浅析高性能计算应用的需求与发展

计算机研究与发展ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTPJournal of Computer Research and Development 44(10):1640～1646,2007　收稿日期5;修回日期3　基金项目国家科技基础条件平台建设基金项目(5DK 6);国家自然科学基金项目(6533);国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(5B3);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(6,66)浅析高性能计算应用的需求与发展赵　毅　朱　鹏　迟学斌　牛　铁　曹宗雁(中国科学院计算机网络信息中心　北京　100080)(zhaoyi @scca s 1cn )A Br ief Vie w on Requirements an d Development of High Per f or mance Comput ing Applica tionZha o Y i ,Zhu Peng ,Chi X uebin ,Niu Tie ,and Cao Zongyan(Computer Networ k Informa tion Center ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080)Abstra ct Wi th t he development of HPC (high performance c omput ing )technologies ,HPC has been used to solve t he problems of scientific research and i ndust ry product ion in more and more fields 1HPC applications have developed rapi dly i n many scientific fields and boosted significant t echnology i nnovat ions 1Since 2004,t he Supercomputi ng Center of CAS (t he Chi nese Academy of Sciences )has i nvestigated t he HPC application requirement s of the Elevent h Five 2Y ear Plan i n CAS several ti mes 1The total HPC requirement s of CAS have been calculated based on t he collect ed detail requi rement s in each applicat ion field 1The result s pr ovide references for buil di ng the HPC environment and developing t he HPC applications of t he Elevent h Fi ve 2Y ear Plan in CAS 1In t his paper t he state 2of 2art s in t he research and development of HPC applications is briefly i nt roduced ,the progress of building HPC environment and developing HPC applications i n CAS i s described ,and t he HPC a pplication requirement s of the Elevent h Five 2Y ear Plan i n CAS are also analyzed 1Finally ,t he pr ospect of HPC application development is presented 1K ey w or ds HPC application ;high performance comput er ;gri d ;requirement ;development摘　要　高性能计算应用在高性能计算技术的支持下为科技创新做出了巨大贡献,并且和高性能计算技术在相辅相成中不断发展1自2004年以来,中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心针对中国科学院在“十一五”期间的高性能计算需求在全院范围内开展了多次调研活动,对中国科学院在“十一五”期间高性能计算的整体需求及各应用领域需求的分布情况有了比较全面的了解,其调研结果对“十一五”中国科学院高性能计算环境建设和高性能计算应用的发展具有良好的借鉴作用1首先介绍了国内外高性能计算应用的发展现状,并结合中国科学院高性能计算环境建设和高性能计算应用的发展情况,分析了“十一五”中国科学院高性能计算的应用需求,最后对我国高性能计算应用的发展前景进行了展望1关键词　高性能计算应用;高性能计算机;网格;需求;发展中图法分类号　TP3381　国内外高性能计算应用发展概况回顾计算机问世半个多世纪的历史,高性能计算应用与高性能计算机技术的发展密不可分1一方面,高性能计算机的研制为高性能计算应用提供了强大工具和物质基础,应用开发也推动了高性能计算机本身的发展1高性能计算应用涉及核武器研究、核材料储存仿真、石油勘探、生物信息技术、医疗和新药研究、计算化学、气象、天气和灾害预报、工业:2007-02-2:2007-07-0:200A 40020020200C 21702200AA01A117200AA01A11过程改进和环境保护等诸多领域1高性能计算机成为推动科技创新、社会进步的重要工具1111　高性能计算机研制推动应用的发展经过近半个世纪的发展,高性能计算机从最初的向量计算机,历经对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP),一直发展到机群系统(cl uster)和星群系统(c onstellation),实现了飞速发展1万亿(Tflops)、百万亿乃至千万亿(Pflops)次的高性能计算机将逐渐进入人们的视野1第29届全球高性能计算机TOP500排行榜[1]中,排名第1的美国能源部劳伦斯-利弗摩尔国家实验室的I BM蓝色基因ΠL Linpack性能为28016Tflops,峰值性能达到367Tflops;排名第2的美国橡树岭国家实验室升级的Cray XT4ΠXT3Linpack性能为10117T flops,峰值性能约为11914Tflops;排名第3的美国能源部桑地亚国家实验室的CRAY“红色风暴”Linpack性能为10114Tflops,峰值性能约为12714Tflops;排名第4的IBM托马斯沃森研究中心的IBM eServer蓝色基因系统Linpack性能为91129Tflops,峰值运算性能约为11417Tflops;安装在纽约计算中心的I BM eServer蓝色基因系统排名第5,Linpack性能约为82116Tflops,峰值性能约为10312Tflops1前3名高性能计算机系统的Linpack性能和前5名的峰值性能均突破了百万亿次(100Tflops)1近两年,关于研制千万亿次高性能计算机的讨论日渐火热1美日两国更是在千万亿次高性能计算机的研制上进行了激烈的竞争,相继推出千万亿次机器的研制计划1例如日本Riken高性能计算中心和NEC针对生化领域的MDGRA PE23,预计在2008年安装在美国能源部橡树岭国家实验室的Cray Baker和I BM的蓝色基因ΠP计划等1目前预计千万亿次系统将在2009～2011年间集中涌现1在我国,千万亿次高性能计算机的研制也提上了议事日程1根据“十一五”高性能计算机研发计划,我国将在2008年完成2台百万亿次高性能计算机系统的研发,并适时推出千万亿次高性能计算机1高性能计算机性能的提高必将推动应用的发展1在美国,高性能计算主要用于核武器研究、国家防御、国家安全、能源与环境、生物科学、地球科学、材料科学、天文学、药物设计、物理化学、电子器件及金融领域1日本的高性能计算主要为重大的科学探索和研究服务,如地球模拟器主要用于大气与海洋模拟、固体地球模拟、多尺度模拟等1欧盟国家投资高性能计算主要鼓励生命科学、信息技术、纳米技术、天文和空间科学、食品质量和安全、可持续发展等项目1我国高性能计算以经济发展为目的,涉及气象数值模拟与预报、地震预报、生物信息、药物设计、环境科学、空间科学、材料科学、计算物理、计算化学、流体力学、地震三维成像、油藏数值模拟、天体星系模拟、金融、制造等众多领域1112　高性能计算应用促进科技创新和社会进步随着研究的深入和竞争的加剧,各领域越来越多地使用高性能计算技术来解决科研和生产中的实际问题1高性能计算应用的发展不但促进了科技创新,也促进了社会的进步1高性能计算应用发展水平逐渐成为衡量一个国家综合国力和国际竞争力的重要指标1国外的高性能计算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1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、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1在能源领域,世界上石油公司通过高性能计算机处理石油勘探数据,为能源的发现提供支撑1在工业产品设计领域,采用先进的计算机仿真手段指导设计,大量地减少原型机试验,缩短研发周期,节约研究经费1对很多大型企业来说,采购成本是总成本的重要组成部分,福特等集团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1此外,制造、后勤运输、市场调查等也都是高性能计算机大显身手的领域1高性能计算应用为我国的科技创新做出了巨大贡献1近年来,我国对大规模科学计算和高性能计算都给予了极大的重视和投入1国家“九七三”计划和“八六三”计划均有对高性能计算方面的大量投入,计算机界的许多学者也认识到应用的重要性,特别对高性能计算应用给予了高度的关注1在传统的高性能计算应用领域如国防安全、核爆模拟、石油勘探、天气预报、洋流研究等有了更大的进展1在新兴的应用领域,如生物信息、基因、纳米材料、微电子、工业产品设计和制造等方面也有了很快的发展1在信息处理,政府、金融、流通等领域纷纷用高性能计算机处理海量数据[2]1113　网格是高性能计算应用发展的新趋势世纪网络化是高性能计算应用最重要的趋势,网格()已经成为高性能计算的一个新的研究热点1用美国网格计算领导人F的话来说,1461赵　毅等:浅析高性能计算应用的需求与发展21gri doster“网格是构筑在互联网上的一组新兴技术,它将高速互联网、高性能计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体,为科技人员和普通百姓提供更多的资源、功能和交互性,让人们透明地使用计算、存储等其他资源”[3]1在网格方面美国大大领先于其他国家,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1TeraGrid是由美国国家科学基金会发起,由9个超算中心和国家实验室针对科学研究中出现的资源共享、合作研究等问题提出的1 Tera G rid利用高性能网络,将分布在全国的高性能计算机、高端科学仪器、数据资源连接在一起,具有超过102Tflops的计算能力和15PB的存储能力1其他国际上比较知名的网格还有欧盟的E GEE、英国的e2Science和环太平洋网格应用与中间件联盟PRAGMA等1我国对网格技术的研究也给与大力支持,“十五”“八六三”计划的高性能计算专项和软件专项等重大科研项目都与网格技术有关1中国国家网格(Chi na National G rid,CN G rid)就是“八六三”计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项支持建立的网格示范平台[4]1CN Grid一期项目有8个计算结点遍布全国六大城市,总计算能力达到16Tflops,存储能力达到200TB,已经支持科学研究、资源环境、制造业和服务业的11个行业应用,包括资源环境网格、航空制造网格、气象网格、科学数据网格、新药研发网格、森林资源与林业生态工程网格、生物信息网格、教育网格、城市交通信息服务网格、仿真应用网格和国家地质调查网格12　从超级计算中心看高性能计算应用需求与发展 面对暴雨、海啸、洪水、地震、SARS等不可预知的自然、社会挑战以及各种商业风险,世界各国均倾注大量人力、物力、财力资源推动本国高性能计算的发展,我国政府、企事业、科研单位也在积极推动高性能计算机应用的普及1中国科学院(简称中科院)非常重视高性能计算环境建设和高性能计算应用的发展,对发展我国高性能计算事业起到巨大推动作用1中科院计算机网络信息中心超级计算中心(简称超级计算中心)秉承“面向科研领域、立足服务社会、提供优质服务、推进并行事业”的方针,承担中科院高性能计算软硬件环境建设任务,推动高性能计算应用的发展,为中科院内外用户提供高性能计算服务和技术支持,在高性能计算环境建设和高性能计算应用方面取得了一定的进展1211　高性能计算环境建设“十五”期间,中科院在高性能计算环境建设方面取得显著成就,实现了跨越式发展1从几十亿次的S GI Power Challenge X L(1996年)到近百亿次的日立SR2201(1998年)和逾千亿次的国产曙光20002II(2000年),直至5万亿次的国产联想深腾6800超级计算机(2003年),计算能力大幅提高1深腾6800是超级计算中心现有最重要的计算资源,用户多,应用范围广,在科学计算应用中发挥了重要作用1至2007年6月,深腾6800有正式用户191个,平均整体使用率为90%,最高时达到9612%,系统一直处于满负荷运行状态1与高性能计算环境配套,S GI onyx350可视化系统帮助用户处理分析深腾6800上获得的海量数据,是高性能计算环境中不可缺少的重要组成部分1同时,以开发高性能计算环境的科学计算与系统应用软件,建设有自我特色的高性能计算环境为目的,通过基础并行软件平台、系统应用软件与工具平台和科学计算平台这三大平台的建设,最终建立起了一个与硬件环境相配套、较为完备而有明显自我风格、基于网格的高性能计算软件环境1212　高性能计算应用进展深腾6800的应用领域涉及气象数值模拟与预报、地震预报、生物信息、药物设计、环境科学、空间科学、材料科学、计算物理、计算化学、流体力学、地震三维成像、油藏数值牛拟、天体星系模拟等,其中70%以上的应用课题受到“八六三”、“九七三”、国家自然科学基金、百人计划、院创新等国家重点项目资助,在院内外的科学计算中发挥了重要的作用,并作为国家网格项目北方区主结点与上海超级计算中心及全国其他省市的大型计算机实现了异地互联1以高性能计算环境为基础,超级计算中心积极与院内外的多家单位合作,取得了一系列引人注目的应用成果1与中科院力学所非线性力学国家重点实验室(LNM)和中国地震局合作的应用课题“非均匀脆性介质破坏的共性特征、前兆与地震预报”,在成功预测年和5年中国大陆地震以及南亚地震方面取得了引人瞩目的成果,并且由超级计算中心帮助完成的并行化LU RR地震预报程序已经按照国2461计算机研究与发展　2007,44(10)2004200家地震局的要求移植到地震局的计算环境中,将在我国中长期地震预测预报中发挥重要作用;与中科院武汉测量与地球物理研究所合作的应用课题“地球重力场仿真系统研究”,其成果在2005年珠峰重新测高中发挥了重要作用;与中科院生态环境研究中心和中国气象科学研究院合作的应用课题“大规模科学计算在生态环境研究中应用”,其成果为北京市城市规划提供了科学依据;与中科院空间科学与应用研究中心合作的应用课题“灾害性空间天气数值预报模式的初步应用开发”,参与了“双星计划”,为中国航天事业发展做出了贡献;与中科院过程工程研究所合作的应用课题“大规模并行粒子模拟通用软件平台的开发与应用”,其成果已经在工业应用中(如宝钢)取得显著成效1213　高性能计算应用需求为满足国民经济发展的需求,高性能计算的需求正在迅速增长1尤其是在基础科学领域,对计算的需求永无止境,而且性能越高的计算机越能产生高精度高时效的成果1目前,深腾6800一直处于满负荷运行状态,折射出下一步高性能计算环境建设的更大需求和更高目标12004年开始,超级计算中心结合中科院“1+10”创新基地和重点学科的部署,重点对过程工程、空间科学、计算化学、药物设计、材料科学、地球科学、环境科学、生物信息、流体力学、高能物理等11个应用领域开展了多次“十一五”高性能计算应用需求调研,下面分别从研究方向需求、计算需求、应用软件需求和可视化需求方面对调研结果进行具体分析11)研究方向需求“十一五”期间各领域用户都对高性能计算提出了需求,例如化学工程中复杂系统的结构研究、空间环境灾害性天气变化规律的研究、有机发光材料的研究、禽流感、艾滋病等重要病毒及重要疾病的药物筛选、纳米电子器件的研究、地幔对流的数值模拟、大规模地震波的数值模拟、癌症样品相关基因的测序及突变分析等1这些项目的主要来源为国家自然科学基金、“八六三”计划、“九七三”计划及科学院项目1各领域的主要研究方向如表1所示:T a ble1　The Pr imar y Resea rc h Aspects of E a ch Appl i cat ion Field表1　各应用领域主要研究方向Application Field Research AspectProcess Engineering Chemical Engi neering,Molecular Simulation,Green Chemist ry Space Science Space W eat her,Space Enviro nm ent,Ast ronautics,C o mm unicationC omputational Chemist ry Quantum Chemist ry,Phys ical Chemistry,Mat erial,Organic Chem i s t ry,Molecular Dynam i cs, Nonadiabatic Dynam ics,Quant um Inform ationDrug Design Drug Des i gnMat erial Science Nanoelect ronics,Molecular Elect ronics,Optoel ect ronics,Surface Science,S pi nt ro nics,S canning Tunneling Microscop y,Nano Mat erialEart h Science Eart hquake Mechanics,Eart hquake Prediction,Geodesy,G eophysics,Geodynam ics,Marine Dynam i cs, Physical Oceanography,S oli d Eart h Geop hys icsEnvi ronment al Science Ocean C i rculation S i mulat ion,G lobal Environ m ental Change,Met eorology,Energy,Numerical Weat her Forecas tBioi nform atics Bioi nformatics,G ene Flow&Fluid Mechanics Flow&Flui d Mechanics High Energy Phys ics Hi gh Energy Phys ics Ot hers Parall el Hierarchical Gri d 2)计算需求计算需求调研包括用户对内存大小、存储大小和CPU机时的需求1为统一表述用户的计算需求,我们以深腾6800为参照对每个用户的计算需求换算为每年所需CPU机时数,并进一步转换为计算性能(Tflops)来表示1此外,还对用户单个大作业对高性能计算机计算能力的需求进行了调研1根据目前的数据统计,所有应用领域计算机时需求每年约为313亿U小时,换算成计算性能约为19816Tflops,用户单次计算对计算能力的最大需求为6716Tflops1目前,用户的计算需求已远远超过现在超级计算中心能提供的计算能力,很多大型应用都要求超级计算中心提供服务1因此,“十一五”期间超级计算中心至少要引进一台百万亿次(100Tflops)的高性能计算机和与之配套的大容量存储设备,进一步提升中科院高性能计算环境的水平,满足大规模与超大规模数值模拟计算的应用需求,为院2S及“+”创新基地建设服务13461赵　毅等:浅析高性能计算应用的需求与发展CP e cience110T a ble2　The Requirement List o f Computing表2　计算需求调查表Application Field Mem ory(G B)Sto rage(G B)C PU Hours(CPU H ours)Performance(Tflops) Process Engineering41762010486760002913 Space Science4352100300203366401212C omputational Chemist ry319219609098400515Drug Des ign1024100100116313607Mat erial Science906655366436802211 Eart h Science5770136390355679162114Envi ronment al Science2512160400550753603311 Bioi nform atics1360540200346875802019Flow&Fluid Mechanics75003600541440003216High Energy Phys ics51251202000000012 Ot hers1000010104100000215To tal41304105174532996093619816 3)应用软件需求科学计算方面的软件很多,超算中心在深腾6800上购置和配备了大量的应用软件1如Intel的C、Fort ran编译器、Tot alview,V TUN E调试工具、LAPAC K,MK L等各种数学函数库,还有化学计算软件G aussian03、密度泛函计算软件ADF2004及非线性动力分析有限元程序ANSYS L S2D Y NA等1“十一五”期间各领域用户除了对计算提出需求外,对计算过程中所需要的应用软件也提出了各自的需求,超级计算中心将根据用户的具体需求,挑选、购买并安装用户需求多的商用和开源应用软件1各领域具体的软件需求如表3所示:T a ble3　The Requirement List o f Sof tw ar e表3　软件需求调查表Application Field S oft ware Requirem entProcess Engineering G romacs,dlpoly,M1DynaMix,GAUSSIAN03,FL UENT613,FEPG512,PHOENICS316,CFX516,Material St udioSpace Science To tal ViewC omputational Chemist ry G aus sian,VASP,WIEN2K,CAST EP,Chemshell,Molpro,C HARMM,Jaguar,Insight II,Turbom ole, AM PAC,Gro m acs,Amber,DOC K,CPMD,AbinitDrug Des ign G romacs,Amber,Charmm,DOC K,CPMDMat erial Science VASP,CAST EP,AB INI T,Bskan,Gaussian,Transiest ac,S iesta,Bs t at e,ADF,C PMD,Gro m acs,AMB ER, Ens i ght,VMDEart h Science Matl ab,G AM IT,GM TEnvi ronment al Science p gf,G lobus,Unico re,GR A PES,mm5,matl ab,grads,ncl,vis5dBioi nform atics Blas t,Clustal w,hmm,t2c offee,3D2coffee,Dali,Modeller,PHD,Zdock,FASTA,PHIL IP Flow&Fluid Mechanics FFTWHigh Energy Phys ics Li near Algebra PAC K ageOt hers PAPI,PETS c,HYPR E,SuperL U-DISTScientific Vi sualization AVS,Tecplot,IDL,Material s St udio,VMD,Rasm ol,Opendx,p4vasp,GrADS,G M T 4)可视化需求可视化需求方面重点对计算化学、生物信息学、气象学、材料科学、地球科学、空间科学、过程工程等学科领域的个研究组的可视化需求进行了调研,其中有6个研究组提出了对超级计算中心可视化硬件、软件与服务等方面具体的需求1在可视化硬件方面,需要提供至少32个结点,每个结点配有专业图形卡(纹理内存5MB),其总内存超过8G B,总计算能力达到5Tf,同时配备大屏幕显示墙14461计算机研究与发展　2007,44(10)27 112 14lo ps在对可视化软件方面,需要AVS,Tecplot,IDL, Mat erials St udio的可视化模块等商业软件,同时也需要VMD,Rasmol,opendx,p4vasp,G rADS,GMT 等开源软件1在提供可视化服务的需求方面,主要包括:①可视化后台批处理1用户对可视化过程的交互没有要求,在可视化过程中根据给定参数生成动画或一系列图片1②远程交互式可视化1用户对可视化过程进行交互,不断地根据自己的需要更改参数,并对感兴趣的部分加以进一步处理1巨大的数据量决定了可视化处理必须借助于高性能计算机,而用户与高性能计算机的异地分离又导致必须远程使用1③远程实时可视化1这类需求特点是在计算模拟的过程中,要求以可视化的方式动态展示计算过程13　高性能计算应用发展展望高性能计算的最终目标是应用1为了更好地完成预定的大规模科学计算任务,不仅要有好的高性能计算机,还要有与之相匹配的高质量的高性能应用1但是,目前我国高性能计算机的实用效率还停留在较低的水平,应用水平低成为高性能计算的薄弱环节[5]1我国的高性能计算事业要走可持续均衡发展的道路,如何使当前的建设成果充分发挥其效益并可持续发展,改善应用水平较低的现状,是我们必须思考的问题1我国对加强高性能计算环境和超级计算中心建设一直给予高度重视和大量投入,但是高性能计算环境建设不能盲目地以追求计算机峰值为目的,而是以应用需求为向导,以应用水平为依据,针对不同应用的计算特点,引进不同体系结构的计算机系统1在高性能计算环境建设中,还需要软件和硬件建设并重,优化编程模型和并行算法,改进操作系统、编译器等系统软件,加大自主软件的开发和集成力度,使高性能计算环境真正发挥应有的作用1在高性能计算环境运行过程中,需要加强管理,对作业进行合理调度,提高系统利用率1高性能计算机的问世给科学研究及工农业生产等带来了前所未有的发展,同时对用户使用计算机也提出了更高的要求1高性能计算机规模的不断扩大、多核处理器的出现都加大了用户使用计算机的难度1针对拥有多处理器(核)的高性能计算机系统,开展操作系统多核版本的研究、多级并行编程模型、软件工具和编译器的开发、现有M I,O M 编程模型的优化,并行算法的改进等工作,对提高应用软件在多核(≥16核Π节点)、流计算(I BM Cell, GPU)等下一代计算机系统上的运行效率至关重要1并行应用的可扩展性也是百万亿次、千万亿次大规模计算机系统面临的一个很大的挑战1只有开发易于使用的高性能计算机系统,进一步优化系统配置,根据用户的使用特点实现按需定制,降低高性能计算机的使用门槛,才能提高高性能计算机的实用效率1高性能计算应用的目标往往是解决综合性、系统性的复杂问题,涉及问题抽象、模型建立、并行算法、并行编程、应用测试等多个领域1因此,加强既懂专业知识又懂计算科学的复合型人才的培养,及不同学科科技人员之间的交流与合作是当务之急1此外,需要积极拓展多种形式的国内外合作,建设各领域的应用网格系统,实现高性能计算资源的整合与共享,提高资源利用效率,为全国更多的用户提供高性能计算应用服务,推进中国网格技术与应用的发展1参　考　文　献[1]TOP500Superc o m p ut ing S it es[OL]1htt p:ΠΠwww.top500.org,2007[2]Li G enguo,G ui Yadong,Li u Xin1The briefly view on funct i o nsand status of high performance computation[J]1Com p ut erApplications and S oft ware,2006,23(9):3-4,18(i n Chi nese)(李根国,桂亚东,刘欣1浅谈高性能计算的地位及应用[J]1计算机应用与软件,2006,23(9):3-4,18)[3]Zheng Y amei1Applications and pro s pect s of grid t echnology[J]1Journal of Liaoni ng Educational Administ ration Ins t it ut e,2005,22(2):129-130(i n Chines e)(郑亚梅1网格技术的应用及展望[J]1辽宁教育行政学院学报,2005,22(2):129-130)[4]L u Zho nghua1Chi na national gri d develops succes sfull y[N]1Chi na Computer Users,2005205230(i n Chinese)(陆忠华1国家网格步入佳境[N]1中国计算机用户,2005205230)[5]Hou Xiaowen,Zhang Li nbo,Zhang Yunquan1St at e2of2artanalys i s of high performance application soft ware on do m estict era2s cale Linux cl us t er system[J]1C omputer Engineeri ng,2005,31(22):81-83(i n Chines e)(候晓吻,张林波,张云泉1万亿次机群系统高性能应用软件运行现状分析[J]1计算机工程,2005,31(22):81-83)Zha o Yi,born in19761Engineer1Her mainresearch interests:High performa nce cluster,administration and application of clustery1赵　毅,6年生,工程师,主要研究方向为高性能机群系统、机群管理与应用15461赵　毅等:浅析高性能计算应用的需求与发展P pen P s stems197。

高性能计算的发展与应用第一章：引言随着社会经济的迅速发展，高性能计算（HPC）成为促进社会发展的一项重要技术。

HPC是指利用高速计算机和大规模并行处理技术，处理大规模数据，进行复杂计算的一种计算机应用技术。

本文将从历史背景、技术发展、应用领域等方面进行介绍，以期提高对 HPC 技术的认知和理解。

第二章：历史背景HPC 技术起源于 1940 年代，当时主要用于军事领域的计算任务。

20 世纪 70 年代，HPC 技术逐渐应用于学术领域，如物理和化学的计算模拟研究。

在 80 年代和 90 年代，HPC 技术逐渐应用于工业生产中，如航空、汽车、能源等领域的工程计算。

到了 21世纪，HPC 技术得到了空前的发展，计算机性能、处理器核心数、并行计算技术等不断提高，应用领域也得到了不断拓展。

第三章：技术发展HPC 技术的发展主要分为以下几个阶段：1. 单机时代：20 世纪 50 年代至 70 年代，使用单机进行计算任务，速度慢、效率低。

2. 超级计算机时代：20 世纪 80 年代至 90 年代，出现了美国的CRAY-1 和日本的向量机，计算速度和并行度显著提高。

3. 集群时代：21 世纪，以集群为核心的 HPC 技术快速发展，包括 Beowulf 集群、高性能计算集群等，计算性能得到了明显提高，应用领域广泛。

4. 云计算时代： 21 世纪后期至今，云计算技术的出现，使得HPC 技术更加强调效率和灵活性，可以基于云计算平台实现高性能计算。

第四章：应用领域1. 科学研究领域：天文学、气象学、物理学、化学等领域的模拟计算和数据分析。

2. 工业生产领域：航空、汽车、能源等领域的工程计算和仿真分析。

3. 医疗健康领域：基于遗传数据的个性化医疗、疾病预测等计算。

4. 金融服务领域：基于大规模数据的风险管理、交易分析、高频算法交易等计算。

5. 社会生活领域：虚拟现实、高清视频处理、游戏开发等领域的计算和数据分析。

第五章：发展趋势1. 处理器核心数目的不断增加，计算机性能和效率的提升。

高性能计算机技术的发展与应用近年来，随着科技的不断进步，高性能计算机技术在各行各业中得到了广泛应用。

高性能计算机是以大规模同时计算为目标的计算机，拥有高处理速度和高内存容量等优点，可以进行高速的科学计算、复杂数据分析、模拟和预测等工作，对人类的科学研究和社会发展起到了十分重要的作用。

一、高性能计算机技术的发展历程高性能计算机技术的发展历程可以追溯到上世纪七十年代，当时美国是世界上唯一的高性能计算领导者。

随着时代的发展和技术的提升，许多国家也开始致力于高性能计算机技术的研究和开发。

1985年，日本宣布研究和发展自己的高性能计算机。

1990年代初，欧洲和亚洲的许多国家也开始了高性能计算机的研究和开发。

1993年，美国国防部在其高性能计算项目中研制出了“领航者”超级计算机，成为了当时速度最快的超级计算机。

此后，美国的领先地位也逐渐被挑战，日本的超级计算机也开始崭露头角。

2002年，日本的“地球模拟器”超级计算机问世，成为历史上第一个拥有千亿次计算速度的超级计算机。

二、高性能计算机技术的应用领域高性能计算机技术的应用领域非常广泛，其主要应用于以下几方面：1.天气预报和气象研究：高性能计算机可以进行复杂的气象计算，有助于提高天气预报的准确性，为人类的生产和生活提供更准确的气象数据。

2.能源勘探和开发：高性能计算机可以进行复杂的地震和地质勘探，准确预测石油和天然气等能源的分布情况。

3.医学研究：高性能计算机可以进行医学图像处理和模拟，帮助学者更好的了解人体的生理和病理机理，推动医学研究的进展。

4.交通运输规划：高性能计算机可以进行复杂的交通流分析和规划，提供更为精准的交通运输规划方案。

5.金融业应用：高性能计算机可以进行高频交易和资产组合优化分析，帮助金融机构提高投资效率。

6.科学计算：高性能计算机主要应用于科学计算和高性能仿真，如氢能源应用研究、生命科学研究、物理学研究等，有助于提高科学研究的效率和水平。

高性能计算中心】高性能计算中心建设需求分析高性能计算中心建设需求分析目录1.1 高性能集群安全问题现状在高性能计算中心建设过程中，安全问题是必须重视的。

当前，高性能集群存在着安全问题，例如网络攻击、数据泄露等。

因此，在建设高性能计算中心时，必须采取有效措施保障系统的安全性。

1.2 系统建设需求分析高性能计算中心的建设需要考虑多方面因素。

首先，需要考虑计算节点的数量、性能、存储容量等。

其次，需要考虑网络架构、数据传输速度等因素。

此外，还需要考虑系统的可靠性、可扩展性等方面的问题。

1.3 CAE仿真与高性能计算1.3.1 CAE需求分析在建设高性能计算中心时，需要考虑到CAE仿真的需求。

根据不同的仿真需求，可以选择不同的计算节点。

例如，SMP节点适合处理单个大型仿真任务，而刀片集群适合处理多个小型仿真任务。

此外，Infiniband计算网可以提供更快的数据传输速度，适合处理大规模的数据计算任务。

改写后的文章：高性能计算中心建设需求分析目录1.1 高性能集群安全问题现状在高性能计算中心建设过程中，必须重视安全问题。

当前，高性能集群存在网络攻击、数据泄露等安全问题。

因此，在建设高性能计算中心时，必须采取有效措施保障系统的安全性。

1.2 系统建设需求分析高性能计算中心的建设需要考虑多方面因素。

首先，需要考虑计算节点的数量、性能和存储容量。

其次，需要考虑网络架构和数据传输速度。

此外，还需要考虑系统的可靠性和可扩展性。

1.3 CAE仿真与高性能计算1.3.1 CAE需求分析在建设高性能计算中心时，需要考虑到CAE仿真的需求。

根据不同的仿真需求，可以选择不同的计算节点。

例如，SMP节点适合处理单个大型仿真任务，而刀片集群适合处理多个小型仿真任务。

此外，Infiniband计算网可以提供更快的数据传输速度，适合处理大规模的数据计算任务。

1.3.1.4 存储系统需求在存储系统需求方面，我们需要考虑以下几个因素：存储容量、存储速度、数据备份和恢复、数据安全性等。

高性能计算挑战与机遇随着科技的快速发展，高性能计算越来越受到重视，成为各个领域研究和创新的重要工具和支撑。

高性能计算不仅能够加速科学研究和工程设计的过程，还可以提供更准确的数据分析和预测，对于推动社会进步和经济发展具有重要意义。

然而，高性能计算也面临着一系列的挑战和机遇。

本文将探讨高性能计算所面临的挑战，并展望其未来的发展机遇。

一、硬件挑战高性能计算所需的硬件设施是支撑其正常运行的基础。

然而，随着计算任务的增加和数据量的不断增长，传统计算设备面临着存储容量和计算能力的瓶颈。

这对高性能计算提出了更高的要求，需要更先进的硬件设备来满足其发展需求。

因此，如何提升计算速度、增加存储容量和改进能源效率成为了高性能计算面临的首要挑战。

目前，针对这些挑战，研究人员正在积极开发新一代高性能计算硬件。

例如，采用并行处理器和GPU的计算机集群可以大幅提高计算速度。

固态硬盘的应用也可以大幅提高存储容量和读写速度。

此外，研究人员正在探索新的能源解决方案，如利用可再生能源和高效能源管理系统等，以提高能源效率和减少能源消耗。

二、算法和软件挑战除了硬件挑战外，高性能计算还面临着算法和软件方面的挑战。

高性能计算需要快速、高效的算法来解决各种复杂的科学计算和数据分析问题。

然而，由于问题的规模和复杂性不断增加，传统算法往往无法满足高性能计算的需求。

因此，研究人员正在开发和改进新的算法和软件来应对这一挑战。

例如，分布式计算和并行计算技术可以将大规模计算任务分解为多个子任务并行处理，从而提高计算效率。

同时，机器学习和人工智能的应用也为高性能计算带来了新的算法和解决方案，提供更准确、更高效的数据分析和处理能力。

三、数据管理挑战高性能计算产生的大数据量也对数据管理提出了挑战。

数据的采集、存储、传输和处理需要高效的技术和策略，以确保数据的完整性、安全性和可用性。

同时，数据的分析和挖掘也需要高效的算法和工具来提取有用的信息。

为了解决这一挑战，研究人员正在探索新的数据管理技术和策略。

高性能计算的发展与应用随着信息和科技的迅猛发展，人们对于计算速度的要求越来越高，传统的计算方法已经无法满足人们的需求。

这时，高性能计算应运而生，解决了传统计算方法的瓶颈问题。

本文将详细介绍高性能计算的发展史以及其应用领域，希望能够为读者提供一个更深入的了解。

高性能计算 (HPC) 的发展史高性能计算，指的是使用超级计算机、并行计算机等高效率计算设备进行的计算。

它具有处理海量数据、高速计算、高效模拟等特点，可以为科学、工程和商业领域提供极高的计算速度。

以下是高性能计算的发展史：20 世纪 60 年代末：超级计算机开始出现。

20 世纪 60 年代晚期出现了一些用于天气预报和核武器研究的超级计算机。

20 世纪 70 年代：并行计算机开始出现。

在20世纪70年代后期，研究人员意识到了并行计算机的重要性，并开始研究如何设计和制造这些机器。

20 世纪80 年代：超级计算机开始普及。

20世纪80年代后期，超级计算机的性能得到了飞跃性的提高，从而开始在工程、科学和商业领域得到广泛应用。

20 世纪 90 年代：虚拟化技术和云计算开始出现。

20世纪90年代，随着虚拟化技术的涌现，计算能力大大提高，计算机的利用效率也得到了动态调整。

此外，随着云计算的出现，高性能计算也得到了进一步改善。

21 世纪：高性能计算进一步拓展。

在21世纪，高性能计算得到了广泛关注和应用，特别是在各行各业中广泛应用。

高性能计算的应用领域高性能计算的应用领域非常广泛。

以下是高性能计算的主要应用领域：天气预报：高性能计算在天气预报中起着至关重要的作用。

通过高性能计算，可以更准确地预测气流、温度等气象因素，从而提高气象预测的准确性。

大数据分析：在信息时代，数据量的爆发式增长让传统的计算方法无法胜任。

通过使用高性能计算机，可以更快速、精确地分析和处理大量数据，得到更准确的业务数据。

物理仿真：高性能计算可以在虚拟环境中进行物理仿真，使物理模型得到更好的表现，为产品优化和工程设计提供支持。

高性能计算的发展与应用随着科技的不断发展，高性能计算的应用越来越普遍。

高性能计算是指利用计算机技术进行大规模数据处理、计算和分析的一种计算方法。

其目的是通过高速的计算和处理能力，为科学、工程和商业等领域提供支持和解决方案。

本文将探讨高性能计算的发展与应用。

一、高性能计算的历史高性能计算的起源可以追溯到20世纪60年代，当时主要用于军事和国防领域的应用。

1976年，美国国家科学基金会推出了一项计算机研究计划，旨在开发大规模超级计算机。

此后，高性能计算的应用范围逐渐扩大，开始应用于气象预测、地球物理学、药物研发等领域。

20世纪90年代，高性能计算的发展进入了一个新的阶段。

随着商业应用的需求不断增加，高性能计算开始向商业领域拓展。

同时，随着微处理器和并行计算技术的发展，高性能计算的性能也有了巨大的提升。

二、高性能计算的技术发展高性能计算的技术发展走过了从单处理器到多处理器、从单机到集群，再到现在的全球超算共享和云高性能计算等不同阶段。

其中，多处理器和集群技术是高性能计算的两个重要的里程碑。

多处理器技术主要是指在一台计算机中同时使用多个中央处理器（CPU）运行程序。

这种技术能够显著地提高单台计算机的计算能力。

但是，多处理器机器的构造和管理都非常复杂，而且价格昂贵。

此外，多处理器机器的编程也比较困难。

集群技术则是将多台计算机联合起来作为一个整体进行计算。

这种技术不仅能够提高计算能力，而且还能够实现计算资源的共享，节约成本。

此外，集群技术的编程相对易于实现。

近年来，云计算和大数据技术的出现也为高性能计算的应用带来了新的机会和挑战。

云高性能计算能够以更为灵活的方式提供计算资源，以满足不同场景下的需求。

同时，大数据技术也为高性能计算提供了更丰富的数据来源和分析能力。

三、高性能计算的应用高性能计算在科学研究、工业制造、金融和医疗保健等领域都有广泛的应用。

在科学研究领域，高性能计算的应用主要涉及到天体物理、气象学、生物学、地球科学等领域。

高性能计算行业分析报告及未来五至十年行业发展报告目录申明 (5)一、2023-2028年高性能计算企业市场突破具体策略 (5)(一)、密切关注竞争对手的策略，提高高性能计算产品在行业内的竞争力 (5)(二)、使用高性能计算行业市场渗透策略，不断开发新客户 (6)(三)、实施高性能计算行业市场发展战略，不断开拓各类市场创新源 (6)(四)、不断提高产品质量，建立覆盖完善的服务体系 (6)(五)、实施线上线下融合，深化高性能计算行业国内外市场拓展 (7)(六)、在市场开发中结合渗透和其他策略 (7)二、高性能计算行业（2023-2028）发展趋势预测 (8)(一)、高性能计算行业当下面临的机会和挑战 (8)(二)、高性能计算行业经营理念快速转变的意义 (9)(三)、整合高性能计算行业的技术服务 (9)(四)、迅速转变高性能计算企业的增长动力 (10)三、高性能计算产业未来发展前景 (10)(一)、我国高性能计算行业市场规模前景预测 (11)(二)、高性能计算进入大规模推广应用阶 (11)(三)、中国高性能计算行业的市场增长点 (11)(四)、细分高性能计算产品将具有最大优势 (12)(五)、高性能计算行业与互联网等行业融合发展机遇 (12)(六)、高性能计算人才培养市场广阔，国际合作前景广阔 (13)(七)、高性能计算行业发展需要突破创新瓶颈 (14)四、高性能计算行业发展状况及市场分析 (15)(一)、中国高性能计算市场行业驱动因素分析 (15)(二)、高性能计算行业结构分析 (15)(三)、高性能计算行业各因素（PEST）分析 (16)1、政策因素 (16)2、经济因素 (17)3、社会因素 (18)4、技术因素 (18)(四)、高性能计算行业市场规模分析 (18)(五)、高性能计算行业特征分析 (19)(六)、高性能计算行业相关政策体系不健全 (19)五、2023-2028年高性能计算行业企业市场突围战略分析 (20)(一)、在高性能计算行业树立“战略突破”理念 (20)(二)、确定高性能计算行业市场定位、产品定位和品牌定位 (21)1、市场定位 (21)2、产品定位 (21)3、品牌定位 (23)(三)、创新寻求突破 (24)1、基于消费升级的科技创新模式 (24)2、创新推动高性能计算行业更高质量发展 (24)3、尝试业态创新和品牌创新 (25)4、自主创新+品牌 (26)(四)、制定宣传计划 (27)1、策略一：学会做新闻、事件营销——低成本的传播工具 (27)2、策略二：学会以优秀的品牌视觉设计突出品牌特色 (28)3、策略三：学会使用网络营销 (28)六、高性能计算产业发展前景 (29)(一)、中国高性能计算行业市场规模前景预估 (29)(二)、高性能计算进入大面积推广应用阶段 (29)(三)、中国高性能计算行业市场增长点 (30)(四)、高性能计算行业细分化产品将会最具优势 (30)(五)、高性能计算产业与互联网相关产业融合发展机遇 (31)(六)、高性能计算国际合作前景广阔、人才培养市场大 (32)(七)、巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (33)(八)、建设上升空间较大,需不断注入活力 (33)(九)、高性能计算行业发展需突破创新瓶颈 (33)七、高性能计算行业竞争分析 (34)(一)、高性能计算行业国内外对比分析 (34)(二)、中国高性能计算行业品牌竞争格局分析 (35)(三)、中国高性能计算行业竞争强度分析 (36)1、中国高性能计算行业现有企业的竞争 (36)2、中国高性能计算行业上游议价能力分析 (36)3、中国高性能计算行业下游议价能力分析 (36)4、中国高性能计算行业新进入者威胁分析 (37)5、中国高性能计算行业替代品威胁分析 (37)八、高性能计算行业企业差异化突破战略 (37)(一)、高性能计算行业产品差异化获取“商机” (37)(二)、高性能计算行业市场分化赢得“商机” (38)(三)、以高性能计算行业服务差异化“抓住”商机 (38)(四)、用高性能计算行业客户差异化“抓住”商机 (39)(五)、以高性能计算行业渠道差异化“争取”商机 (39)九、高性能计算行业多元化趋势 (40)(一)、宏观机制升级 (40)(二)、服务模式多元化 (40)(三)、新的价格战将不可避免 (40)(四)、社会化特征增强 (41)(五)、信息化实施力度加大 (41)(六)、生态化建设进一步开放 (41)1、内生发展闭环,对外输出价值 (41)2、开放平台,共建生态 (42)(七)、呈现集群化分布 (42)(八)、各信息化厂商推动高性能计算发展 (43)(九)、政府采购政策加码 (43)(十)、个性化定制受宠 (44)(十一)、品牌不断强化 (44)(十二)、互联网已经成为标配“风生水起“ (44)(十三)、一体式服务为发展趋势 (45)(十四)、政策手段的奖惩力度加大 (45)十、高性能计算成功突围策略 (46)(一)、寻找高性能计算行业准差异化消费者兴趣诉求点 (46)(二)、高性能计算行业精准定位与无声消费教育 (46)(三)、从高性能计算行业硬文广告传播到深度合作 (46)(四)、公益营销竞争激烈 (47)(五)、电子商务提升高性能计算行业广告效果 (47)(六)、高性能计算行业渠道以多种形式传播 (47)(七)、强调市场细分，深耕高性能计算产业 (48)申明中国的高性能计算业在当前复杂的商业环境下逐步发展，呈现出一个积极整合资源以提高粘连性的耐寒时代。

高性能计算在测绘技术中的应用与前景导言随着科技的不断发展，高性能计算在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

测绘技术作为一门应用广泛的技术，在高性能计算的引领下也得到了长足的发展。

本文将探讨高性能计算在测绘技术中的应用与前景。

一、高性能计算在测绘算法中的应用测绘技术中的关键问题之一是如何处理和分析大量的空间数据。

高性能计算通过其强大的计算能力和并行处理能力，为测绘算法提供了更加高效快速的解决方案。

首先，高性能计算在大规模地物提取中发挥了重要的作用。

在传统的测绘算法中，处理大规模地物数据需要耗费大量的时间和计算资源。

而高性能计算的出现，使得大规模地物提取成为可能。

通过并行计算的方式，高性能计算可以同时处理多个地物提取任务，大幅度缩短处理时间。

其次，高性能计算在数字高程模型（DEM）生成和分析中也有着广泛的应用。

DEM是描述地表高程的数字模型，广泛应用于地质、气象、农业等领域。

在DEM 生成过程中，高性能计算可以通过并行计算快速生成高精度的DEM。

在DEM分析中，高性能计算可以对大规模的DEM数据进行处理和分析，实现地形分析、洪水预测等工作。

另外，高性能计算也为测绘技术中的地理信息系统（GIS）提供了强大的支持。

GIS是一种将地理信息与统计数据结合的技术，广泛应用于城市规划、土地利用等领域。

高性能计算可以通过分布式计算和并行计算的方式，快速处理和分析大规模的地理信息数据，实现GIS中的各种功能。

二、高性能计算在测绘技术中的前景高性能计算在测绘技术中的应用已经取得了显著的成果，未来也有着广阔的发展前景。

首先，随着测绘技术的不断进步，测绘数据的规模和复杂性也在不断增加。

传统的计算方法已经无法满足高精度、高效率处理大规模数据的需求。

高性能计算的发展和应用将能够更好地满足这一需求，提高测绘技术的数据处理能力。

其次，随着测绘技术的广泛应用，对地理空间数据的处理和分析要求越来越高。

高性能计算在这一领域的应用潜力巨大。