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随着各行业信息化建设的不断发展,高性能计算正在快速向更多领域拓展。据IDC统计,全球高性能计算技术服务器市场未来五年的年复合增长率预计将达到7.3%。到2016年,这个市场的规模将达到140亿美元。2013年,注定是高性能计算发展重要的一年,也为各大IT厂商带来了更多的发展机会。比如,英特尔即将推出的Xeon Phi MIC处理器将使高度并行处理机计算的应用如虎添翼,在为客户提供高性能计算的同时,帮客户实现创新。综合各大厂商的市场策略,笔者认为2013年高性能计算产业的五大关键词:众核、大数据、运维难、低功耗和可视化。
众核
集成众核架构为高性能计算注入了新的血液,也带来了新的发展机遇。英特尔集成众核架构 Xeon Phi 处理器(之前代号为 Knights Corner),是面向超级计算机的处理器。据悉,未来, Phi 品牌将作为专为高度平行处理设计的共处理器来使用,同时也是英特尔面对 GPU 进军超级计算机领域所做出的回应。由此可见,众核将毫无争议地成为高性能计算领域最新技术热点。据了解,目前国内外的硬件厂商、技术服务商正在积极合作,全方位加快这一技术的推广。
大数据
随着高性能计算应用市场的不断深入,以及向其他行业、领域的不断扩展,数据量增长已达到前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家普遍认为大数据时代已经到来,针对大数据的相关技术已经被IT部门提上议事日程。除了如何存储管理大数据,更为重要的是如何利用大数据为企业服务,通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大,以及企业用户将如何选择复杂多样的高性能计算技术服务来应对自身的业务发展需求。这些都成为企业管理者关心的问题。
运维难
标准化、开放性和高性价比的机群系统得到了越来越多用户的青睐,大大降低了用户进入高性能计算领域的门槛,但高性能计算平台的日常使用率却普遍较低。究其原因,是高性能计算集群好建,但运维管理的高人难求。集群的运行维护需要跨专业的综合型技术人才,这样的人可遇不可求。所以,目前像北京并行科技有限公司、联科软件、蓝海彤翔科技有限公司等提供集群技术服务与日常运维的专业公司应运而生,解决了用户的后顾之忧。
低功耗
随着高性能计算系统的规模不断升级,功耗也在急剧增长。过高的功耗会消耗大量资金,除了电费之外,还包括降温设备、更换部件的开销。这些不但增加了用户使用高性能计算系统的代价,长期来看也不利于环保。因此,利用软硬件技术实现低功耗,必定将逐渐成为高性能计算领域的关键技术。
英特尔预计,未来4~5年,基于低功耗处理器的微服务器将占整个服务器市场份额的8%~10%。相关技术的发展已如火如荼,如英特尔Parallel Studio XE就可帮助用户提升高性能计算的应用性能、安全性和可靠性,并行Paramon/Paratune可实时显示应用运行状态,整体提高集群使用率,这些软硬件技术为绿色计算提供了可能。
可视化
目前,高性能计算领域的应用多是复杂的科学计算,它的传输结果一般都有大量数据,未经处理而显示的结果难以发现数据价值,需要以可视化的方式反映出来。
由于用户一般在网络环境下应用高性能计算,加之高性能计算的可视化一般都是四维的——要在三维立体空间体现对象随时间变化的特性,因而会为用户带来一些问题:用什么技术才能实现跨网络可视化,以及怎样解决网络传输速度过低与高性能计算的大量数据之间的矛盾,如何实现高性能计算集群中大量基础数据的可视化等,这些都已成为高性能计算行业研究的热点。
众核
集成众核架构为高性能计算注入了新的血液,也带来了新的发展机遇。英特尔集成众核架构 Xeon Phi 处理器(之前代号为 Knights Corner),是面向超级计算机的处理器。据悉,未来, Phi 品牌将作为专为高度平行处理设计的共处理器来使用,同时也是英特尔面对 GPU 进军超级计算机领域所做出的回应。由此可见,众核将毫无争议地成为高性能计算领域最新技术热点。据了解,目前国内外的硬件厂商、技术服务商正在积极合作,全方位加快这一技术的推广。
大数据
随着高性能计算应用市场的不断深入,以及向其他行业、领域的不断扩展,数据量增长已达到前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家普遍认为大数据时代已经到来,针对大数据的相关技术已经被IT部门提上议事日程。除了如何存储管理大数据,更为重要的是如何利用大数据为企业服务,通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大,以及企业用户将如何选择复杂多样的高性能计算技术服务来应对自身的业务发展需求。这些都成为企业管理者关心的问题。
运维难
标准化、开放性和高性价比的机群系统得到了越来越多用户的青睐,大大降低了用户进入高性能计算领域的门槛,但高性能计算平台的日常使用率却普遍较低。究其原因,是高性能计算集群好建,但运维管理的高人难求。集群的运行维护需要跨专业的综合型技术人才,这样的人可遇不可求。所以,目前像北京并行科技有限公司、联科软件、蓝海彤翔科技有限公司等提供集群技术服务与日常运维的专业公司应运而生,解决了用户的后顾之忧。
低功耗
随着高性能计算系统的规模不断升级,功耗也在急剧增长。过高的功耗会消耗大量资金,除了电费之外,还包括降温设备、更换部件的开销。这些不但增加了用户使用高性能计算系统的代价,长期来看也不利于环保。因此,利用软硬件技术实现低功耗,必定将逐渐成为高性能计算领域的关键技术。
英特尔预计,未来4~5年,基于低功耗处理器的微服务器将占整个服务器市场份额的8%~10%。相关技术的发展已如火如荼,如英特尔Parallel Studio XE就可帮助用户提升高性能计算的应用性能、安全性和可靠性,并行Paramon/Paratune可实时显示应用运行状态,整体提高集群使用率,这些软硬件技术为绿色计算提供了可能。
可视化
目前,高性能计算领域的应用多是复杂的科学计算,它的传输结果一般都有大量数据,未经处理而显示的结果难以发现数据价值,需要以可视化的方式反映出来。
由于用户一般在网络环境下应用高性能计算,加之高性能计算的可视化一般都是四维的——要在三维立体空间体现对象随时间变化的特性,因而会为用户带来一些问题:用什么技术才能实现跨网络可视化,以及怎样解决网络传输速度过低与高性能计算的大量数据之间的矛盾,如何实现高性能计算集群中大量基础数据的可视化等,这些都已成为高性能计算行业研究的热点。