高性能計算行業的應用及發展策略

文/陳世杰

社會經濟與科技的迅速發展，促使高性能行業的應用范圍不斷擴展，對于高性能計算行業也有了更高的要求。因而高性能計算技術應加以創新，通過高效可行的應用方法，提高應用效果，促進高性能行業長久穩定發展。本文分析了高性能計算的應用發展現狀，并提出了高性能計算行業的應用及發展策略。

現階段，高性能計算不斷被廣泛提及，它憑借自身高技術以及高利潤的優勢，能夠有效增強國家科技力量。因而加強高性能計算的應用，有效發揮其應用價值，不僅有利于高性能計算自身的完善與優化，對于其他行業發展也有著促進作用，有利于社會整體發展。

一、高性能計算的應用發展現狀

大量基礎科學研究領域，特別是生命科學以及氣候變化等領域都需要進行密集計算以及海量數據處理，因而應注重高性能計算的應用，包括智慧城市、生命信息、網絡安全以及石油化工等領域。以聯想集團為例，聯想作為全球領先的高性能計算方案供應商，具備建設的高性能計算產品生態。現階段，聯想在制造、生命科學以及教育科研等行業的高性能計算解決方案已經十分成熟與領先，給行業變革提供了源源不斷的推動力。

1.1 智慧城市

智慧城市通過傳感器對數據進行收集，并傳輸至高性能計算平臺中，運用集成處理，為居民生活以及城市決策等方面提供服務。然而由于收集到的數據規模不斷擴大，因而智慧城市對數據處理技術方面的要求也在不斷提高。怎樣在諸多非結構化視頻數據內將目標信息挖掘出來，依然為視頻信息處理的關鍵以及難點。[1]5G技術有效提高了傳輸速度，增加了接入終端的數量，有效縮減了延時時間，同時對實時計算提出了更高要求。高性能計算是智慧城市應用與發展的關鍵和核心技術，因而該技術也遇到了全新的挑戰與發展契機。

1.2 生命信息

其一，基因數據。隨著高通量測序技術的不斷發展與完善，基因數據呈現爆炸式增長。但是因DNA內信息較為復雜，導致對數據分析算法有著更高的要求。在基因組預測以及分析的過程中，機器學習有著廣泛的應用范圍，如預測疾病表型以及識別剪切位點等。機器學習還能夠用于癌癥診斷、流行病以及遺傳等方面，并有著良好的發展空間。現階段，大多數問題的預測能力未能滿足應用預期要求，也未能透徹認識到這部分抽象模型的具體解釋。想要將機械學習的效能有效發揮出來，高性能計算還應對機械學習模型進一步進行研究與探索。

其二，蛋白質結構。對于蛋白質而言，高性能預測及設計有利于對蛋白質進行透徹了解。蛋白質作為所有生命系統的基礎，能夠發揮生物功能，離不開其對特定3D結構加以折疊。在3D結構解析方面，核磁共振及X射線等實驗方法具有成本高的特點，因而如何自動且準確地對蛋白質特定折疊進行計算，仍需要高性能計算不斷地深入研究。[2]

1.3 網絡信息安全

只有確保網絡信息安全，才能為保護國家信息安全奠定堅實基礎。對于網絡信息安全，高性能計算也有著廣泛的應用范圍和良好效果。

其一，網絡靶場。網絡靶場是通過網絡技術以及信息安全構想等創設出定性、定量評估環境，有著可靠性以及可操作性強等優勢。現階段，網絡靶場在英國、日本以及澳大利亞等國家得到了廣泛應用。基于網絡靶場一般需支持各安全等級環境之中的網絡偵查、防御以及攻擊測試等，靶場應能夠擴展虛擬節點，形成大量測試階段。比如，LARIAT技術能夠對HTTP及SSH等協議進行模擬。

其二，隱私保護。隨著大數據時代的深入發展，人們對隱私保護的重視程度不斷提高。由于大數據技術是把雙刃劍，研究人員能夠運用大數據技術將數據內在關聯挖掘出來，給決策提供有力的數據支持。但是，網絡攻擊者也會通過數據間聯系加以運用以及分析，從而打破數據隱私。比如，在治療患者的過程中，網絡攻擊者能夠運用社保以及消費記錄等對患者信息加以推斷，嚴重威脅患者隱私。因此，高性能計算應注重數據隱私保護，提高保護力度與效果。[3]

1.4 石油化工

對于石油工業而言，高性能計算有著廣泛的應用范圍，如數據處理以及油藏模擬等。其中，石油地震處理系統對計算環境以及運算性能等方面有著較高要求，主要是因為石油行業數據較為龐大與復雜。基于行業現階段對高性能計算價格以及環境性能的要求，地震數據處理應用系統應具備下述幾個特點。

其一，該系統通過計算機集群系統，提高了處理中心的實際計算能力，能夠有效滿足特殊地震處理算法的實際需求，有利于壓縮成本。其二，在采集技術優化以及地震數據量增加的影響下，企業計算環境中心應由服務器變為存儲器。其三，該系統因計算能力需求，應注重創新高性能計算方法以及技術的推廣，如GPU、CPU等。

以聯想集團為例，其設計了HPC方案，能夠有效地對地震數據進行處理。該方案節點系統通過聯想刀片服務器來進一步提高超強計算能力，進而完成對地震資料處理的計算任務。對于網絡系統，監控網以及管理網均為聯想千兆以太網，計算網絡為線速萬兆以太網或者InfiniBand網絡。存儲系統則運用了DSS-D/DSS-G系統，系統軟件為聯想LiCO高性能計算平臺。

二、高性能計算行業的應用及發展策略

高性能計算行業應結合實際情況，探究出恰當的策略，促進自身的應用與發展。

2.1 注重核心技術融合

高性能計算應用的核心為算法以及模型，還注重應用環境的優化，如編譯系統以及科學計算可視化等。相關研究顯示，美國能源部的計算平臺系統相對先進，然而硬件投資未能超過總投入的六分之一，主要預算都在物理建模和軟件研制等方面。

現階段，社會已經逐漸趨于智能化以及信息化，此過程離不開計算的支持。目前，諸多先進技術被研究出來并得以廣泛應用，如云計算、物聯網以及認知計算等，特別是人工智能及高性能計算的融合逐漸變為一種發展趨勢。探究出有效的措施，將這些技術應用在高性能計算中，有利于給重大科學問題的研究與處理提供源源不斷的動力。[4]在高性能計算行業的發展過程中，注重模型以及核心算法的融合至關重要。

2.2 促進應用軟件發展

高性能計算中的高端以及創新技術能對下游產業產生巨大影響，因而歐盟以及美國等都注重這方面人力、資金等的投資，促使技術一直保持領先地位。然而現階段，我國大型計算應用軟件主要來源為國外進口，軟件的自主研發程度較低。例如，大氣科學以及材料科學大部分應用的是國外開源軟件，計算流體力學大部分應用的是國外商業軟件。

在高性能計算方面，我國在開發軟件方面的資金投入占比略超10%。應用場所以科研院所與高校為主，應用領域大部分為工程計算及數據分析等。因而我國應加強應用軟件的自主研發，加強人力、物力以及財力的投入，有效增強研發效率與效果，批量生產自主研發軟件，為高性能計算應用創設廣闊的空間。

2.3 重視人才培養

任何行業發展的第一動力都是人才，高性能計算也不例外，因而我國應注重人才培養以及引進。一方面，我國應革新現階段大部分應用發展的形式，使軟件研發人員、科學家等多方深度合作，對合作模式加以完善與創新。另一方面，我國應注重應用以及技術等層面問題，有效提高高性能計算的研究與應用水平，為其發展與應用提供有力的人才支持。

三、結語

總而言之，高性能計算有著不斷擴展的應用范圍，然而我國高性能計算實際應用水平仍有較大的發展空間。因此，我國應注重高性能計算軟件以及硬件環境一體化發展，為高性能計算應用和發展奠定堅實基礎，給高性能計算行業提供源源不斷的發展動力，充分發揮高性能計算的價值，促進我國科技以及經濟健康可持續發展。