编者按：企业应用超级计算的门槛也越来越低，但门槛低并不等于应用就容易。

　　去年年底，在“超级计算机TOP500”中以峰值每秒280.6T浮点（亿万次）计算速度再次夺冠的IBM蓝色基因/L的样机，被送到中国参加世界计算机创新大会。之后，此样机被留在国际商业机器公司（IBM）中国系统研究室用于研究。
　　
　　像蓝色基因这样的高性能计算机已经在石油、金融、生命科学、工程学、供应链管理等方面广泛应用。IBM公司工程技术服务部蓝色基因系统解决方案全球总监拉尔夫·E·沃马克（Ralph E. Warmack）博士在展览会上表示，高性能计算用于具体的商业应用是一次突破性的革命。

超算新需求

　　据沃马克的介绍，目前，高性能计算主要有四大领域的商业应用—工程制造产品的设计、石油勘探地震数据的分析、金融投资风险分析以及药物的研制和筛选。
　　
　　许多国际著名的制造业大公司已经利用高性能计算，实现了产品的虚拟化设计和制造。波音公司（Boeing）最新推出的波音777飞机就利用了高性能计算机，通过计算机模拟仿真，精确计算各种指标，根据最后结果制造出来的第一架样机就是可以飞的产品。IBM公司深度计算部气象及环境市场销售总裁大卫·布拉斯科维奇（David Blaskovich）表示，在过去20年里，数值计算技术发展非常快，人们已经接受了用数据计算带来的结果有效取代实物设计的技术。
　　
　　从“超级计算机TOP500”的统计信息来看，工业领域应用所占的比例正在不断增加。2005年6月，工业用户使用的高性能计算机已占到 52.8%。2005年11月，又上升到53.2%。上海超级计算中心（下称“上海超算中心”）工程计算部经理李根国表示：“目前在航空、航天、汽车等工业领域，利用计算机辅助工程（CAE）进行反复设计、分析、优化已经成为标准的步骤和手段。但是大量的问题需要更大规模的计算才能够满足需求。”
　　
　　计算对速度的要求越来越高。2005年11月“超级计算机TOP500”的最后一名在2005年6月的榜单中，还排在279名。速度的后面则是应用的推动。
　　
　　在国内，对于高性能计算的需求虽然在逐渐增加，但是企业并没有在其中唱主角。曙光信息产业（北京）有限公司（下称“曙光公司”）机群产品经理曹振南认为，企业并不是没有高性能计算的需求，只是受到资金、人才以及观念等各方面的制约。在他接触用户的过程中，用户经常对他说的一句话是“我们很多地方都需要计算，但是我们没有软件、硬件和人力去做这些事”。

高投入高产出

　　高性能计算投入巨大，但是受益多少却与企业业务性质密切相关。对产品研发依赖于科学计算的业务来说，高性能计算可谓“高投入，高产出”。
　　
　　传统的飞行器设计通过“风洞实验”，模拟飞机在空中飞行的环境，这需要逾亿元的费用。通过高性能计算所花的设计成本可能还不到传统飞机设计费用的零头。上海飞机设计研究所是我国新支线民用喷气飞机总体研发单位，该研究所空气动力学设计分析主管张淼告诉记者，3年来，他们大量的飞机设计工作都在上海超算中心完成，通过计算直接对数值模型进行修改，从而减少原型机试验，不仅研发周期缩短了，研发费用也大幅下降。
　　
　　汽车制造也同样如此，目前大部分设计工作都在计算机中完成。比如利用高性能计算进行碰撞试验，不仅可以看到每一个位置的碰撞信息，还可以反复观看、找出问题所在，这在普通的试验中是很难做到的。
　　
　　延锋伟世通汽车饰件系统有限公司（下称“延峰伟世通公司”）是一家主要生产汽车装饰件、座椅、顶篷、保险杠等非金属件的企业。公司技术中心 CAE部经理谢硕说：“客户经常是给我们一个概念，告诉我们需要开发一款什么样的产品，面向什么样的群体。我们就负责把客户的这些需求转化为图纸，变成效果图，然后进行验证，最后开模。在这个过程中，高性能计算起到了非常重要的作用。”
　　
　　谢硕解释说，每一种饰件的设计都要考虑到对车内温度、压力以及通风的影响，所以需要对饰件进行计算模拟。比如设计车内空调，就要计算管道分布、出风口的位置等。考虑到安全，还要进行大量的碰撞模拟。有了高性能计算，就大大加快了研发速度。
　　
　　高性能计算的商业价值也同样体现在医药研制和筛选博士中。中国科学院上海药物研究所目前正在加紧研制防治禽流感的药物。上海药物研究所药物测试与发现中心的于坤千介绍说，通过高性能计算，目前上海药物研究所已经从数据库中的60万??70万个小分子化合物中初步筛选出300??400个有活性的小分子，接下来他们只要购买这300??400个小分子进行实验。于坤千说：“以前没有应用高性能计算，把100万个小分子库筛选一遍，需要1年多时间，现在半个月到1个月就可以完成。”据了解，现在90%以上的新药研制都是通过高性能计算完成的。

购买还是租用

　　虽然高性能计算对商业企业越来越重要，但很多企业并不愿意把数据放到公用的平台上。除了数据安全和商业机密的考虑外，商业企业也希望在应用时能“机器等人”，而不是在公共计算平台上的“人等机器”。沃马克认为，企业自购会成为一个重要的方式。
　　
　　作为中国石油天然气集团公司下属的一家提供石油勘探、海量数据处理等服务的公司，中国东方物探公司被冠以“找油先锋”的美称。由于计算任务非常巨大，这家公司选择了自己购买机器和软件来满足计算需求，并且购买了具有4.2万亿次峰值计算能力的曙光4000L计算机，用于对勘探石油的资料进行计算和分析。
　　
　　但不是所有有计算需求的企业都有能力自购超级计算设备，于是公共计算平台应运而生。北京有中国科学院网络计算中心，主要面向科研单位提供高性能计算服务。上海超算中心除拥有峰值计算能力每秒11万亿次的高性能计算机，还配备了广泛应用于工程计算的大规模商业软件，定位为公共计算平台，为那些有计算需求的企业提供计算能力。曙光公司的曹振南说：“从节省资源、信息共享的角度看，超级计算中心的模式应该是比较理想的。”
　　
　　目前，上海超算中心正在建设主要面向汽车、飞机和船舶设计的专业综合服务平台。上海超算中心副主任王普勇表示，高性能计算机作为工具，应该便于使用，建立超算中心，就是为了让用户更好地发挥专业优势，使计算机的使用更加简单。
　　
　　袁联生是中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院南京石油物探研究所处理解释中心的主任，他认为，因为公共计算平台存在数据传输和安全的问题，并且没有优先使用的权利，所以企业如果有大量计算需求，自建计算中心相对更合算。但多数企业的计算需求并不像中国东方物探公司那么大，即使自建计算中心，投入规模也不会太大。一旦遇到计算高峰或者时间紧急的情况下，也可以借助公共计算平台超级计算中心。南京石油物探研究院有一次应标，20天内要拿出计算结果。袁联生就跑到上海超算中心，租用了1,000多个CPU，1周后完成了计算任务。

创新的挑战

　　高性能计算将在商业创新中扮演越来越重要的角色。IBM公司负责技术战略和创新的全球副总裁爱尔文·W·伯杰（Irving Wladawsky-Berger）表示，创新对每一个想要获得竞争力的国家和企业都非常重要。因为互联网和开放标准，创新将更加开放并趋向全球化。高性能计算将为这种创新提供工具。
　　
　　越来越多的领域开始使用高性能计算。上海市交通管理部门在上海超算中心利用高性能计算模拟交通流量，进行交通调度测试，比如哪条道变成单行线，对于交通有什么影响，根据这种计算结果，做出更好的决策。但对于国内企业来说，科学计算辅助决策的水平还不高。曙光公司高性能计算机实验室主任赵崇山认为，现在很多企业还没有发展到依靠科学计算进行决策的阶段。
　　
　　国外有些企业已经利用高性能计算开创新的商业模式。远程3D制作服务公司Render Rocket公司（Render Rocket LLC.）就是其中的代表。这家公司与IBM公司随需应变深度计算中心合作，为其客户提供一种“自助”式远程制作平台，通过互联网提供7×24小时的计算能力。Render Rocket公司为其客户提供标准的制作环境，或者帮助客户建立自己的内部定制制作环境，客户就可以利用这个平台进行动画制作的计算。
　　
　　计算无处不在，它已经和理论、实验并列为三大研究途径。企业应用超级计算的门槛也越来越低。上海超算中心科学计算部经理袁俊说：“用户经过一段时间的指导和培训，一般在两到三周内就能掌握并行计算的方法。”
　　
　　门槛低并不等同于应用容易。目前很多企业甚至还不能提出高性能计算的要求，观念的改变、人才的培养、软硬件的建设等方面都存在瓶颈。赵崇山指出，在应用超级计算之前，企业要考虑将业务流程的哪个部分进行模拟，怎么进行模拟，前期工作都需要企业自己完成。但是很多企业只看到现象，却找不到问题，更别说找到解决问题的途径。
　　
　　“高性能计算商业应用水平说到底还是和国家的自主创新能力有关。” 袁俊表示，“如果我们的药是直接买了别人的专利生产，电子产品也只是拿来组装，飞机直接引进生产线，自己从来就没有过具体的创新，而且是从源头创新的话，我们的企业就体会不到高性能计算给他们带来的价值。”而这只能导致恶性循环。
　　
　　不过，据上海超算中心市场调研结果，2006年上海地区大型制造业设计和研发对高性能计算机的峰值计算能力需求将达到15.7T浮点。李根国认为，我国目前是一个制造大国，正在向制造强国的方向努力。国家把创新提到了战略的高度，企业对于研发也越来越重视，所以高性能计算机以及相关软件和工程化的体系将得到重视。

高性能计算机发展简史

　　20世纪60年代，计算机开始走向各种商业领域的应用，为了有别于“通用计算机”，专门针对科学计算进行优化设计的计算机被称为“高性能计算机”。
　　
　　20世纪70年代出现的向量计算机可以看作第一代高性能计算机，比较著名的是CDC系列、CRAY系列、NEC的SX系列等。中国有代表性的是银河一号。
　　
　　20世纪80年代初，随着VLSI技术和微处理器的技术发展，通过多个廉价的微处理器构建的并行化超级计算机，打破了向量机一统天下的格局。
　　
　　20世纪90年代初期，大规模并行处理（MPP）系统已经开始成为高性能计算机发展的主流。比较有代表性的有TMC的CM-5, Intel Paragon等。中国的第一个MPP系统是曙光1000计算机。
　　
　　20世纪90年代中后期, CC-NUMA结构，即分布式共享内存成为发展趋势。同时，集群系统（Cluster）也迅速发展起来。由于规模经济、成本低的原因，集群系统具有比 MPP更高的性能/价格比优势。代表性的系统是IBM SP2，国内有曙光3000、4000等系列。
　　
　　2000年初，集群开始成为高性能计算机系统的主流。
　　
　　（本文参考中国科学院计算技术研究所樊建平、陈明宇的《高性能计算机研究的现状与展望》）

（信息周刊）