图灵奖得主Jack Dongarra：超级计算顶部还有很大空间

来源：网络浏览：48 2022-11-23 11:03:01

从Communications of ACM中选择

作者： Bennie Mols

机器心编译

编辑：赵阳

在最近的一次采访中，2021年图灵奖获得者Jack Dongarra谈到了高性能计算目前的发展状况和未来有潜力的发展方向。

超级计算机可以说是科学计算界的奥运会冠军。通过数值模拟，超级计算机丰富了我们对世界的理解。宇宙数光年外的恒星、地球的天气和气候、人体的结构等。

40多年来，Jack Dongarra一直是高性能计算领域的推动者。今年早些时候，2021年ACM A.M .图灵奖颁发给了Dongarra，“表彰他对数值算法和工具库的开创性贡献，在高性能计算软件40多年来硬件呈指数级

作者Bennie Mols在9月德国举行的第九届海德堡桂冠论坛期间会见了Dongarra，探讨了高性能计算的现在和未来。现年72岁的Dongarra是田纳西大学特聘教授，自1989年以来一直是美国能源部橡树岭国家实验室特聘研究员。 Bennie Mols是荷兰阿姆斯特丹的科技作家。

以下是采访内容

问题1 :几十年来，你进行科学研究的动力是什么？

答：我主要从事的是数学研究，特别是在数值线性代数领域，我所有的工作都来源于此。毫无疑问，在物理和化学等需要计算——的领域，特别是求解线性方程——的领域，能够计算答案的软件很重要。此外，必须确保软件运行与计算机的体系结构一致，才能获得计算机所能实现的高性能。

Q2 )对于在超级计算机上运行的软件，最重要的要求是什么？

答：我希望该软件的计算结果准确。希望科学界能够通过该软件加以理解，并对其改进做出贡献。我们希望软件性能好，可以移植到不同的机器上。我们希望代码是可读和可靠的。最后，我们希望软件能提高使用它的人的生产力。

开发满足所有这些要求的软件是非同小可的。这一级别的工程往往有几百万行代码，大约每10年机器体系结构就会发生巨大的变化。结果，需要重新构建算法和实现该算法的软件。软件跟随硬件，在超级计算的顶层还有很大的空间，可以提高机器的性能。

Q3 )目前在高性能计算方面有哪些发展让你兴奋？

答：我们的高性能超级计算机是构建在第三方部件上的。例如，你和我也能买到高端芯片，但高性能计算机需要很多东西。通常，我们在高性能计算机上以GPU的形式使用一些加速器。我们把多个芯片开发板放在一个机架上，许多这样的机架一起组成了超级计算机。使用第三方部件的理由是更便宜，但为了科学计算而设计芯片可以得到性能更好的超级计算机。这是一个令人兴奋的想法。

其实这是亚马逊、Facebook、谷歌、微软、腾讯、百度、阿里巴巴等公司在做的事情；他们在做自己的芯片。他们可以这样做。他们拥有巨额资金，但大学资金有限，不幸不得不使用第三方产品。这与我的另一个担忧有关。我们怎么把人才留在科学领域，而不是看着他们为报酬更高的大企业工作？

Q4 )高性能计算的未来有哪些重要发展？

答：确实有重要的事情。显然，机器学习已经对科学计算产生了重要的影响，而且这种影响只会越来越大。我认为机器学习是解决计算科学家想解决的问题的工具。

这与另一个重要发展相辅相成。过去，我们的硬件使用64位浮点运算，所以数字也用64位表示。但是，使用更少的位数(如32、16、甚至8位)可以加快计算速度。但是如果提高计算速度，就会失去精度。但是，人工智能的计算似乎往往可以用更少的位、16位或8位进行。这是一个值得探索的领域，需要找出什么时候减少位数有效，什么时候无效。

另一个研究领域是如何从低精度的计算中得到近似值，然后使用更高精度的计算细化结果。

Q5 )超级计算机的耗电量怎么样？

答：目前性能最高的超级计算机消耗20兆瓦或30兆瓦以达到每秒100亿次浮点运算速度。如果地球上所有的人每秒计算的话，超大型的计算机需要四年以上才能在一秒钟内完成。 20年内，我们可能达到泽塔触发器的规模，也就是10的21次方次浮点运算。但是，电力消耗可能是限制因素。需要100或200兆瓦的机器。目前来看，这消耗的能源太多了。

Q6 )您怎么看量子计算在未来高性能计算中的作用？

答：我认为量子计算能解决的问题很有限，不会解决像三维偏微分方程这样的问题。我们在这方面经常使用气候建模等超级计算机。

将来，构建包含各种类型计算工具的集成工具。我们有处理器和加速器，我们有帮助机器学习的工具，我们有像大脑一样进行神经形态计算的装置，我们有光学计算机，还有用于解决特定问题的量子计算机。

原文链接： https://cacm.ACM.org/news/265289-there-is-plenty-of-room-at-the-top-of-super computing/full ter