专家：高性能计算硬件助力中国科研 软件不足待填补

【环球网科技报道 记者 心月】日前，联想数据中心在北京举办了一场媒体沟通会，旨在介绍联想的HPC解决方案是如何满足中科院对高性能计算力的需求，并助力基因测序科学研究稳步向前的。

所谓HPC(High Performance Computing)，是高性能计算机群的简称，指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量并高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多。这类机群主要用来解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，在科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等领域都有着广泛的应用。

中国科学院作为我国在生命科学研究领域的权威科研机构，具有丰富的HPC集群使用经验。然而早期的设备故障率高、稳定性较差，计算性能难以满足中科院的日常科研需求。且原有机房空调设备老化，耗电量较高，无法支持更多新购IT设备的散热需求，高性能计算系统升级迫在眉睫。联想作为全球最大的HPC解决方案供应商，已为中科院搭建了国内第二套采用Intel最新产品的HPC平台为科研攻关提供了强大的计算力支持。

“我们的日常工作以计算为主，分析生物大数据，没有高性能的计算机群来支撑，整个科研工作就没有办法开展。”中科院遗传发育所教授梁承志表示，他的研究领域主要是基因组学和生物信息学，研究目标主要是解析基因组，把基因组里的信息解析出来。在他看来，生物科学的发展对技术的依赖性非常高，因此高性能计算对现代生物信息学研究也就十分的重要。

据悉，今年五月份，在国际著名学术刊物《Nature》上，梁承志教授的课题组首次揭示了小麦A基因组序列精细图谱，实验过程中就涉及到大量的生物数据计算分析。

“我的团队的一个重要任务就是构建从基因型到表型的大数据分析平台。我们已经开发完成了一个初级的水稻基因组分析支撑平台。以后随着数据的增多，对分子设计育种提供的技术支撑力度也会越来越高。” 梁承志教授向记者介绍，生物大数据有着 “三高”的特征：高复杂性、高不确定性和高维度。这就导致了计算量的复杂，也证实着部署高性能计算机集群的必要性。“如果没有高性能集群的支撑，对海量数据的分析是无法实现的，因为海量的数据对存储和计算都有很高要求。而联想HPC的使用，大大提高了我们的数据分析速度和工作效率”，梁承志教授表示。

据悉，这套全新计算集群是联想为中科院搭建的第二套以ThinkSystem SD530作为计算节点的HPC项目。此前，联想携手中国科学院数学与系统科学研究院打造了高性能计算集群，拥有408个计算节点，实现远超客户预期三倍的每秒1081万亿次的运算速度。与此同时，联想还提供了包括NVIDIA GPU、英特尔Xeon Phi在内的异构计算平台、基于联想LEAP的大数据分析测试平台、LiCO集群调度和管理系统，并参与实施了从机房规划、建设到整机柜交付的全周期工程，为其提供了一站式HPC解决方案。

联想数据中心业务集团中国区政府行业销售总监邰能波表示，联想DSS高端并行存储所提供的存储总容量2PB多，是中科院原有的存储系统的约3倍容量，核心的DSS高端并行存储的聚合带宽可达到10GB/s以上，是中科院原有的存储系统性能的2倍。此外，整体交付的模块化机房高效节能，实际PUE约1.5，为中科院节省了大量电费。

此外，联想还在北京总部EIC搭建有一套576个计算核心的HPC测试集群，专门用于联想与中科院遗传发育所、微生物所等单位的合作研究测试，助力中科院在学科建设、人才培养和科研等方面保持优势，支持众多重大科研项目的顺利开展。

记者一行参观了中科院数学院的机房，尽管面积不大，但性能却足以支撑中科院数学院的所有数据运算。据相关人员介绍，中科院和联想合建的计算机集群，16年之间在这里不断更换，目前已更新到了现在第四代深腾8810。计算力也从当时的万亿次，提升至千万亿次。

梁承志教授表示，生物数据复杂性的特点使得其对软件的要求越来越高，目前很多软件能力比较弱。尽管市场上现在生物信息的软件比十年前好太多了，但总体来讲，生物信息学分成不同的小的领域，每个小的领域的软件大家都是各做各的，还没有真正的好的融合，这需要一个过程。

联想数据中心中国区方案营销总监李炜则认为，中国企业目前基本上可以补全高性能计算机硬件领域所有空白点。但是在软件领域国内很多地方是空白。毫无疑问，中国需要世界级的工业软件公司。