǒng)均由中科曙光制造，分別是位于中科院大氣物理研究所的地球數(shù)值模擬裝置原型系統(tǒng)和位于國家電網(wǎng)電力科學研究院仿真中心的超級計算系統(tǒng)。
神威•太湖之光也采用了液冷技術
在非商用上，國內(nèi)的“神威•太湖之光”和“神威藍光”均采用了液冷技術。而放眼國際，使用液冷技術的HPC也不在少數(shù)。可以說，液冷技術已成為高性能計算甚至是數(shù)據(jù)中心界的“寵兒”，這也將推動液冷技術的進一步發(fā)展。
醫(yī)療行業(yè)面臨大數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，等待HPC來破
在2015年1月20號美國總統(tǒng)奧巴馬第一次提到了作為國家的規(guī)劃，美國要在2015年開展精準醫(yī)學研究。從此，精準醫(yī)學就成為當前生物醫(yī)學領域當中的一個非常重要的事件。我們在當代的生物學中出現(xiàn)了一個非常重要的，劃時代的變革：就是人。在我們這個年代，能夠精確的測量自己的遺傳密碼，相信是人類科學史上的重大事件。中科院院士陳潤生在演講時重點介紹了高性能計算時代下的精準醫(yī)療。
很多評論認為精準醫(yī)學的研究已經(jīng)是新一輪國家科技競爭和引領國際潮流的戰(zhàn)略制高點。以基因組測序為龍頭，包括其他遺傳密碼的測量正在發(fā)展。
在上世紀90年代，測量一個人的遺傳密碼需要30億美金，15年的時間。而現(xiàn)在測量一個人的遺傳密碼只用三天的時間，5000塊人民幣，估計兩三年之內(nèi)只需要3-5小時就可以，花費600-700人民幣。所以，在未來的兩三年之內(nèi)，每個人都可以拿著自己的遺傳密碼。到那個時候，醫(yī)院醫(yī)生的壓力，計算科學家的壓力就大了，每個人都拿著自己的遺傳密碼去找答案，這會成為兩三年內(nèi)就出現(xiàn)的情景。既是一個很好的創(chuàng)新的機會，既是一個很好的產(chǎn)業(yè)，也是迫于眉睫，必須解決大數(shù)據(jù)處理的問題。
當前所面臨的就是來自計算與大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，一個人的遺傳密碼就有3X10的9次方，大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)是非常嚴酷的。由于測量技術的發(fā)展，現(xiàn)在每時每刻都有T、甚至P數(shù)量級的數(shù)據(jù)涌入到平臺上。我們還沒有來得及處理這個數(shù)據(jù)，而下一個比它量更多的數(shù)據(jù)就已經(jīng)來了，如何快速處理好這些數(shù)據(jù)是高性能計算機的新挑戰(zhàn)。
目前來看，雖然精準醫(yī)學提供了非常美好的前景，將對人類的健康產(chǎn)生變革性的影響，但是到目前為止，還是剛剛開始，我們遇到了大量的有關大數(shù)據(jù)處理的計算問題，這些計算問題希望能夠在智能計算發(fā)展的情況下得到答案，為人類的健康的服務。
高性能計算讓人工智能走向更多領域
聯(lián)想集團副總裁、企業(yè)服務云計算研究室、無線研究實驗室黃瑩博士認為：在人工智能的應用方面，主要有三個方面的障礙。第一是大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)又分為結構化和非結構化。人工智能是一個全新的科學領域，有很多大學正在開始設立這個學科，人才的短缺是第二個障礙。第三個障礙就是資源的問題，存儲、計算等硬件需要各種各樣的架構，執(zhí)行起來非常復雜，還有一些軟件用起來也很困難，這就是我們談到的人工智能采用起來的三個障礙。
如何讓系統(tǒng)更加適合人工智能，諸多服務器廠商都推出了基于GPU的產(chǎn)品。同時針對下一代架構，還會有訓練用的服務器。此外，還能夠支持GPU-FPGA，做視覺影像方面的處理。聯(lián)想提出的一點，是要把AI做得更加簡單。據(jù)黃瑩博士介紹， LiCO是針對中國市場設計，并且在中國開發(fā)出來的，未來會把它做到全球化。LiCO能夠幫助用戶去安裝不同的組件，比如Intel的Workflow GUI。
聯(lián)想提供一個AI參考架構，也可以看成是整合后的集成系統(tǒng)。包括硬件，比如網(wǎng)絡、管理節(jié)點、推斷節(jié)點、訓練節(jié)點以及大數(shù)據(jù)節(jié)點。把LiCO放在上面，從而使得人工智能拼圖變得完整。今年會有一些具體的行業(yè)實踐，比如生命科學，醫(yī)療，教育，制造。在制造業(yè)，可以進行預測性故障的檢測并提供維保服務，可以更好地知道哪些方面能夠運用人工智能。
筆者認為，在短期內(nèi)高性能計算TOP500依然會被神威太湖之光“霸占”，因為其競爭對手還需要等一段時間才能問世。當前我們關注的重點應該放在軟件與應用方面，目前中科院和幾大高校已經(jīng)在這方面有所突破，而人工智能等方面的研究我國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也與國外巨頭站在同一起跑線上，高性能計算正在從“跑分”邁向多領域“實戰(zhàn)”。
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轉型的最終目的 -提質降本增效
