大數據環境下高性能計算在研究生教育中的創新改革

謝曉蘭++谷曉峰++廖文琦

摘 要：文章分析了目前大數據應用環境和高性能在此環境下的生存現狀與大數據的關系，針對目前大數據環境下高校中研究生的高性能計算的教學問題做了探究，對其中實踐教學比重薄弱、資源匱乏且未得到充分利用、人才培養與當下大數據時代結合緊密度不夠等問題做了詳細闡述，并就這些問題指出了研究生HPC教學的改革路線。

關鍵詞：大數據；高性能計算；HPC；實踐創新

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

一、引言

在目前熱門的大數據的發展趨勢下，高性能計算在培養高質量計算機人才和智能技術創新等方面起著重要作用，而研究生教育肩負著為國家現代化建設培養高素質、高層次創造型人才的重任。所以，如何依托計算機學科優勢在大數據的新形勢下對研究生的高性能計算教育以及針對研究生的高性能平臺的建設便是高性能計算改革創新的新重點。

二、大數據與高性能計算的關系

從上圖我們可以看到，大數據時代的到來對于高性能計算的革新是一個機遇，我們以HPC作為基礎計算平臺為大數據提供基礎且必需的服務，而大數據作為服務對象和目標需求體改變和提升著高性能計算的系統性能、應用群體和應用模式。

三、現今高校研究生高性能計算的教學問題

縱觀國內目前的高性能計算教學，相當一部分高校都存在著各種各樣的問題。

（1）并行計算實踐環節相對單薄。以桂林理工大學為例，桂林理工大學信息科學與工程學院現有一個學術型碩士點（計算機科學與技術），兩個專業型碩士點（軟件工程和計算機技術），對于這三個專業的研究生來講，高性能計算是一門非常有必要學習和掌握的一門專業技術與知識，而就目前的情況來看，由于一些客觀原因，高性能計算教學在理論與實踐方面還是有一定程度的脫節，除了一些外在因素導致的HPC資源匱乏，很大一部分原因是在研究生的HPC教育與本科生的HPC教育上沒有根據兩個階段學生的不同學習水平設置針對性的教學內容。對于研究生來說，沒有充分考慮到其對于HPC真正所需的實踐性極強的互動性教學需求，即研究生反而比本科生更需要及時地通過實踐練習和互動鞏固知識點，所以現有的 HP實踐教育模式、教育內容的科學規劃、實踐環境的動態構建、實踐平臺的交互性、如何利用國家 HPC源等方面有待進一步的突破。

（2）高性能計算平臺建設問題。一個好的平臺建設是可以吸引用戶去使用的，高校中高性能計算平臺的建設對研究生的高性能計算的應用是至關重要的。就目前桂林理工大學高性能計算平臺建設來說，雖然較前幾年已經有了很大的改進，但是由于區域性資源的跟進緩慢，在平臺建設效率上還是有待提高。對于研究生來說，如何充分讓其利用HPC平臺來為自身的學習科研而最大限度利用資源，也是目前我們需要解決的問題之一。

（3）與高性能計算高層次人才培養緊密度不夠高。在國家高性能計算研究應用的不斷推進中，高性能計算人才的培養也逐漸成為焦點，尤其是在目前大數據時代下，如何通過高性能計算來培養出新型的大數據科學計算領域的人才也是目前部分高校在計算機類研究生科學計算培養方面需要改進的，這是發展我國高性能計算技術的關鍵。因此，培養高性能計算專業人才、構建教學和人才培養體系、促進高性能計算人才與國家高性能計算技術領域的銜接至關重要。

四、高性能計算在研究生教育中的改革路線

（1）針對研究生的高性能計算的實踐環節相對薄弱的問題，教師需要將傳統高性能計算課程和有針對性的專業技術培訓兩種形式的教學模式做一個有機的平衡比結合，這個可針對專業要求按需分配。很多人以為研究生跟本科生比應以多研究理論為主，恰恰相反，尤其是專業學位的碩士研究生，實踐能力是將來走向職場非常重要的一項能力。所以，對于研究生高性能計算教學，反而要加大實踐環節的比重，以開放共享的 HPC資源為依托，除了要將 HPC專業知識與具體的技術、典型應用相融合，支持課程之間教學內容和資源的共享來培養學生的HPC素養和實踐能力；也可通過實踐與課題掛鉤、實踐與項目掛鉤、實踐與考核掛鉤、時間與競賽掛鉤等教學模式來支持學員的自主學習，滿足不同層次和不同領域的人才培養需要。

（2）合理配置與充分利用資源。當我們資源不夠的情況下，我們就要做到讓資源利用最大化，資源占用比要加大。研究生雖然在人數上比本科生少很多，但是不能因為人數而決定用戶使用的優先級高低，要按其比重合理分配資源占用比，充分保障研究生群體的平臺使用時間。如果要劃分使用優先級，可根據專業方向、專業定位、專業需求、項目需求四個層次的資源使用率進行劃分。

（3）緊密結合當下大數據環境，培養計算機人才。首先我們要按需訂制與教育內容相匹配的軟硬件環境，滿足研究生多層次和多樣性的環境需求，緊密聯系目前大數據市場需求，目標化人才培養方向。教師需要與時俱進，在充分研究當下大數據人才培養需求之后，有針對性地對高性能計算的研究生教育教學進行理論和實踐方面的整改，建立大數據導向的 HPC人才培養模式，引導學生在個性化的實踐練習中不斷提升應用的研發能力，研發 HPC 教學內容的制訂方法，支持虛擬教學實驗室、超算競賽平臺等教學設施的構建，實現培養方案的按需制訂，探索以研究項目為載體的培養研究生的有效模式，提高研究生的整體質量。

五、總結

本文通過對目前大數據環境的發展趨勢和高性能計算的發展現狀的分析，對大數據與高性能計算之間的關系做了一定的探究，發現兩者之間的關系其實是密不可分的。在此基礎上，我們對目前有碩士點且有高性能計算教育的高校，以桂林理工大學為例對HPC在研究生教學中存在的問題進行分析，結合時下大數據人才培養契合度不夠密切等問題做了一定的剖析，最終通過平衡理論與實踐課程的比例，同時采用實踐與課題掛鉤、實踐與項目掛鉤、實踐與考核掛鉤、時間與競賽掛鉤等教學模式；通過專業方向、專業定位、專業需求、項目需求四個層次的資源使用率進行劃分，并有針對性地對高性能計算的研究生教育教學進行理論和實踐方面的整改，建立大數據導向的 HPC人才培養模式來解決上述問題。

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