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孙永杰的博客

 
 
 

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10万部Android手机:高性能计算陷竞速误区?  

2010-11-23 09:00:53|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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当我们还沉浸在“天河一号”高性能计算机杀入全球高性能计算TOP500榜首,并以此认为中国的高性能计算已经处于全球高性能计算领域领先位置的时候,在近日新奥尔良举行的“2010年超级计算机大会”上,始于1993年的全球高性能计算TOP500评选的标准遭到了与会专家的质疑。质疑的焦点就是在高性能计算领域沿袭了多年的Linpack基准测试标准。

 

由于Linpack基准测试标准过于技术,笔者在此不想赘述。说通俗了,依据Linpack基准测试标准得出的就是高性能计算机系统的运行速度。例如这次TOP500排名第一的“天河一号”的实测运算速度是每秒2570万亿次;排名第二的“美洲虎”超级计算机实测运算速度为每秒1750万亿次;排名第三的“星云”计算机实测运算速度是每秒1270万亿次。如果单纯从速度看,“天河一号”自然是当之无愧的第一,这也是TOP500排名的唯一标准。

 

但如果我们仔细看下“天河一号”,包括排名第三的曙光的“星云”系统的配置,就不难发现,系统除了采用传统的CPU外,还大量采用了GPU(图形处理器),而GPU是目前公认的对于单纯提升运算速度(主要是线性的浮点运算)最有效的手段。但随之而来的问题就是,由于目前的高性能计算应用(软件)多是基于传统CPUX86)的架构开发的,而基于GPU的软件开发远未达到针对CPU那样的普及和成熟度,这意味着在实际的应用中的效率会缩水。另外,CPUGPU间的沟通效率也是制约其应用效能发挥的瓶颈。当然,笔者这里并非否定GPU在某些应用上(例如追求浮点运算性能)所发挥的作用确实要高于CPU,但从当前高性能计算的整体应用上看,基于CPU的应用要多得多。

 

对此,Intel数据中心营销主管约翰?汗格威尔德(John Hengeveld)日前在“2010年超级计算机大会”上表示:超级计算机500强排名标准有问题,在超级计算机所从事的计算任务中,80%都没有被评测到。该排名所使用的标准并不是业内具有代表性的标准。而IBM深度计算部门主管大卫?图雷克(Dave Turek)也表示:该排名究竟是用来衡量什么的,令人难以理解。更有的高性能计算系统厂商戏称,如果将10万部Android智能手机连在一起,也能排在首位。虽然这种比喻有些夸张,但都说明了一些问题,一是通过GPU加速获得计算速度提升的技术门槛并不高,其二是这种提升在实际的应用中能否发挥出最大的效率和应用范围有多广令人怀疑,莫非只是落了个速度最快的虚名?

 

基于上述的质疑,桑迪亚国家实验室正与IntelIBMAMDNVIDIAOracle合作定义新的基准测试排名Graph 500( http://www.graph500.org/ ),据称,此基准测试是利用图论去分析超级计算机在模拟生物、安全、社会以及类似复杂问题时的吞吐量进行排名,而不只是像Linpack那样比较传统的数值运算能力。目前只发布了TOP10,第一名是IBM蓝色基因“ Intrepid”,遗憾的是,与TOP500排名三甲之中有两家中国的高性能计算系统相比,中国的高性能计算机未进前10。同时,在另一个与TOP500几乎同时发布的与高性能计算系统效率相关的Green500排名中,在前10名当中也未见到中国高性能计算系统的身影。

 

其实,无论是业内对于高性能计算TOP500排名标准的质疑,还是其他相关的高性能计算排名(例如Green500)都在提醒我们,一味地追求速度,或者说速度第一并非真的就证明我们的高性计算水平就一定很高,关键还是要看实际的应用。另外,除了速度之外,就算我们依然拿TOP500来衡量的话,我们与人家的差距还是存在的。例如在TOP500排名的系统中,有274套来自于美国,占了全部系统数的54.8%,而我们只有41套,仅占8.2%,虽然在所有的国家中,排名第二,但人家第一的份额是咱们的6.68倍。这从一个侧面反映出,我们在高性能计算应用的广度和深度上仍存在着较大的差距。还有就是从全球高性能计算市场营收的角度看,据IDC的统计,在2010年第二季度,惠普以33.3%排名第一,其次是IBM29.5%)和戴尔(16.2%),这三家占了近80%的高性能计算的营收。相比之下,曙光是唯一没有被归入“其他类”的中国高性能计算厂商,但收入仅占到全球高性能计算市场的0.6%。这无疑又从一个侧面证明我们高性能计算在市场化方面的差距。

 

最后就是在高性能计算的应用软件上,据业内人士称,我们在某些大型的高性能计算应用上根本开发不出相关的应用,所以只能依靠国外软件厂商的软件,这是中国高性能计算普及和发展最大的软肋。

 

实际上,从去年的下半年到今年,中国的高性能计算给笔者的感觉是似乎陷入了一个竞速的误区,好像只要有速度就有了一切,其实,高性能计算作为一个产业和市场,并非只是速度快了就可以证明一切,就可以拥有一切,它是一个软硬、应用等综合实力的较量,所以这次业内对于TOP500评测标准的质疑对于我们的高性能计算产业是件好事,至少让我们从追求速度的快感中找回一些理性。

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