爱华网在去年10月底，长沙举办的中国高性能计算学术年会上，国防科技大学研制的千万亿次超级计算机“天河一号”成为焦点，这是我国国内计算能力最高的超级计算机，而且标志着我国超级计算机的研发能力成功实现了千万亿次计算的跨越。超级计算机不仅体现了一个国家战略性高技术的发展水平，也是与科技创新、国计民生密切相关的重要基础设施。超级计算机的各种应用，实际上会以不同的方式影响到我们每个人，这些似乎遥不可及的超级计算机实际上离我们“非常近”。 你应该知道的超级计算机
目前各种超级计算机的高速处理能力基本上都是利用并行体系结构实现的，并行计算(Parallel Computing)已成为提高处理性能的关键技术之一。简单地讲，并行计算技术就是用同时运行的多个处理机或计算机来处理同一任务，从而大幅度提高任务的处理速度、缩短了任务的处理时间。
超级计算机的五大形态
在超级计算机技术的发展历程中，先后出现过多种超级计算机并行体系结构，主要有如下5种。
●并行向量处理(Parallel Vector Processing，PVP)系统
并行向量处理结构
采用一定数量的、并行运行的向量处理器和共享式内存(Shared Memory，SM)结构的计算机系统。PVP系统的SM结构，也就是采用高带宽的交叉开关将各个向量处理器与其共享的内存模块连接。向量处理器(Vector Processor)的一条指令能够同时对多个数据项(向量矩阵)执行运算，而一般的通用CPU属于标量处理器(Scalar Processor)，每次只能对一个数据项进行处理。其代表机型有Cray XMP、Cray YNP、NEC SX2、我国的银河一号和二号等。
●对称式多处理(Symmetric Multi Processing，SMP)系统
对称式多处理结构
采用一定数量、并行运行的微处理器和共享式内存(SM)结构的计算机系统，各处理器通过系统总线或交叉开关连接共享的内存模块，可“均等”或“对称”地共享内存和其它系统资源并由同一操作系统管理，提高整个系统的数据处理能力，因此SMP属于“一致性内存访问”(Uniform Memory Access，UMA)方式，SMP的代表机型有IBM R50、SGI Power Challenge、Sun SPARC Center 2000、曙光一号等。
●分布式共享内存(DistributedShared Memory，DSM)系统
分布式共享内存结构
由一定数量的并行处理节点(Node)组成，每个节点都是一个相对完整的计算单元(配置有处理器和内存模块)，各节点通过高速网络互连，系统由单一操作系统管理，分布于各个节点的全部内存被统一编址，可由所有用户共享。与SMP不同，DSM对内存资源的共享是非对称的，因为每个节点访问本地内存与远程节点内存时的延迟和带宽是不同的，故DSM系统属于“非一致性内存访问”(Non-Uniform Memory Access，NUMA)方式，其代表机型有SGI Origin 2000/3000、Sequent NUMA-Q、HP/Convex SPP 1600、银河三号和神威一号等。
●大规模并行处理(Massive Parallel Processing，MPP)系统
大规模并行处理结构
由成百上千计算节点组成的并行处理计算机系统，每个计算节点配置一个或多个处理器，各个节点相对独立，有各自独立的内存模块和操作系统。MPP系统的特点是可以获得很高的峰值运算速度，且由于系统的内存分布于各个节点，所以MPP属于“分布式内存”(Distributed Memory，DM)结构，具有易扩展性。MPP的易扩展性使其能够与SMP、DSM等结合，于是出现了SMP-MPP(各个MPP节点采用SMP并行多处理机)和DSMMPP(各个节点采用DSM并行多处理机)等复合型超级计算机系统。MPP系统的代表机型主要有IBM SP2、Intel Paragon、CRAY T3E、曙光1000等。
●机群式超级计算机系统
机群式超级计算机结构
上世纪90年代中后期，随着Intel芯片等造价低廉的微型计算机组件的出现和网络技术的迅速发展，使采用普通微型机或工作站作为计算节点并采用高速网络互连的并行计算系统成为了可能，超级计算机体系结构由此开始迈入工作站机群(Cluster of Workstations，COW)或工作站网络(Network of Workstations，NOW)时代。2000年以后，又出现了节点采用商用级处理器的机群系统(Cluster)，以及采用SMP并行机作为计算节点的SMP机群或星群(Constellation)。从内存访问方式上看， 机群系统采用了与MPP相同的分布式内存(DM)结构，因而具有很高的可扩展性。机群系统的代表机型有洛斯阿拉莫斯国家实验室的Avalon Cluster、ASCI Blue Mountain、深腾1800/6800和曙光2000/3000等。
当今主流：机群式超级计算机概况
机群式超级计算机系统具有结构灵活、通用性强、安全性高、易于扩展、高可用性和高性价比等诸多优点，所以目前新建的超级计算机大都使用这种结构，只不过在具体采用的节点机型、拓扑结构及互连技术会有所不同。
机群式系统的基本组成
高性能计算专业网站TOP500的全球超级计算机500强排名中，机群式系统所占比率连年上升，现已达到83％以上。机群是采用高速网络将大量的节点相互连接起来的系统，每个机群节点都是一个配置有处理器、内存、I/O设备、网卡和操作系统的计算机，各个节点以协同方式并行完成计算任务。机群系统与MPP一样，也是属于分布式内存结构，因而具有很强的可扩展性。具体而言，机群系统主要由节点计算机、高速互连网络、操作系统、单一系统映像等中间件、并行编程环境和应用程序等部分组成。
●机群节点的计算机
机群节点可以灵活采用高性能的微型机、工作站或SMP并行机等，节点机处理器的处理性能是影响机群系统整体性能的一个最关键的因素。理论上节点机处理器的主频和浮点运算速度是决定机群计算速度的主要因素(见后面介绍的峰值速度计算公式)。
由于图形加速处理器(GPU)具有很强的浮点和向量(矩阵数组)计算能力，所以在机群中采用一定数量以GPU作为处理器的计算加速节点，将能提升机群的性能，例如“天河一号”就采用GPU加速节点并提升了GPU的计算效率，实现了CPU与GPU融合的异构协同计算。
●机群的互联技术
机群系统一般可以采用高带宽的以太网、异步传输模式(ATM)、可扩展一致性接口(SCI)、QsNet、Myrinet和InfiniBand等网络技术实现节点机的互连，其中千兆／万兆级以太网、Myrinet和InfiniBand使用比较广泛，尤其是后者InfiniBand互连技术也被称为“无限带宽”InfiniBand最初由Mellanox公司提出，是一种基于输入输出总线的通用宽带互连技术，原本是为了解决因PCI等并行总线结构速度较慢而导致的服务器CPU输入输出瓶颈问题，这种瓶颈制约了服务器与存储设备、网络节点、其它服务器之间的通信能力，但由于InfiniBand非常适合于高性能计算系统，所以后来便成为一种广泛应用于超级计算机系统的开放性高速互连网络技术标准。
InfiniBand规范中定义了交换机、通道适配卡、线缆和子网管理器等标准设备，InfiniBand交换机在各个节点、各种设备之间建立点对点的串行连接并进行流量控制，可有效避免数据流量的阻塞。基于交换方式的点对点的串行连接使InfiniBand网络具有极强的可扩展性，一个网络可有数千个子网(Subnet)组成，每个子网有一个子网管理器、可支持上万个节点，这种子网架构实现了更有效的分散管理。
InfiniBand体系架构模型
InfiniBand采用串行双向数据传输方式，利用多路复用信号传输技术可实现并发的多通道数据传送，单个InfiniBand连接通道的线缆由4根信号线组成、可达2.5GB/s的基本传输速率，通过增加信号线数目并将多个通道组合成一个端口，就能使传输带宽成倍增加，最新的4倍数据率(QDR)InfiniBand已达到了10Gb/s的通道基本传输率，在1、4、12倍通道连接模式可使传输带宽分别达到10Gb/s、40Gb/s、120Gb/s的传输带宽。目前，InfiniBand在超级计算机的应用日益广泛，例如2009 China HPC TOP 10排名中有5套超级计算机都采用了InfiniBand互连技术，包括排名前2位的“天河一号”和“曙光5000A”。
机群的软件系统
超级计算机除了具备非常强大的计算能力，对操作系统以及软件的要求也比较高。
●节点机操作系统
操作系统为机群提供支持环境，决定了节点机之间的交互方式，应具备较强的适应性和稳定性，机群采用的操作系统主要有Linux、Sun Solaris UNIX和Windows NT等。其中，Linux因具有支持多种硬件平台、对系统资源的低占用率、开放代码、高安全性、稳定性和可靠性等诸多优点，特别是Linux提供了大量节点并行计算系统所需的标准消息传递机制(如后面介绍的MPI等)和高性能网络支持，使其在越来越多的机群系统中被广为采用。
●SSI和HA等中间件
机群系统是由大量节点计算机组成的并行处理系统，但从机群用户和程序员的角度而言，最好能使结构复杂的机群像一台计算机一样便于使用和管理，具有单机式的管理控制、单一的地址空间和单一的文件系统等特性，以有效降低用户操作和程序员编程的复杂度，即具有“单一系统映像”(Single System Image，SSI)特性。
SSI由相应的机群中间件实现，所谓的机群中间件(Middleware)是指在上层连接各个节点机的操作系统、实现对机群系统资源和网络通信等进行有效控制和管理的软件系统或服务程序， 并且能提供便于用户管理和配置系统的图形化操作界面的接口。除了SSI之外，机群一般还有“高可用性”(High Availability，HA)管理等中间件，HA用来快速检测和排除机群系统的故障点，以确保系统能可靠地连续运行。
●并行编程环境
适用于机群、MPP等分布式内存结构的并行编程环境，通常可由“并行虚拟机”(Parallel Virtual Machine，PVM)或“消息传递接口”(Message Passing Interface，MPI)等来实现。利用PVM工具，可以把互连的各种计算机虚拟为一台并行机，从而为编程人员提供了一个便于管理和使用的编程环境，而由PVM的编译库对程序进行转换，将程序的计算任务分解为若干子任务后合理分配到各个节点机进行并行处理。MPI是一种基于消息传递的并行计算规范，消息(Message)一般包括数据、指令或其它各种控制信号等，MPI提供了一套消息传递库，基于消息传递的并行编程实际上就是通过调用MPI的消息传递库函数实现节点机之间的数据交换，并提供并行处理任务之间的同步等。目前，基于PVM和MPI并行编程环境，都可以支持C、C++和FORTRAN等的并行编程。
衡量机群的计算性能的指标
机群系统的主要性能指标有峰值速度、实测速度和运行效率等，计算速度一般以计算机系统“每秒执行的浮点运算次数”(Float ingpoint Operations Per Second，Flops)为单位，并定义了扩展单位MFlops(百万次浮点运算每秒)、GFlops(十亿次浮点运算每秒)、TFlops(万亿次浮点运算每秒)和PFlops(千万亿次浮点运算每秒)等。
●峰值速度
峰值速度通过计算得出，故也称理论峰值速度， 其计算公式为【理论峰值速度(亿次)=节点机每个CPU主频(MHz)×CPU每个时钟周期执行浮点运算的次数×CPU总数目/108】。例如，“天河一号”的峰值速度为1206万亿次每秒(TFlops)或1.206千万亿次每秒(PFlops)。
●实测速度
用评测软件对机群系统计算速度的实际测试值，目前国际上通用的超级计算机或高性能计算机评测软件是《Linpack》——这是一套采用求解线性方程组和特征值问题的方法来综合评价超级计算机浮点运算性能的基准测试软件。实测速度能更客观地反映系统的实际计算性能，对用户而言，实测速度比峰值速度更有意义。
●运行效率
一般是指超级计算机实测速度与峰值速度的比率。运行效率越高，表明系统具有的处理资源等经过合理的系统设计得到了更有效的发挥。相对于由处理器数量和性能决定的理论峰值速度而言，运行效率显然是一个能够更全面、科学地反映超级计算机性能和技术先进性的指标。
试试看，构建一个低成本的小型机群系统！
利用低成本的普通微机组建的机群系统在很多实验室、高校和研究机构都发挥了作用，例如非常著名的贝奥武夫(Beowulf)机群(1994年由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室搭建)。只要有一定数量的微机和适当的网络设备，人们都可以组建自己的机群系统或“超级计算机”，去完成一些任务量较大的数值处理或科学计算等方面的工作。
●硬件环境和组网
用来组建机群的微机配置和数量可根据具体情况选择，节点机的互连可采用易于实现的100M以太网。例如，为了降低成本可使用10台被闲置的计算机作为节点机，将各个节点机与100M以太网交换机连接组网并确认网络通信正常。
●软件配置和安装
节点机操作系统一般采用Linux，例如Red Hat Linux。机群软件系统的安装和配置可使用OSCAR、xCAT、Rocks、Clusterworx、SystemImager或Warewulf等集成化的Linux机群构建和管理工具包来完成。例如，基于Linux环境的OSCAR(Open Source Cluster Application Resources)就是集成有机群系统安装和设置、管理和并行编程环境等完整工具的软件包，且采用图形化安装向导，能一步步提示用户轻松地完成机群系统的安装配置和管理维护。
基于OSCAR的机群节点机中一台作为系统服务器(OSCAR Server)，其余节点机都是用于并行计算的客户机(OSCAR Client)。安装基本步骤为：在选择作为OSCAR服务器的那台节点机上安装Red Hat Linux、配置和启动X-Window，然后安装和运行OSCAR，按照OSCAR安装界面上的提示依次进行“安装服务器”(Install OSCAR Server Packages)、“创建客户机映像”(Build OSCAR Client Image)、“定义和安装客户机”(Define OSCAR Clients)、“设置网络”(Setup Networking)和“完成机群设置”(Complete Cluster Setup)等步骤即可完成机群的安装和设置，之后可用“测试机群设置”(Test Cluster Setup)对安装好的机群进行测试。 超级计算机与大家广泛使用的微型计算机或个人电脑(PC)在系统规模和体系结构、性能和用途、硬件和软件、造价和耗电量都迥然不同。超级计算机一般由成百上千的处理器或处理机组成，可以协同有效地并行完成计算任务，因而具有超快的运算速度，能完成普通微型机很难承担的、极为复杂的大规模计算任务。有一个形象的比喻：如果把微型计算机的运算速度比作人的步行速度，则超级计算机的运算速度就可以比作火箭的飞行速度。
不过，超级计算机与普通计算机的发展之间也并非完全隔离的。一方面，普通的微型计算机等可以被用作超级计算机的节点机；另一方面，超级计算机的一些技术理念也被应用到了微型机，例如多核CPU、支持CUDA的GPU在技术上就分别与超级计算机的多处理器并行计算、向量处理类似。下面，我们可以从“天河一号”的一些数字来进一步体验超级计算机与微型计算机的差别。
“天河一号”超级计算机采用了多阵列、可配置、协同并行体系结构，系统由计算阵列、加速阵列和服务阵列组成，其中计算阵列、服务阵列分别由采用通用处理器(CPU)的计算节点机、服务节点机构成，加速阵列则由基于图形加速处理器(GPU)的大量加速节点机构成，实现了“CPU＋GPU”的异构协同计算，提高了计算效能。此外，“天河一号”采用了便于维护和高密度的刀片式(Blade)结构，每个机位都有几十个可热插拔的刀片，每个“刀片”实际上就相当于一块计算机主板，组成一台配置有处理器、内存等模块的节点计算机。
“天河一号”的硬件与软件系统有啥不同？
“天河一号”的硬件系统由计算阵列、加速阵列、服务阵列、互连通信子系统、I/O存储子系统和监控诊断子系统等组成示。计算阵列有2560个计算节点，每个计算节点配置2个Intel处理器(Xeon E5540 2.53GHz)和32GB内存；加速阵列有2560个加速节点，每个加速节点配置2个AMD图形加速处理器(ATI Radeon HD 4870 575MHz)和2GB显存；服务阵列有512个服务节点，每个服务节点配置2个Intel处理器(Xeon E5450 3.0GHz)和32GB内存。
零售市场上的Radeon HD 4870
在硬件配置上我们可以发现Radeon HD 4870显卡的频率要低于市售产品，这是考虑到巨型计算机特殊的要求，既要追求浮点运算能力，也要同时考虑功耗的问题。很多人会觉得为什么需要如此之多的显卡GPU呢？这是因为在并行计算中，显卡GPU可以提供数倍于CPU的计算能力，以Radeon HD 4870显卡为例，其理论浮点运算能力就达到了1.2TFlops，是同时期CPU的的14倍。
天河一号的主板与显卡
“天河一号”系统共有6144个通用处理器(CPU)和5120个图形加速处理器(GPU)、内存总容量达98TB、峰值速度达1206 TFlops，Linpack实测性能为563.1TFlops，而配置双核处理器的普通微型计算机运算性能只有大约百亿次每秒。按照这样的速度对比，“天河一号”1天的计算任务量, 若由一台微型计算机来执行，大约需要连续计算160年才能完成。
“天河一号”的硬件系统
“天河一号”的I/O存储子系统采用全局分布共享并行I/O系统结构，磁盘总容量为1PB，相当于能够存储10800万册10MB的数字图书；系统的互连系统采用两级QDR InfiniBand架构，每个通信链路的带宽为40Gbps；“天河一号”的监控诊断子系统采用分布式集中管理架构，具有实时的系统监测、调控和诊断等功能。“天河一号”由103台机柜组成，总重量约155吨、占地面积近千平方米，每小时耗电1280度，投入研发的资金约6亿元。
“天河一号”的软件系统
“天河一号”的软件系统包括操作系统、编译系统、资源管理系统和并行程序开发环境等。操作系统采用面向高性能并行计算的64位Linux，支持功耗管理、虚拟化和安全隔离等；编译系统支持C、C++、Fortran和Java等的并行编程，并提供了异构协同编程框架以有效发挥CPU与GPU的协同计算能力；资源管理系统可提供整个系统的资源统一视图，能实现多策略资源分配与作业调度，有效提高资源利用率和系统吞吐率。 级计算机都有哪些用武之地？
从世界的范围来看，超级计算机的应用目前几乎已涉及科学技术、工业设计、金融和经济管理以及军事国防等相关的各种领域，例如与人们生活密切相关的天气预报和气候模拟、地震预报和监测等方面的应用，还有环境监测和分析、石油等自然资源的勘探，生物及医学领域的基因与遗传工程、药物研制、医学影像的分析处理，航空航天领域的飞行器设计，军事武器的研制和模拟试验，还有基础科学研究等领域的大规模数值计算。除了具有超强大的科学计算能力之外，超级计算机具有高效的信息服务和事务处理能力，因此也可以用作信息服务、事务处理与决策支持等系统的高性能服务器。
●天气预报
目前的中短期天气预报主要是根据气象卫星等观测的大气实况资料，通过求解描述天气演变过程的动力学方程组实现的，这种大规模的数值计算必须由超级计算机完成。例如，在2008年北京奥运会举办时，北京市气象局所购置的IBM Systemp575超级计算机的计算能力是原有系统的10倍，基于IBM Systemp575更高的计算性能，新的天气预报系统可覆盖4.4万平方公里的区域，且能为每平方公里按小时提供天气和空气质量预报等。
●地球模拟器
日本海洋研究开发机构的“地球模拟器”是一套用于地球大气循环监测和分析、温室效应预测、地壳及地震监测和预报等大规模计算的向量处理超级计算机系统。于2002年开始运行，共有640个节点，占地面积3200平方米。为了降低耗电和维护费用，“地球模拟器”不久前进行了升级，计算节点减少到160个计算节点，耗电量降低了20%-30%、占地面积降低为650m2，但计算速度由原来的40TFlops提升到131TFlops。
●药品研制
开发一种新的药品，通常需要从研制和试验的很多步骤，一般需要大约15年的时间，而利用超级计算机则可以对药物研制、治疗效果和不良反应等进行模拟试验，从而将新药的研发周期缩短3～5年且可显著降低研发成本。例如，美国基因工程技术公司的研究团队曾将超级计算机应用于一种致活酶类药物的研发，在14个月之内从50多万个化学分子中筛选出两个候选药物进行最终合成和临床试验，整个过程中真正在实验室里合成的分子只有2000个，其余均用超级计算机模拟完成，仅此就节省了上百倍的时间和成本。
●石油勘探
石油勘探大多采用地震勘测的办法，即在地面进行爆破后，用探测仪器检测和采集震动反射波的大量数据，利用对这些数据计算、处理和分析结果确定地下储油位置。石油勘探中大量数值的快速计算、处理和分析，必需由高性能的超级计算机完成。例如，2007年曙光4000L超级计算机就曾在发现储量高达10亿吨的渤海湾冀东南堡油田的过程中发挥了关键作用，而其后的曙光5000A超级计算机的应用，则进一步达到了地下数千米的勘探深度。
●核爆炸模拟
《全面禁止核试验条约》的签订之后，相关的一些国家开始转向利用大规模数值计算的方法进行核武器的模拟试验，以评测核武器的各项性能，这种应用对计算性能有着很高的要求。例如，美国劳伦斯利夫摩尔国家实验室就曾使用计算速度为360 Tflops的IBM“蓝色基因”(BlueGene/L)超级计算机进行过极为逼真的核弹爆炸三维模拟。此外，法国原子能委员会最近也订购了一台由布尔公司生产的、计算速度为1000Tflops的Tera-100超级计算机，将接替目前的Tera-10超级计算机用于模拟核武器爆炸过程。
写在最后：超级计算机的未来征程
一般认为，自1946年第一台电子计算机ENIAC问世至今，超级计算机的发展已先后经历了5个阶段或5代，即早期的单处理器巨型机、向量处理系统、大规模并行处理系统、共享内存处理系统和机群系统。如前所述，从TOP500排名中可以看出，目前越来越多的超级计算机都在向机群体系结构靠拢，机群系统大有“一统天下”的势头。
升级后的“地球模拟器”
机群系统由于采用了分布式内存(DM)结构因而具有很高的可扩展性，理论上只要以高带宽的网络互连技术为基础，增加节点数量就能提高并行处理能力或计算速度。另外，由于机群系统可以采用低成本的微型机组件、免费的Linux操作系统和并行编程平台来构建，因而具有非常高的性价比。的确，易于扩展、高性价比等特点赋予了机群系统很强的生命力，但是机群系统的计算性能是否简单地利用其可扩展性就能无限地提升呢？事实上，当机群节点数量过于庞大时，就不可避免地会遭遇到网络延迟加剧和并行处理环境等方面的瓶颈，系统的可靠性会大打折扣且维护的难度明显增加，同时占地面积和耗电量也将十分惊人。因此，目前“正在兴旺时期”的机群技术并不是超级计算机技术发展的终结者，未来超级计算机性能的进一步提升，依然要靠超级计算机体系结构和关键技术的创新来实现，例如有关“第6代超级计算机”(HPC-G6)的概念和基本构想目前已经被提出。
按照有关专家和研究人员的构想，与现有第5代的机群系统相比，未来的HPC-G6将具备更高的可扩展性、可用性、可持续性、计算密度、可管理性、运行效率和性能功耗比等特征。更高的可扩展性意味着未来的HPC-G6可以更大规模地扩展节点数量及其互连带宽，实现数千甚至上万个节点的高速互连。更高的可用性和计算可持续性即系统具有高可靠的持续运算能力，更高的计算密度指单个机架空间中将能容纳更多的处理单元、具有更高的计算能力，更高的可管理性即能够采用简便的操作控制方式实现对整个系统的有效管理。HPC-G6将具有更高的运行效率，并且单位功耗所换取的计算能力，也就是性能功耗比将进一步提升。虽然，HPG-G6目前还只是作为一种概念和构想被提出，但它标志着人们已经开始准备向着实现更高性能计算的征程出发。
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