直擊|聯想與中科院共建HPC平臺 滿足5年科研需求
中科院高效能運算中心
新浪科技訊 9月18日下午訊息，聯想近日宣佈與中科院共建高效能運算中心，提供整體HPC解決方案，為基因測序科學研究賦能，可滿足未來的3至5年的科研需求。
據悉，作為我國在生命科學研究領域的權威科研機構，中科院具有較為豐富的HPC叢集使用經驗，但早期的裝置故障率高、穩定性較差，計算效能已無法滿足中科院的日常科研需求，並且原有機房空調裝置老化，耗電量較高，無法支援更多的新購IT裝置的散熱需求。
聯想為中科院搭建的一套採用Intel最新產品的HPC平臺，在滿足雲端計算方面需求的同時，也為科研攻關提供計算力支援。
聯想方面介紹，該HPC平臺完全滿足中科院在未來的3至5年的科研需求，同時其整體效能強勁、管理便捷、擴充套件性強，可確保未來進行叢集擴充套件時，整體效能實現線性的提高。
對此，中科院遺傳發育所基因組分析平臺首席技術專家樑承志教授表示，聯想高效能運算叢集的使用，大大提高了科研工作的資料分析速度和工作效率。
此前，聯想曾為中科院打造過高效能運算叢集，擁有408個計算節點，實現了預期三倍的運算速度。此外，聯想還在北京總部搭建有一套HPC測試叢集，專門用於聯想與中科院遺傳發育所、微生物所等單位的合作研究測試，支援眾多重大科研專案的順利開展。(韓大鵬)
以下為部分採訪內容：
問：高效能運算與雲端計算，有何差異？
聯想李煒：雲端計算和高效能運算雖然都帶有“計算”這個主語，但是完全是不同的兩個領域，基本上它是兩種演算法。高效能運算是複雜的系統，雖然叫計算，但也包括儲存、網路、專用軟體。而云計算基本原理是先有了虛擬化，資料上雲以後根據客戶的需求我可以免費隨時呼叫，它強調的不是速度，而是便捷和便宜性。
中科院遺傳發育所的樑承志：生物資訊這個領域很大，很多分析是雲端計算能解決的，但是另外一部分分析雲端計算就有點困難。此外，既然是雲的話，資料處理方式、儲存方式的效率可能都不是最高的，這樣就導致我們做很多複雜計算的時候，它的效率有時候就不能保證。生物資料分析有一定的特殊性，這也導致了我們很有必要用高效能運算。
問：對於高效能運算機叢集，國產和進口有何區別？
李煒：國產的高效能叢集應用領域比較窄，公開的就是0.09的太湖之光，美國3個月前的是0.18。如果做一個完整的對照表，基本上硬體領域可以把所有的空白點補全，無論效能是否足夠好，我們都可以做。但是在軟體領域我們很多地方是空白的，或者是接近空白的，所以中國需要世界級的工業軟體公司。只有世界級的軟體公司和我們一起配合，才可能做出更好的產品。
問：做高效能運算機叢集，最大的挑戰是什麼？
李煒：在高效能叢集最早誕生的時候，最大的技術挑戰是並行的叢集放在一起，它計算能力的損耗。簡單而言，一個計算節點是兩萬億次，一百個節點是兩百萬億次，計算的時候不能做到一加一等於二，會有能量的損耗。聯想當時做叢集的時候，我們自己開發了叢集調優並行軟體，保證了叢集效率的最高，這是最重要的，所以我們在這裡也一起呼喚中國早日誕生世界級的軟體公司，特別是工業軟體公司。
問：計算分析上是否也存在瓶頸？
樑承志：計算的瓶頸是很多的，有些複雜性特別高。所以我們的計算系統對儲存硬體的要求就比較高，不然的話計算效率就會大大降低下來。我們分析時既考慮計算又考慮儲存，所以複雜性一下就高多了，這是一個基本的需求。
另外很重要的原因是分析能力還不夠，這是未來5至10年急需改變的狀況。隨著資料越來越多現在也在提升，這還需要大量的投入，需要開發新的軟體，新的分析方法。其中很重要的一點跟人工智慧有一定的關係，隨著生物資料的增加對人工智慧的需求就會越來越高，在其他領域裡已經做到了人工智慧分析的方法，可以借來使用。
我認為，資料的增加和分析能力的增加有一定的時間差，相對來講也是相輔相成的，是共同發展的過程。