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英特尔专访: 石油勘探背后的高性能计算
建设高性能计算生态链
就在不久前结束的英特尔高性能计算媒体沟通会上，英特尔(中国)有限公司服务器产品事业部产品经
理顾凡称6——64节点的工作组集在07年的获益是86亿美金，而到2012年，这个数字将会增长到140亿美金，涨幅达到几乎一倍;而64节点以上机器则仅仅会从07年30亿美金的获益增长到1012年的39亿美金，相当于没有增长。在高性能计算领域的金字塔上，中低端应用的基石很小，同时金字塔最顶部的关键计算也很小，英特尔要做的就是如何打造更加强大的基石，同时在顶部做出突破，更多的将高性能的关键技术下移，应用到更多的中低端上去。
所以在再次听到“高性能计算在英特尔服务器事业部中的位置”这样的问题时，顾凡用一个数字重新解释了高性能计算对于英特尔的意义：“在英特尔全球的CPU出货量中，有20%被用作高性能计算，对于细分市场来说，这是相当大的一部分业务。同时，全球HPC市场复合增长超过21%，这一定是未来高速增长的市场段。英特尔的想法是将更多的精力放在金字塔的尖端，从而帮助塔尖上的技术可以很快下移，转移到更大的中低端市场。”
再次说到制造超级计算机的问题，英特尔企业解决方案部技术方案组高性能计算方案架构师张晓军先生给出了自己的看法：“96年英特尔就推出了第一台万亿次计算的机器，证明了英特尔在超级计算机方面的能力，现在英特尔并不是在这个领域不投入，而是将高性能计算给合作伙伴来做，英特尔提供核心、甚至必要的硬件、技术和软件编程方面的支持。”
英特尔企业解决方案部中国大区总监凌琦先生补充道：”我们经常提到生态链的建设，在大的半导体行业英特尔在推进生态链的建设。而在相对小的高性能计算领域，英特尔也在坚持生态圈的建设。”
“至于为什么会出现千万亿次计算的问题，”凌琦考虑了一下接着说道，“必然是因为需求的推动。”
顾凡依然发挥自己案例分析问题的特长，用这次因为天气原因耽误航班的例子进一步解释了这个说法：“我们这次和记者朋友在机场因为呼市和北京的天气原因等了十个小时才登上飞机，如果气象预报可以更精确一点，哪怕精确到小时以内，对于我们安排时间都是有帮助的。也就是说如果有更高计算的支持，气象预报可以更加准确。这里有需求。有需求就会不断有更高的计算出现。”
所以对于英特尔来说，高性能计算是服务器业务的一部分，不仅仅在于高性能计算领域的CPU出货量客观的数字，还在于他们还可以用自己的技术、软件来推进这个领域的发展，将“科研专用”更多地转化为商用，从而使得更多人获益。
有关石油行业技术上的一些难题
有记者提出，2006年石油行业整体CPU利用率只有23.88%，已经过去两年，英特尔有哪些技术以帮助用户提高CPU利用率。张晓军先生称，制约CPU的因素很多，并行I/O通信等都是影响较大的因素。目前，英特尔在提高模型的并行化程度上有很大的进步，尽可能减少模式上的消耗，让通信和计算减少，这样的话在某些应用上可以提高到50%。但是影响CPU利用率的还有一些硬件上的瓶颈原因，英特尔和合作伙伴在共同努力绕开硬件瓶颈，实现利用率的提高，同时，虚拟化技术也是提高利用率的一个有效的方法。
这个话题因为有了联想的加入显得更加丰富。联想集团大中华区、GCR服务器客户业务总监张岳平先生称，作为集群提供商，联想主要是跟英特尔合作，更多地在集群管理及虚拟化上帮助客户达到提升目的。负责联想大中华区服务器业务高性能产品的史小冬先生则从加快通讯、整合系统资源等一些具体方面给出了解释。
重头的问题围绕着英特尔的软件工具。在谈到异构对高性能的影响时，凌琦表示，异构里软件编程更加困难，软件编程在异构里并不是特别理想，但是我们需要保证客户的经济可用，比如并不是所有的客户都需要很强的浮点运算性能，这需要协调客户的需求。英特尔高性能计算/数据中心技术经理何万青博士则表示，英特尔花很大的力气在软件上，是因为希望可以用软件和工具提升硬件的使用和水平。
张晓军先生举例说明道：“比如说一条指令在核里，另一条放在加速器，可能后者更好，但是我们要考虑的是整体成本，有一些应用需要加速器，而目前已知的大部分应用利用不到加速器，这就需要有一个常规的模式，当指令经过加速器时进行转换。但是编译器就不会出现这个问题。英特尔的看法就是，让不同的部分做不同的事。而我们现在所要做的，就是让各个架构可以跟CPU更好地合作。”
现在的英特尔，不仅仅在推进着IA架构在高性能方面的快速发展，也在硬件方面提升自己。比如SSD的研发。何万青博士称SSD已经在客户端有所应用，9月份将会发布第二代产品，顾凡则给SSD一个很好的定位，将SSD与内存一起使用从而降低成本。在高性能计算领域，英特尔已经开始领先了，作为媒体、OEM、用户甚至更多角色的我们，做好准备了吗?
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