高性能計(jì)算的平凡事

2013年年底，深圳某區(qū)婦幼保健院婦產(chǎn)科門外，已經(jīng)懷孕16周的小蓉和她的家人們?cè)诮辜钡氐却驕y(cè)序孕檢結(jié)果的最終報(bào)告。“度秒如年”，用這四個(gè)字形容他們的心情并不為過。即將拿出的那張薄薄的A4紙，將會(huì)決定著小蓉肚子里孩子的生死。

7月底，那時(shí)還不知道自己已經(jīng)懷孕的小蓉不慎在牙齒治療時(shí)接受了X光檢查。而直到一周后，小蓉才發(fā)現(xiàn)，原來自己已經(jīng)懷孕了：“當(dāng)時(shí)一點(diǎn)興奮的感覺都沒有，感覺好慌張啊，不知道該怎么辦。”在不斷的自責(zé)中，小蓉和她的丈夫咨詢了2名婦科醫(yī)生，醫(yī)生給出的建議是，“不建議要，有可能會(huì)畸形”。B超和抽血后的結(jié)果更讓小蓉大吃一驚，“形態(tài)不規(guī)則且孕酮指數(shù)低”，這意味著，孩子可能已經(jīng)流產(chǎn)。

小蓉回憶起當(dāng)時(shí)的心情時(shí)說：“當(dāng)時(shí)我一聽，整個(gè)人都傻了，簡(jiǎn)直是晴天霹靂。”隨后的唐氏篩查（一種孕檢方法）結(jié)果也顯示，小蓉的情況屬于高風(fēng)險(xiǎn)。這時(shí)，小蓉已經(jīng)懷孕13周。2個(gè)多月，小蓉一直是在惶惶不安中度過，她數(shù)度下定決心打掉孩子，但是又在丈夫的堅(jiān)持下數(shù)度放棄。最終，小蓉抱著最后一絲希望，選擇了基因測(cè)序。

相較于唐氏篩查的準(zhǔn)確率以及羊水穿刺的風(fēng)險(xiǎn)性，作為一種新興的孕檢方法，基因測(cè)序以高準(zhǔn)確性、基本趨近于零的風(fēng)險(xiǎn)性，得到了很多“準(zhǔn)媽媽”們的歡迎。基因測(cè)序的結(jié)果給了小蓉希望：21、18、13三條染色體檢查均為低風(fēng)險(xiǎn)。2014年3月，小蓉順利生下了一個(gè)男孩。

今天，已經(jīng)有越來越多的孕婦受益于基因測(cè)序，她們中有高齡產(chǎn)婦，有人是因?yàn)樘剖虾Y查出現(xiàn)問題。在網(wǎng)絡(luò)上很多知名的母嬰論壇中，經(jīng)常會(huì)有人咨詢基因測(cè)序的問題，也會(huì)有人主動(dòng)將自己做基因測(cè)序的經(jīng)驗(yàn)整理成“孕檢攻略”。

在她們中間，很多人從來都沒有聽說過高性能計(jì)算（High Performance Computing）這個(gè)詞，也可能永遠(yuǎn)不會(huì)知道，沒有高性能計(jì)算，基因測(cè)序完全不可能實(shí)現(xiàn)。

與高性能計(jì)算親密接觸：從基因開始

2003年，《計(jì)算機(jī)世界》刊載了一篇名為《從人類基因測(cè)序開始》的文章，文章中重點(diǎn)介紹了如何利用高性能計(jì)算進(jìn)行人類基因的測(cè)序工作。“每個(gè)人約有1萬(wàn)億個(gè)細(xì)胞，每個(gè)細(xì)胞里面都有23對(duì)染色體，這些染色體中包含的DNA由ATCG不同堿基序列構(gòu)成，數(shù)量共計(jì)達(dá)30億，這些基因序列就是破解人類遺傳信息奧秘的鑰匙”，華大基因高性能計(jì)算研發(fā)主管王丙強(qiáng)博士向《計(jì)算機(jī)世界》記者表示，“基因測(cè)序工作就是要通過大規(guī)模的計(jì)算分析從海量的數(shù)據(jù)信息中辨識(shí)載有的基因及其序列，最終獲取遺傳信息。”

直白地說，基因就好像是人體的“元素周期表”，不同的基因，會(huì)在人體上反映出不同的屬性、狀態(tài)和個(gè)性。龐大的基因數(shù)據(jù)量，對(duì)于計(jì)算有著很大的需求。而隨著信息技術(shù)的發(fā)展，高性能計(jì)算的處理能力呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，這使得大范圍基因測(cè)序的速度在逐漸加快，成本也不斷降低。“做1KB的基因序列測(cè)序，2001年大概需要6000美元，現(xiàn)在大概只要10美分，降幅超過1萬(wàn)倍，這為商用創(chuàng)造了條件。” 王丙強(qiáng)博士表示。

從2012年開始，利用基因測(cè)序，針對(duì)育齡人群開展系列疾病的遺傳檢測(cè)及分析的臨床實(shí)踐開始展開。找出遺傳病基因攜帶情況或特定疾病的遺傳學(xué)病因，為孕前優(yōu)生提供科學(xué)依據(jù)，成為其主要目的。小蓉就是這一科技成果的受益者。

不僅是在孕前檢查發(fā)揮作用，實(shí)際上，成人也可以從基因檢測(cè)中獲益。2013年5月，好萊塢紅星安吉麗娜·朱莉自曝已經(jīng)接受預(yù)防性的雙側(cè)乳腺切除術(shù)，以降低罹癌風(fēng)險(xiǎn)。朱莉在給《紐約時(shí)報(bào)》的文章中寫道，自己之所以做手術(shù)，是因?yàn)闇y(cè)試診斷結(jié)果顯示她帶有一個(gè)“缺陷”基因，名稱是BRCA1，這大大增加了她患乳腺癌和卵巢癌的風(fēng)險(xiǎn)。從今年2月份開始直至4月27日，她的雙側(cè)乳腺已經(jīng)全部切除。目前，她患乳腺癌的幾率已經(jīng)從87%下降到5%。

在武漢，有企業(yè)老總專門跑去醫(yī)療機(jī)構(gòu)，去檢測(cè)自己的酒量大小。一周后，其被檢測(cè)報(bào)告認(rèn)定為“善飲型”，僅比“淺嘗型”高一個(gè)級(jí)別，離“暢飲型”、“豪飲型”還有很遠(yuǎn)。“他拿著這個(gè)報(bào)告說，今后在酒桌上就可以理直氣壯地推辭了。”該企業(yè)人士笑著說。而根據(jù)相關(guān)行業(yè)從業(yè)者的說法，這些個(gè)人特點(diǎn)，很大程度上是由基因決定的，后天鍛煉提升的空間十分有限。

實(shí)際上，高性能計(jì)算就是以這樣潛移默化的方式，逐漸深入到我們的生活之中。很多時(shí)候，你并不知道，你的生活和工作已經(jīng)與高性能計(jì)算扯上了關(guān)系。

計(jì)算社會(huì)

作為計(jì)算科學(xué)的一個(gè)分支，高性能計(jì)算，主要是指從體系結(jié)構(gòu)、并行算法和軟件開發(fā)等方面研究開發(fā)高性能計(jì)算機(jī)的技術(shù)。一直以來，高性能計(jì)算主要是以“科學(xué)計(jì)算”作為主要方向，應(yīng)用于科學(xué)研究、航天國(guó)防、氣象預(yù)報(bào)、石油勘探等。這些領(lǐng)域聽上去非常神秘，但是實(shí)際上，其同普通人的關(guān)系也非比尋常。

當(dāng)我們走進(jìn)影院欣賞美麗悲壯的3D版《泰坦尼克號(hào)》、感人幽默的《冰雪奇緣》被逼真的畫面所震撼時(shí)，背后都是高性能計(jì)算在默默支持。而通常評(píng)價(jià)動(dòng)畫作品好壞的直觀感受就是精細(xì)度和渲染的效果，這也是動(dòng)畫制作技術(shù)中難度最高的部分。可是產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和觀眾的需求使得動(dòng)畫制作團(tuán)隊(duì)必須做出最佳的視覺效果，因此現(xiàn)在越來越多的動(dòng)畫團(tuán)隊(duì)開始采用高性能計(jì)算設(shè)備以及類似工作站等產(chǎn)品來對(duì)動(dòng)畫的渲染效果進(jìn)行制作和優(yōu)化，所以看似很短的幾個(gè)畫面可能背后傾注了設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的很多精力。

業(yè)內(nèi)有專家表示，高性能設(shè)備所采用的集成渲染技術(shù)與早期的單機(jī)渲染技術(shù)相比，就像是工業(yè)社會(huì)和小農(nóng)經(jīng)濟(jì)之間的差距一樣，這兩種技術(shù)之間所達(dá)到的畫面效果以及投資回報(bào)率也是差之千里。近幾年，中國(guó)的動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)正在如火如荼的飛速發(fā)展，已經(jīng)有很多硬件企業(yè)開始關(guān)注并支持動(dòng)漫背后的技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。

其實(shí)，除了IT硬件廠商的支持外，國(guó)內(nèi)文化產(chǎn)業(yè)政策也推出了很多扶持項(xiàng)目。中國(guó)傳媒大學(xué)高性能計(jì)算中心就是項(xiàng)目之一。動(dòng)畫設(shè)計(jì)專業(yè)是中國(guó)傳媒大學(xué)最具優(yōu)勢(shì)的專業(yè)之一。為了支持該專業(yè)的發(fā)展，他們搭建了先進(jìn)的教育平臺(tái)，利用目前英特爾最為先進(jìn)的高性能計(jì)算技術(shù)，為該校的創(chuàng)意工作者提供了便利的創(chuàng)作工具。

“整個(gè)動(dòng)漫電影生產(chǎn)過程是非常復(fù)雜的。一個(gè)大規(guī)模3D場(chǎng)景的搭建和渲染要花費(fèi)很長(zhǎng)的制作時(shí)間。設(shè)計(jì)師需要比較高端的工作站去設(shè)計(jì)場(chǎng)景和搭建模型，渲染后的作品呈現(xiàn)效果不好的話，要反復(fù)修改模型、重新花時(shí)間去渲染。此外，設(shè)計(jì)師很難實(shí)時(shí)追蹤渲染的進(jìn)度與狀態(tài)。”中國(guó)傳媒大學(xué)高性能計(jì)算中心的高鵬東博士如是描述國(guó)內(nèi)動(dòng)畫渲染制作的現(xiàn)狀與需求。通過高博士的介紹得知，他們采用基于英特爾至強(qiáng)E5平臺(tái)的戴爾PowerEdge第12代服務(wù)器來應(yīng)對(duì)計(jì)算方面的多種需求。測(cè)試結(jié)果顯示，采用了該解決方案之后，整體的制作計(jì)算時(shí)間大幅縮短，性能提升超過30%。”

除了對(duì)計(jì)算能力的高要求，高博士還提到了他們對(duì)于高性能計(jì)算平臺(tái)可管理性的重視：“高性能計(jì)算中心作為一個(gè)科研部門，不像大型企業(yè)有專人去維護(hù)IT的基礎(chǔ)設(shè)施。在人手有限的前提下，我們要搭建起一個(gè)可以為全校師生服務(wù)的高效平臺(tái)。這樣大的工作量需要非常易于管理的平臺(tái)支持。”曾有業(yè)內(nèi)人士做過測(cè)算，如果制作一部三維動(dòng)畫的制作周期可以縮短三個(gè)月，那么動(dòng)漫公司在成本上就可節(jié)省50%，因此技術(shù)對(duì)于藝術(shù)呈現(xiàn)的貢獻(xiàn)已經(jīng)變得越來越大。由此說來，一部動(dòng)漫作品的成功，背后的硬件設(shè)備和硬件平臺(tái)已經(jīng)成為不可或缺的基石。

人臉識(shí)別是公認(rèn)的模式識(shí)別難題，在過去幾十年間，世界頂尖科研機(jī)構(gòu)和科研人員一直在為計(jì)算機(jī)全自動(dòng)人臉識(shí)別而努力。最近幾年，隨著理論發(fā)展和硬件計(jì)算能力的指數(shù)增長(zhǎng)，人臉識(shí)別迎來了又一次研究熱潮。香港中文大學(xué)教授湯曉鷗及其研究團(tuán)隊(duì)之前正式對(duì)外宣布，他們研發(fā)的DeepID人臉識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率超過99%，比肉眼識(shí)別更加精準(zhǔn)。

如果僅給出人臉的中心區(qū)域，肉眼在LFW上的識(shí)別率為97.52%。此前，該研究小組曾開發(fā)了一個(gè)基于高斯過程的人臉識(shí)別技術(shù)GaussianFace，得到98.52%的識(shí)別率。這也是計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別算法的識(shí)別率首次超過肉眼。DeepID將GaussianFace人臉識(shí)別紀(jì)錄推進(jìn)一步，首次超過99%的LFW識(shí)別率。

與此同時(shí)，F(xiàn)acebook發(fā)布了另一套基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的識(shí)別率。

香港中文大學(xué)與Facebook最大的區(qū)別就是，DeepFace需要740多萬(wàn)人臉數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，相比DeepID只需使用20萬(wàn)張人臉數(shù)據(jù)和數(shù)臺(tái)NVIDIA K40 GPU，此外，研究組將深度學(xué)習(xí)作為團(tuán)隊(duì)的另一核心研究方向，設(shè)計(jì)包括人臉對(duì)準(zhǔn)、行人檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)、人體圖像分割、車型識(shí)別、大規(guī)模人群監(jiān)控、通用物體識(shí)別和檢測(cè)、互聯(lián)網(wǎng)圖像檢索等在內(nèi)的，諸多深度學(xué)習(xí)模型，深度學(xué)習(xí)試圖模仿人腦利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來感知外界。

目前人臉識(shí)別技術(shù)已廣泛用于政府、軍隊(duì)、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，人臉識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用在更多的領(lǐng)域。

在未來的某一天，當(dāng)你突然想知道這個(gè)世界上有多少人跟你長(zhǎng)得相似的時(shí)候，你可以在搜索框中上傳一張自己的照片，剩下的一切都可以交給智能化的圖片搜索引擎來完成，它能根據(jù)圖片的內(nèi)容特征自動(dòng)識(shí)別相似的圖片。這種“以圖搜圖”的情景說起來容易，但實(shí)現(xiàn)起來，卻是一個(gè)困擾了谷歌、百度等各大搜索引擎巨頭們?cè)S久的技術(shù)難題。

要知道，計(jì)算機(jī)本身并不能識(shí)別圖像或文字，唯有將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字，計(jì)算機(jī)才能識(shí)別和處理。傳統(tǒng)的圖像檢索技術(shù)是以文本檢索技術(shù)為核心構(gòu)建的，互聯(lián)網(wǎng)上的圖片被人為地打上各種各樣的標(biāo)簽，如一張海上日出的風(fēng)景照片，可能的標(biāo)簽包括“海洋、日出、風(fēng)景”等，一旦有用戶在搜索框中輸入這些關(guān)鍵詞后，搜索引擎會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)中自動(dòng)查找相對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。

然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，以人工智能為核心的內(nèi)容圖像檢索技術(shù)已經(jīng)成為未來發(fā)展的趨勢(shì)。目前，谷歌通過提供數(shù)百萬(wàn)份 YouTube視頻，成功地讓虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)DistBelief在事先沒有獲取“貓的特征描述”信息的情況下，自行總結(jié)出貓這個(gè)概念的特征。也就是說，DistBelief具有自學(xué)習(xí)能力。而在這套人工智能系統(tǒng)后面，是一個(gè)由1000臺(tái)機(jī)器組成、包括1.6個(gè)內(nèi)核、處理參數(shù)高達(dá)10億個(gè)的超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

讓機(jī)器像人一樣理解圖像內(nèi)容，強(qiáng)大的硬件固然必不可少，可最核心的依然是智能算法的設(shè)計(jì)，目前基于聚類的方法是圖像搜索領(lǐng)域的關(guān)鍵方法之一，其中K-means算法是應(yīng)用最廣泛的無監(jiān)督聚類方法，海量數(shù)據(jù)的索引大部分都使用了分層聚類的思想。但是K-means算法效率相對(duì)比較低。針對(duì)K-means目前的特點(diǎn)，浪潮日前與國(guó)內(nèi)某知名搜索公司實(shí)現(xiàn)合作，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)K-means算法的優(yōu)化。在項(xiàng)目過程中，浪潮高性能計(jì)算并行團(tuán)隊(duì)在分析代碼后，提出GPU集群的解決方案，并提出了從硬件（計(jì)算節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)、存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)）到軟件（優(yōu)化軟件）的一攬子解決方案。特別在軟件方面，浪潮與客戶算法專家團(tuán)隊(duì)共同成立專門聯(lián)合項(xiàng)目組，基于K-means串行版本，完成GPU MPI集群版本的實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)使用CPU+GPU協(xié)同計(jì)算，大幅降低了計(jì)算時(shí)間。雙方聯(lián)合針對(duì)GPU架構(gòu)進(jìn)行了算法層面的優(yōu)化，重寫了計(jì)算部分代碼，將整體速度大幅提升。某搜索引擎技術(shù)部的負(fù)責(zé)人在上線了浪潮優(yōu)化后的搜索程序表示：“高性能計(jì)算的應(yīng)用大幅降低了我們成本，并且節(jié)省了計(jì)算時(shí)間，為我們的應(yīng)用上線帶來了很大幫助。”

大數(shù)據(jù)，高性能計(jì)算的親密伙伴

隨著信息技術(shù)的的發(fā)展，近年來火熱的大數(shù)據(jù)概念，也已經(jīng)同高性能計(jì)算聯(lián)系到了一起。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高性能計(jì)算專業(yè)委員會(huì)秘書長(zhǎng)、中科院計(jì)算所研究員張?jiān)迫┦空J(rèn)為，大數(shù)據(jù)正在成為高性能計(jì)算的一個(gè)新的應(yīng)用領(lǐng)域。在這個(gè)領(lǐng)域中，借助于大數(shù)據(jù)廣泛的觸角，新的應(yīng)用層出不窮。

“利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)有人在進(jìn)行像股票分析及交易、智慧城市建設(shè)，甚至是世界杯比分預(yù)測(cè)這樣的事情。”張?jiān)迫┦拷榻B說，“甚至于，一些高性能計(jì)算的傳統(tǒng)應(yīng)用都已經(jīng)得到了新的突破。”他表示，實(shí)際上在大數(shù)據(jù)的概念誕生之前，高性能計(jì)算就已經(jīng)在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理，而在這一概念系統(tǒng)形成后，其對(duì)高性能計(jì)算又產(chǎn)生了新的影響。以石油勘探為例，受制于巨大的數(shù)據(jù)處理量，傳統(tǒng)的一些精度很高的算法得不到很好的實(shí)現(xiàn)。而在大數(shù)據(jù)概念出現(xiàn)后，“我們可以重新考慮這些算法，從應(yīng)用的視角來做決策。”

一個(gè)明顯的案例來自于氣象預(yù)報(bào)。在傳統(tǒng)以科學(xué)計(jì)算為導(dǎo)向的高性能計(jì)算應(yīng)用中，天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果是通過檢測(cè)到的氣象數(shù)值以及地理數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行計(jì)算的。而在今天，除了這些決策依據(jù)以外，大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)還可以匯總比對(duì)歷史氣象數(shù)值、云圖位置，甚至于云的形狀變化，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)一計(jì)算匹配，高性能計(jì)算系統(tǒng)能夠反饋更加準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)結(jié)果。

“可以說，大數(shù)據(jù)打開了高性能計(jì)算應(yīng)用的盒子。”張?jiān)迫┦勘硎尽?/p>

中國(guó)傳媒大學(xué)高性能計(jì)算中心高鵬東博士將高性能計(jì)算的方向劃分為“定性”和“定量”。其中，“定量”就是指大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用。依托于大數(shù)據(jù)處理所帶來的“量”，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以將網(wǎng)民的上網(wǎng)行為進(jìn)行記錄，從而利用高性能計(jì)算分析用戶、精準(zhǔn)定位，改善自身的內(nèi)容質(zhì)量，同時(shí)量化指標(biāo)，進(jìn)行廣告的精準(zhǔn)投放。

高鵬東博士認(rèn)為，之所以高性能計(jì)算會(huì)出現(xiàn)“定量”的方向，與應(yīng)用需求有著很大關(guān)系。在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式下，原本以計(jì)算密集為主的高性能計(jì)算，開始進(jìn)入“以量取勝”的數(shù)據(jù)密集時(shí)代。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，這樣的模式改變，為其手中的大量數(shù)據(jù)找到了用武之地。

張?jiān)迫┦空J(rèn)為，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越廣泛的今天，高性能計(jì)算的評(píng)判指標(biāo)有可能會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。未來，這將是一個(gè)綜合性的考量，其組成不只是浮點(diǎn)計(jì)算能力，還包括了數(shù)據(jù)的吞吐、IO帶寬等多方面要素。

從2010年開始，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向在高性能計(jì)算領(lǐng)域開始顯現(xiàn)。在這幾年中，國(guó)內(nèi)云計(jì)算供應(yīng)商浪潮也開始接觸有類似需求的用戶。“在我們的用戶實(shí)踐中，有80%應(yīng)用于傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，有20%則開始進(jìn)行一些與大數(shù)據(jù)相關(guān)的新興應(yīng)用的探索。”浪潮-英特爾中國(guó)并行計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任工程師張清表示。上文所提到的“以圖搜圖”，包括以及采用深度學(xué)習(xí)方法的語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，就包含在這些新興應(yīng)用中。

未來，參加普通話或者英語(yǔ)口語(yǔ)考試的考生有可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，其面對(duì)的不再是專家和老師，而是一臺(tái)機(jī)器。通過大數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算的結(jié)合，采用深度學(xué)習(xí)方法的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)將更加準(zhǔn)確地判斷考生的發(fā)音情況，并給出評(píng)分結(jié)果。這類需要大數(shù)據(jù)與高性能計(jì)算結(jié)合的應(yīng)用將越來越多。

張清提到，目前高性能計(jì)算領(lǐng)域的人才相對(duì)比較匱乏。因此，包括浪潮在內(nèi)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)外正在積極打造從高校到廠商，再到企業(yè)應(yīng)用的生態(tài)圈。而在這個(gè)過程中，大數(shù)據(jù)概念給予了學(xué)生更多施展的空間。

王丙強(qiáng)博士在采訪中也談到了人才招聘的相關(guān)問題。他表示，目前高性能計(jì)算，特別是GPU相關(guān)計(jì)算的人才招聘還是存在一定困難，希望隨著學(xué)校相關(guān)課程的開設(shè)，以及GPU應(yīng)用的越來越廣泛，這方面的人才也會(huì)越來越多。

如今的高性能計(jì)算，已不再是武器研究、石油勘探、生物信息、醫(yī)療等行業(yè)的專利，3D影片、DNA測(cè)序、內(nèi)衣設(shè)計(jì)、汽車制造，這些與生活息息相關(guān)的事物，都已經(jīng)開始使用高性能計(jì)算。通過對(duì)人體信息的收集分析，可以研發(fā)出最符合人體工程學(xué)的內(nèi)衣產(chǎn)品。諸如此類的案例，已經(jīng)屢見不鮮。可以說，高性能計(jì)算正給我們的生活帶來前所未有的改變，它能使我們的工作更具效率，使我們的娛樂更加豐富多彩，亦或使我們更加了解自己、了解生命。