神威太湖之光获戈登贝尔奖 打破欧美垄断应用意义几何？.doc

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1、神威太湖之光获戈登贝尔奖打破欧美垄断应用意义几何？　　11月14日，新一期全球超级计算机500强（TOP500）榜单在美国盐湖城公布，中国神威太湖之光蝉联冠军，由国防科大研制的“天河2号”屈居亚军。　　11月17日，在美国盐湖城召开的全球超级计算大会（SC2016）上，由中科院软件所杨超和清华大学计算机系薛巍、地球系统科学研究中心付昊桓等共同领导的团队所完成，运行于神威太湖之光的应用“千万核可扩展大气动力学全隐式模拟”获得戈登贝尔奖，实现了该奖创办30年来我国在此大奖上零的突破，打破了西方国家对该奖项的垄断。　　神威太湖之光获戈登贝尔奖打破欧美垄断应用意义几何？　　11月1

2、4日，新一期全球超级计算机500强（TOP500）榜单在美国盐湖城公布，中国神威太湖之光蝉联冠军，由国防科大研制的“天河2号”屈居亚军。　　11月17日，在美国盐湖城召开的全球超级计算大会（SC2016）上，由中科院软件所杨超和清华大学计算机系薛巍、地球系统科学研究中心付昊桓等共同领导的团队所完成，运行于神威太湖之光的应用“千万核可扩展大气动力学全隐式模拟”获得戈登贝尔奖，实现了该奖创办30年来我国在此大奖上零的突破，打破了西方国家对该奖项的垄断。　　　　（获戈登贝尔奖）　　为何说神威太湖之光是世界第一？　　神威太湖之光之所以荣获TOP500排行榜冠军，原因在于其Linpa

3、ck成绩无与伦比。　　Linpack指的是矩阵求解，在科学计算中把实际问题抽象成方程组，然后离散成矩阵计算矩阵倍，代表的是传统的以矩阵为基础的数值计算方法，常用于理科和工科的数值求解和数值模拟。那么为何超算大多以Linpack测试成绩论高低呢？　　原因就在于很多科学计算模型都包含了矩阵求解，比如解微分方程，因此在超算任务中具有不可取代性——像辐射流体力学就是求解微分方程，而核爆炸模拟其实就是辐射流体力学+蒙特卡洛预测，雷达截面的矩量法计算也有赖于解微分方程，业内专家还告诉笔者“现在的深度学习算法的核心算法与Linpack的是一个”。..。..。　　因此，Linpack测试并

4、非是一些跑分软件那样：不服跑个分，而是真正具有实战价值的测试。　　Linpack效率指的是实际计算时的次数除以理论计算，举例来说，神威太湖之光的理论性能为125.4PFlops，Linpack浮点性能93PFlops，Linpack效率为74.16%。那么，神威太湖之光Linpack测试成绩到底如何呢？我们做一个对比：　　TOP500排行第一，中国，神威太湖之光，理论性能125.4PFlops，Linpack双精浮点性能为93PFlops，Linpack效率74.16%；　　TOP500排行第二，中国，天河2号，理论性能54.9Pflops，Linpack双精浮点性能33.

5、8PFlops，Linpack效率61.5%；　　TOP500排行第三，美国，泰坦，理论性能27Pflops，Linpack双精浮点性能17.6PFlops，Linpack效率为65.19%。　　这里要说明一点，就是超算的规模越大，Linpack测试效率的提高就越难——规模大到如一定程度，维持一段时间的稳定运行是非常难的，何况是太湖神威之光93PFlops的高性能。而神威太湖之光在Linpack测试性能是美国超算泰坦5倍以上的情况下，Linpack测试效率大幅领先于泰坦，这就非常可贵了！　　　　神威太湖之光用不起来？　　由于采用异构计算的原因，会导致在编程上比较麻烦，不像日

6、本京那样的同构超算在编程上方便——由于异构编程需要提前预知模型并做特殊优化，而且很多应用未必适合异构模型，使得采用异构计算的超算对于编程和优化的要求更高，进而使一些媒体认为神威太湖之光只能用来跑分刷TOP500排行榜，是用来做政绩工程的大花瓶。但实际情况恐怕并非如此。关于这一点，3个应用入围戈登贝尔奖，一个应用荣获戈登贝尔奖就是最好的回击。　　戈登贝尔奖是由美国计算机协会颁发的奖项，奖金1万美元，由高性能计算的先驱GordonBell提供，旨在奖励在高性能计算应用方面取得杰出成就。与TOP500、TOP100着眼于超算Linpack成绩不同，戈登贝尔奖更着重于高性能计算的计

7、算应用。　　在天河2号和神威太湖之光连续多年霸占TOP500榜首的情况下，在性能上冠绝全球已经不再是中国工程师们瞄准的第一目标，有了高性能的超算如何将超算充分用起来才是迫切要实现的目标，而且在超算应用领域，中国和西方还是有一定差距的——工程仿真领域以商业软件多，而且这当中大多是国外软件，这些国外软件不仅价格特别昂贵，而且并行规模受限，有些模块国外是禁运的，有些可以用于军工的软件也严禁出售给中国。也正是在应用上存在一定差距，在过去几十年里，戈登贝尔奖一直被西方国家垄断。而本次荣获戈登贝尔奖，对中国高性能计算而言则是里