当“天河一号”以千万亿次的计算能力在2010年全球超级计算机中排名首位的时候，一场向百亿亿次发起的速度挑战已经在全球范围内展开。
　　据悉，高性能计算（HPC）的计算峰值一直以约每10年提高1000倍的速度增长，按此计算，2020年前将能够实现百亿亿次。尽管距离这个目標还有近十年的时间，但是美国能源局已经对百亿亿次在具体技术指标上做出了规划。8月24日，“浪潮——英特尔中国并行计算联合实验室” 也正式在北京成立，中国百亿亿次高性能计算系统架构与应用创新开始布局。
　　
　　并行是关键
　　
　　要将计算能力继续提升1000倍，并行计算是唯一的出路。浪潮集团高级副总裁、高效能服务器与存储技术国家重点实验室主任王恩东表示，百亿亿次这种大规模的并行HPC系统绝不能按照当前的技术路线设计，简单的倍数关系只会造成用户无法接受的高功耗和低效率，并面临频率墙、内存墙、功耗墙等技术瓶颈。百亿亿次应该主要通过提高并行度来提高性能。例如，美国能源局列出的百亿亿次技术指标中，硬件规模相比千万亿次只能提升50倍，但总体并行度需要提升4000倍以上。
　　显然，下一代计算芯片需要从多核向众核过渡，体系结构将由单一架构走向混合架构。而芯片、架构、体系结构等底层技术的创新必然引发算法设计、编程模型及工具链甚至客户应用模式的整体变革。联合实验室的建立，就是为了突破包括新硬件体系结构、并行算法设计及编程模型及工具链等在内的并行计算的各项技术难点。
　　
　　能耗是难点
　　
　　在百亿亿次的系统中，能耗只能比千万亿次系统提升3倍左右，即不可超过20MW，这是业界一直认定的难点。英特尔高性能计算事业部总经理Rajeeb Hazra表示，这意味着CPU功耗、内存系统、数据迁移、系统软件等都要为此实现重大突破。联合实验室将能够通过应用本身，把并行性充分发挥出来，提高每瓦性能，。
　　为构建千万亿系统而成型的GPU生态系统和MIC生态系统只是未来百亿亿次生态系统的初步形态。英特尔众核MIC架构等众核技术出现以后，如何协同产业链其他环节共同创新，以营造新的技术生态是关键所在。因此，联合实验室将与与众多典型用户、研究机构一起，建立高性能产业新的技术生态。
　　
　　应用需创新
　　
　　王恩东介绍，联合实验室将关注高性能计算体系架构的开发与创新，从传统CPU软件调优，到新型计算设备的采用，直至未来面向更新处理设备的应用软件设计及调优。值得一提的是，联合实验室还将关注高性能计算体系架构的应用创新，面向行业客户提供应用开发、移植、优化等合作，从而研究构建高效高性能、平滑升级及高质量高产量的应用系统。目前，联合实验室开放研究课题包括生命科学、石油天然气、气象气候、计算化学、分子动力学、流体力学、图像渲染、金融经济等。据悉，2011年，实验室将以“异构平台的MIC众核芯片加速”技术为核心，重点开展石油天然气、金融、生命科学、气象等四大关键行业HPC异构应用研究。