中国超级计算机：速度第一难掩实用缺位

相比于“天河二号”每秒33.86千万亿次的浮点运算速度，之前的全球最快超级计算机——美国能源部下属橡树岭国家实验室的“泰坦”(Titan)的运算速度只有17.59千万亿次。“天河二号”的速度比第二名快近一倍，而且据说还没把实力完全展示出来，时隔两年继“天河一号”后再夺“世界第一”的名号。

再看一些具体参数，“天河二号”采用了累计32,000颗因特尔12核Xeon E5主处理器和48,000个Xeon Phi协处理器，共312万个计算核心。计算节点前端处理器为4096颗中国国防科技大学研发的FT-1500型16核心SPARC V9架构的处理器。处理器规模比起上一代的“天河一号”高出了一个数量级。此外，“天河二号”较之“天河一号”，效率也有大幅提升，和国外先进超级计算机的差距也有显著缩小。…[详细]

被“天河二号”超越的美国“泰坦”超级计算机

这里有必要澄清一个误解，在不少人看来，超级计算机就是 “堆芯片”，堆的数量级越大，计算速度也就越快。甚至在2010年超级计算机（SC2010）会议上，还有超级计算机供应商的高管开玩笑说：“将100,000台Android智能手机连起来，就能创造最快的计算速度。”

这样的说法虽有一定道理——理论上，在单个CPU性能相当的情况下，超级计算机采用越多的CPU，其运算速度越快。但实际情况并不是1+1=2，集群结构的超级计算机基于网络进行分布式计算，如果分布不合理，每个CPU的效能就不会充分发挥出来。打个比方，这就类似一个人领导50个人和5000个人的区别，如果不能合理管理，可能后者每个人的工作效率会远低于前者。

研制一款超级计算机，其架构设计——即网络系统和软件系统，如何让所安装的上万枚CPU的性能尽可能发挥出来，也是十分核心的技术。以“天河二号”为例，在使用了比起“泰坦”多出一个数量级的CPU的情况下，核心越多，系统会越复杂，相互之间的协作就会越困难，瓶颈也会越多。

总结起来，“天河二号”在CPU核心达到百万数量级的情况下，还可以达到国外先进超级计算机的水平。这就说明我国超级计算机的核心技术已迈入世界领先行列。在超级计算机的架构技术上，中国已经和美日同处于第一梯队。…[详细]

虽然“天河二号”成功突围，但在整体实力上，中国较超级计算机第一大国美国还有不小的差距。在数量上看，美国拥有全球500强超级计算机中的253个，总数较其它国家和地区的总和还要多，显示出明显的优势。中国大陆共有65个超级计算机进入500强榜单，位居第二。日本以30个位列第三。英国、法国和德国分别以29个、23个和19个位列第四至第六位。

前面已经提到，超级计算机其实主要考验的就是“堆”的技术，没有领先的架构设计，不能让数以百万计的芯片高效并行，即便有好芯片也不能做出超级计算机。

不过这并不是说芯片不重要，其实芯片和并行架构设计一样，同样是超级计算机不可缺少的技术核心。只不过现今世界上几乎所有超级计算机使用的芯片都被因特尔（Intel）、AMD和IBM三家公司所垄断。而除了日本和韩国外，其它国家的芯片技术实在与美国有很大差距。正是由于使用的“基础元素”几乎都来自这几家美国企业，大家也就都站在了“同一起跑线”，比较的重点才放到了架构设计上。…[详细]

世界500强超级计算机使用的处理器，加速处理器和协同处理器概览

“天河二号”采用了32,000颗因特尔12核Xeon E5主处理器和48,000个Xeon Phi协处理器，共312万个计算核心。而使用中国国产的FT-1500型 16核芯片只有4000多颗，总数仅为全部处理器数量的5%。

当然，中国也有纯国产的处理器，但国产处理器在速度和稳定性上都存在差距。如果全部以国产芯片作为核心，“天河二号”所需的芯片数就会更多，制造难度也会更大。所有芯片和技术纯“国产”的“神威蓝光”超级计算机在效能和速度上相比国际先进水平就要差几个档次，甚至不属于超级计算机的第一梯队。

不过，芯片“本地化”不足并不是大问题， 中国超级计算机使用“美国芯片”其实也无伤大雅。“天河二号”是中国科研界和美国因特尔公司的双赢产品。“天河二号”是对英特尔一个新产品系列的巨大认可。而在和因特尔公司符合国际商业规则的合作中，中国也收获了世界最快的超级计算机。…[详细]

天河二号问鼎Top500榜单，是Linpack基准测试下的世界最快超级计算机。但超级计算机基准测试并非Linpack一种。德国举行的2013世界超算大会除了公布Top500榜单外，还公布了Graph 500榜单，而天河二号未能进入Graph500榜单的五强。

Graph500是利用图论模拟超算在分析数据密集型应用时的性能，而 Top500跟踪的是超算的浮点运算能力。简单来说，Top500侧重于绝对速度的排名，而Graph500则更侧重于实际应用，代表着超级计算机对大数据的吞吐和处理能力。

日本文部科学省的科学家也认为中国“更加重视最高速度”。与计算速度本身相比，在以易用性和耗电量等指标评价超级计算机的性能时，中国超级计算机的存在感仍然淡薄。…[详细]

如果在Top500榜中查看国家类别统计，会注意到中国的超级计算机主要用户是ISP（互联网服务提供商Internet Service Provider），而美国的情况截然不同，它的超级计算机用户分布非常广泛，有能源，汽车，ISP，地理科学，核武器研究实验室等等。

其实，用户的分布单一、民用化和商业化不足正是“天河”系列和整个中国的超级计算机行业都存在的问题。而在欧美，超级计算机的应用则要丰富的多，以下几个是欧美超级计算机在应用领域的“明星案例”：IBM的超级计算机“沃森”曾经参加了知识问答节目并战胜人类，它还被送入大学深造以磨练“学习能力”，被花旗银行和医疗机构“雇佣”帮助金融决策和诊断。IBM的“蓝色基因”超级计算机在欧盟十亿欧元的巨资资助下正在尝试复制人类意识。而就在今年4月，美国印第安纳大学日前获得了世界上第一台千万亿次级别“大学专用资源”超级计算机，首次将该级别超级计算机运用于民用领域，帮助学生和工作人员研究各个学科。…[详细]

除了Top500和Graph500，在超算领域还有一个评价效能的榜单的Green500，这个榜单更关注单位能量下的运算能力，目的是看看哪些超级计算机“最划算”。而在这个榜单上，“天河”并未入榜。“天河”耗资上亿美元，耗电量相当于5所高校总和，落户要先由当地供电局做出“后勤”保障。“天河”这种“高速却不划算”的超级计算机其实并不符合如今超级计算机的发展趋势，“现代超级计算机不再仅仅只专注于性能，为了保持商业活力，它们必须注重能效”，IBM深度计算（Deep Computing）的副总裁大卫·塔瑞克（David Turek）曾这样说道。

在划算的使用超级计算机方面，Google和亚马逊就是范本：Google迷们津津乐道的一件事，就是Google在发展初期曾经大量收购旧电脑，把它们连接在一起提供搜索服务，而不是像别的网站那样采购昂贵的大型服务器。这种战略在Google的高效集群管理手段的控制下很有效，一直到现在，Google依然采用大量便宜的小型个人电脑级别的服务器来提供服务。而另一家科技巨头亚马逊则通过建立虚拟超级计算机，不但解决了用户的大型计算问题，还可以节省巨额投资和漫长的等待时间。他们通过高效整合亚马逊在全球某一时刻闲置的服务器，便可以建造出一个可以弹性使用，费用很低的超级计算机，而这台计算机也可以位列Top500强榜单。超级计算机领域的顶尖学者，美国田纳西大学教授杰克·唐加拉(Jack Dongarra)也认为：“很多企业和机构无需建造自己的超级计算机，亚马逊和谷歌的服务都是不错的选择。”…[详细]

2010年12月美国空军做了一件以中国传统观念来看很丢人的事情：当时，美国空军研究实验室研制出一台号称美国国防部速度最快的超级计算机--“秃鹰群”。这台超级计算机的运算性能可达每秒500万亿次浮点运算，它也是当时世界上第33快的超级计算机。不过这台超级计算机是由1760台索尼PS3游戏机组成，而基于PS3游戏机的超级计算机不但成本极低，另一个优点就是它的能效，它所消耗的能量仅仅相当于类似超级计算机的10%。

美国空军用1760台PS3“攒出”的超级计算机。

美国空军如此寒酸的制造一台超级计算机的逻辑正是基于“实用主义”。超级计算机在今天其实早就不是代表大国崛起，提振民族自豪感的东西了。而是实实在在的工具。而对于工具，实用、高效和划算这些才是最重要的特质。

其实，在日本的“京”号超级计算机之前夺得世界第一时，日本国内也有很多人反思，当时日本政府专门管理除去多余支出的大臣便质疑过负责超级计算机的科学家们：“当第二名怎么了？”…[详细]

其实整个中国学术圈都是这样，专利多，专家多，仪器多，但有意义的成果不多。根据国际经合组织（OECD）数据显示，2009年中国在研发领域的投入为1257亿美元，仅次于美国的3112亿美元。但相较于世界第二的投入，中国科学家在《自然》和《科学》周刊等顶级期刊上发表的论文仍远远落后于西方。据经合组织收集的数据，2009年中国共发表28.5万篇论文，相当于每1000人发表0.2篇论文。但这些论文中只有0.05%发表在顶级期刊上。

在社会科学领域也是同样，2013年研究人员邀请全球6603个智库与6500各界精英进行提名投票，再经由研究人员修正，最终选出了全球智库中的优秀者。评选标准包括智库专家们的学术声誉、产出质量、研究分析是否能付诸实践、会否为决策者提供新的思维角度等等。研究人员最终得出的结论是，在人数上，中国专家处于领先位置。但是中国专家们的研究贡献与其他智库相比却十分惨淡。全球评选的前150个智库中，中国仅有6个入选。

而无论在自然还是社科领域，美国都是遥遥领先。中国这些追求数量和规模第一的研究，其实真正缺乏的，正是“实用主义”。…[详细]