高性能计算的起源-科学计算的应用现状与发展思路

金钟1,2高性能计算机网络研究进展，陆中华，李慧媛3，迟学斌1,2，孙家昌3

1中国科学院计算机网络信息中心

中国科学院2计算机科学应用研究中心

中国科学院第三软件研究所

科学计算是指在计算机处理科学研究和工程技术的应用中遇到的数学计算问题. 在现代科学研究和工程技术中，经常会遇到大量复杂的数学计算. 它的复杂性通常超过人脑的计算能力，必须使用计算机来解决. 计算科学的应用水平已成为衡量国家科学技术发展水平的重要指标之一. 它的应用深度反映了对科学问题的探索和理解的深度.

2013年10月，哈佛大学的马丁·卡尔普斯教授，斯坦福大学的Michael Levitt教授和南加州大学的Arieh Warshel教授三位科学家获得了诺贝尔化学奖. 获奖的原因是“创建复杂化学系统的多尺度模型”. 甄选委员会在一份声明中指出，对于当今的化学家而言，计算机已成为与试管同等重要的工具，并且计算机对生命现象的模拟为实现大多数化学研究成果做出了巨大贡献. 无疑，这将进一步加深对各种学科中的计算模型和计算科学的理解和应用，并将学科的发展带入下一波.

自20世纪中叶以来，高性能计算机的发展取得了长足的进步，其计算能力也在不断提高. 特别是自21世纪初以来，高性能计算已逐渐成为重大科学发现的前沿基础科学研究领域中不可或缺的重要手段之一.

近年来，内部网络的高度异构和高速互连是现代高性能计算机体系结构的重要发展方向. 对于某些典型的高性能计算应用程序，通信不匹配与计算能力之间的矛盾更加突出. 一般来说，现代计算机的处理器和加速组件通常达到数百万亿至数万亿的浮点运算，而性能更好的内部网络的带宽目前达到200Gb，这仍然相对较慢.

超科学计算的显着特征是可计算问题的规模巨大. TOP500中排名前十的超级计算机系统通常具有超过1000万个处理器内核，根据一个处理器内核，它们可以处理100万个未知数. 在计算方面，这意味着可以计算和处理具有1万亿自由度的复杂系统. 即便如此，面对更复杂的科学计算应用中对计算能力的近乎无穷的需求，当今世界上具有最强大计算能力的高性能计算机似乎在赔钱. 因此，应用程序和计算科学家经常不得不使用简化的模型，对计算问题进行预处理，并使用混合精度来减少计算量.

从算法的角度来看，美国超级计算领域的著名数学专家Colella在2004年提出了七种用于科学计算的算法模型，即结构化网格，非结构化网格和快速傅里叶变换（ FFT）），密集线性代数（Dense Linear Algebra），稀疏线性代数（Sparse Linear Algebra），粒子动力学（Particles），蒙特卡洛（Monte Carlo），被称为“七个小矮人”. 这七个算法模型分别针对高性能计算机提出了不同的方面和要求级别，基本上涵盖了常见的高性能计算应用.

中国科学院的科学家在高性能计算应用中取得了令人瞩目的成就

高性能计算应用程序的发展和进步需要数学，计算科学和应用程序学科的深入融合. 1990年代中期，中国科学院软件研究所，生物物理研究所，物理研究所，北京科技大学和国家情报中心的科学家共同解决了关键问题并完成了多项应用家用“ Dawn 1000”并行计算机上的软件. 在天然DNA整体电子结构的理论计算，激光晶体材料（LBO）的电子状态的理论分析以及广义特征值的并行计算方面，它都取得了令人瞩目的高水平成果.

生物物理学，物理学等应用领域的科学家设计了易于在“黎明1000”上实施的新方案，并在运维人员的密切配合下付诸实践. 计算科学家针对``黎明1000''的特性提出了``黑匣子并行性''和并行方案的思想;同时，他们在理论上证明了几种收敛定理，以提供正确的结果和准确的迭代时间估计，这是可靠的理论保证. 这是一个成功的案例，中国科学院是一个非常有代表性的多学科科学家，他共同解决了关键问题，发挥了多学科优势，并在物理模型，算法和高性能计算技术之间形成了深厚的交集，并取得了很高的水平. 结果.

后来，中国科学院物理研究所的王鼎生和中国科学院生物物理研究所的陈润生被选为中国科学院院士，以表彰他们在计算物理和计算领域的成就. 生物学.

中国的高性能计算应用在“戈登·贝尔”奖上取得突破

近年来，中国科学家在高性能计算应用领域取得了新的突破. 在大气科学全球大气动力学的高性能计算领域，由中国科学院软件研究所的杨超，清华大学的薛伟和傅浩环领导的应用结果是“千万核可膨胀全球大气”动力学“仿真”赢得了高性能计算应用领域的最高奖项-2016年11月在美国盐湖城举行的“ 2016年全球超级计算大会”（SC16）上获得了“戈登·贝尔”奖. 零该奖项在应用方面的突破，已成为中国高性能计算应用发展的新里程碑.

该主题在应用程序和算法两个级别上取得了重大突破:

30年来，中国的科学计算从一开始就发展到现在，并在许多研究领域取得了长足的进步，但仍然需要面对E级超级计算的新挑战. 高性能计算机的体系结构变得越来越复杂. 它的特点是处理器和组件的复杂性和深度异构性，单个处理器中的许多内核，单个节点中的多个处理器高性能计算机网络研究进展，数万个计算节点，多层存储系统以及超高速内部互连网络对应用软件的开发提出了许多挑战.

经过在中国的多年努力和投资，超级计算机的硬件基础设施能力已达到国际先进水平. 但是，由于基本算法库，并行算法库，高性能计算应用中间件和各个学科的应用软件等科学计算软件缺乏稳定的投资和长期积累，中国的科学计算应用严重依赖国外. 国家. 特别是，使用外国软件的比例超过90％，这已成为困扰中国高性能计算进一步发展的“瓶颈”问题.

为了更好地发展我国的科学计算应用和加强研发应用软件，我们应该在战略上规划和规划我国的科学计算发展路线和实施方案，并提出五点具体建议.

建立国家级高性能计算软件研发中心，并提供长期稳定的支持. 在几个重要领域为家用处理器开发科学计算软件；通过挖掘几个应用领域的科学问题，并以应用目标为指导，建立长期稳定的科学目标. 围绕此目标，进行了长期而连续的软件开发. 大力加强高性能计算应用中间件的开发. 近年来，在国家“ 863”计划和重点研发计划“高性能计算”的支持下，中国研究人员成功开发了三维并行结构自适应软件框架JASMIN和三维并行自适应有限元. 元素软件平台PHG. 来自中国科学院计算机网络信息中心的研究人员在计算科学应用研究中心的支持下，正在开发并行计算框架SC Tangram. 在该框架的支持下，并行计算细节可以与应用科学计算研究人员隔离开来，使他们可以专注于物理模型和计算方法创新，并加速计算程序与新方法和新模型的融合，最终实支持，建立合适的评估机制，以及鼓励研究人员从事计算机应用软件的研究与开发，提高处理水平，从而形成可持续发展的局面.

中国中科院计算机网络信息中心高性能计算系主任，研究员，博士生导师，中国科学院计算科学应用研究中心副主任. 国家重点研发计划“基于国家高性能计算环境的生物医学应用服务社区”特别项目“高性能计算”的项目负责人. 主要研究方向是高性能计算以及软件和生物医学计算应用技术.

迟学斌，中国科学院计算机网络信息中心副主任，研究员，博士生导师，中国科学院计算科学应用研究中心主任. 1989年，他获得了博. 在中国科学院计算中心获得计算数学博. 国家重点研发计划“高性能计算”专项负责人“国家高性能计算环境服务机制与支持系统研究（第一阶段）和（第二阶段）”. 主要研究方向是并行计算以及软件和网格计算技术.

文章来自:

金钟，卢中华，李慧媛，迟学斌，孙家昌. 高性能计算的起源-科学计算的应用现状与发展思路. 中国科学院学报，2019，34（6）: 625-639.

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