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        「新基建」浪潮來襲,如何掘金并行計算黃金時代?

        來源:36氪 | 2020-03-26 17:42

            面對海量數據和復雜場景,密集計算將成為常態,這意味著并行計算終將派上大用場。

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          近期,國家加快推進新型基礎設施建設(“新基建”)舉措引發高度關注,大數據中心、工業互聯網、5G等為代表的新一代信息基礎設施建設的重要性日益顯現。

          立足當下,是應對疫情沖擊、促消費、穩增長的有效手段;長遠來看,是發展數字經濟、構筑競爭優勢的關鍵之舉。

          “新基建”之所以新,其主要是面向未來場景,而這往往離不開海量數據的處理、存儲和計算。

          面對海量數據和復雜場景,密集計算將成為常態,這意味著并行計算終將派上大用場。

        并行計算的黃金時代

          摩爾定律快速放緩和登納德縮放定律接近終結,現有計算架構發展空間受到嚴重制約。

          與此同時,市場對高性能、低成本的計算需求越發強烈,這給計算產業帶來前所未有的挑戰與機遇。

          中國工程院院士李國杰表示,計算機體系結構的改進、創新必須和并行算法、并行軟件的改進創新同步進行。

          在他看來,不管是突破摩爾定律還是馮?諾依曼瓶頸,都必須跨層次進行,未來幾十年是并行計算的黃金時代。

          并行計算看似是一個高大上的概念,離你我似乎非常遙遠,實際上它與我們的日常生活緊密相關。

          當下最為時髦的AI機器學習,就離不開并行計算,早在2012年Google就使用大批計算機來學習識別YouTube視頻中的貓咪。

          今天人類所十分倚重的氣象模擬往往就需要數萬個處理器并行計算,而以前氣象預測的困難之處就在于氣象數據過于龐雜,很難被高效快速的處理。

          此前英國政府決定將在未來投資12億英鎊用于開發最先進的超級電腦,該系統比現有的氣象超腦運算性能增加三倍,可以提高惡劣天氣和氣候的預測能力,如更加精準的降雨預測等。

          再比如以往分析基因組測序數據在PC上短則好幾天,長則好幾周時間,而如果換成并行計算機集群,一般24小時內都能解決。

          此外,并行處理技術在對抗病毒中發揮不可替代的作用,就拿此次新冠疫情期間的疫苗與抗病毒新藥研制來說,因為涉及復雜的數學模型,就必須借助數值方法應用并行計算求解。

          可以看到,無論是在人工智能,還是氣象模擬,以及基因測序、新藥研發這些高精尖的科研項目中,并行計算都有很大的用武之地。

          正是有了大量的并行計算資源,才使得海量的數據處理能夠快速實現,復雜的模型能夠被訓練,讓人工智能等創新技術成為現實。

          這放在今天疫情防控和“新基建”發展的大背景下,隨著智能數字化建設向縱深發展,制造業從傳統制造走向智能制造,金融、電信、醫療等傳統服務也終將走向智能服務,政府、交通等公共服務也將過渡到智慧政府和智慧交通。

          市場需求是發展的動力,在各行各業在實現行業服務智能大升級背后,隨著新應用、新技術、及數據量爆炸式增長,各行各業對算力的需求將達到前所未有的高度,并行計算的重要性將日益凸顯。

          毋庸置疑,它將是“新基建”中各產業實現降本增效、創新提質的關鍵動能,是拉動新一輪經濟增長的基礎引擎之一。

          如何掘金并行計算?

          需要認識到的是,雖然我國在并行計算硬件設施領域已然位居世界前列,但在相關軟件生態、軟件應用,以及人才培養方面,與發達國家之間仍然存在不小差距。

          工業和信息化部部長苗圩曾表示,中國軟件價值失衡現象比較明顯,人才結構性短缺問題突出。

          這與我國超級計算的的研制路線有很大的關系。據李國杰透露,中國是先研制超級計算機,盡力提高性能,計算機做好后再找應用,而美國則是先有計算需求,再根據需求設計超級計算機。

          另外從經費投入占比上來看,我國的超算經費用于應用軟件開發的比例不到10%,美國相應的投入資金約為中國的 6 倍。

          最后造成的結果是,我國大型科學計算的應用軟件基本上都依靠進口,因此要發展和掘金并行計算,就需要大大加強相關軟件和應用開發力度。

          而“新基建”立足于科技端,本質上是信息數字化的基礎設施,如果一直面臨軟件和應用短板制約的話,再強大的算力也難以發揮出真正的效力。

          在此背景下,我們需要集中精力克服短板,逐步完善中國軟件產業生態建設的問題,把更多的資源投入到相關軟件和應用開發上面。

          同時,還要建立更加完善的鼓勵機制,注重軟件人才結構性引導迫在眉睫,吸引更多優秀人才加入進來。

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