使用自主芯片制造的“神威•太湖之光”登上最新一期全球超级计算机500强榜首；多项应用首次入围被称为超算应用领域诺贝尔奖的“戈登贝尔”奖；“十三五”重点科研专项 “高性能计算”经过两年的战略研究及论证后正式启动……

对于中国超算来说，今年是收获颇丰的一年。而从2011年开始，每年秋天，来自科研院所及相关行业的专家、用户都会齐聚高性能计算用户大会，研讨超算领域在这一年里的收获和未来发展。今年亦不例外。

以“根植应用 引领创新”为主题的第6届高性能计算用户大会日前在京举行。会上，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东提出，以云计算为基础平台、大数据为认知方法、深度学习计算为优化工具的智慧计算将成为未来整个计算产业里最重要、最主要的组成部分。

投入产出比高达44倍

1946年，世界上第一台计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生。如今，70年过去了，计算机及相关产业经历了翻天覆地的变化。近年来兴起的高性能计算产业也在蓬勃发展中。

据全球权威咨询机构IDC（国际数据公司）副总裁Earl Joseph介绍，2015年全球高性能计算市场已经达到114亿美元，并将每年保持约7.7%的增幅。

与此同时，IDC公布了其开发的高性能计算ROI（投资回报率）模型，以反映高性能计算如何提升经济效益和推进科技创新。模型显示，每1美元的高性能计算投入可带来44.1美元的利润（或节省成本）和672.6美元的营业收入。这意味着高性能计算产业的投入产出比高达44倍。

IDC报告还显示，高性能计算、云计算、大数据正呈现融合趋势。Joseph表示，有67%的用户在云平台上运行高性能计算任务，相较于2013年增长了5倍多。与此同时，大数据时代的到来，让深度学习成为高性能计算应用创新的下一个引爆点。

智慧计算应运而生

Joseph的观点与王恩东不谋而合。王恩东认为，当前人类社会正处于一个新的变革时期，网络技术的快速发展推动物理世界走向信息化、信息世界走向智能化，以深度学习为代表的人工智能将扩展、深入到人类生活的方方面面。

与此同时，在这个新的变革期，传统产业和新兴产业相结合，出现了众多的智慧计算形式，比如物联网、无人汽车、神经网络芯片、虚拟现实乃至更多的智能应用。而在这些应用的背后，都离不开高性能计算的支持，智慧计算由此成为此次新变革的推动力。

微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩介绍说，如果采用RNN算法模型训练Clueweb09（用来支持信息检索和相关人类语言技术研究的资料库）英文数据集，需要涉及200亿的参数变量，用现有的计算技术需要180年才能训练完所有数据。由此可见，深度学习也需要更强劲的计算引擎来推动。如果算力不够，动辄数百年才能获得答案，那么这对于寿命有限的人类来说是无法接受的科研项目。

构建应用发展的生态环境

“863”计划“高性能计算机及应用服务环境”重大项目总体专家组组长钱德沛一直强调，应用是高性能计算发展的根本动力和目的。

的确，过去20多年里，在国家的持续支持下，高性能计算已从阳春白雪走向大众，在航空航天、石油勘探、生物医药等诸多领域得到广泛应用。不过，钱德沛认为，“我们应清醒地看到，高性能计算的发展到了一个关键时期。在当前这个阶段，最大的问题是能否建立起中国高性能计算发展的生态环境。”

钱德沛表示，这里所指的生态系统，从狭义上说，“是要面向处理器研发系统软件、工具软件和应用软件，让处理器得到广泛应用。”而更广泛的生态环境，实际上是指产业界、学术界和应用部门之间的协调。“也就是说，要把机器的研发、应用的研发和整个计算基础设施的研发整合起来，真正形成具有世界竞争力的科学产业和基础设施。这是一个更大的生态环境，需要从教育、研究到产业各个领域的更好合作。”

浪潮集团高性能计算总经理刘军则认为，从产业的角度来看，建设促进高性能计算应用发展的生态环境，光靠厂商或者一些大用户的力量还不够。怎样让更多的合作伙伴通过高性能计算和应用的结合，获得真正的经济效益和机制性的推动，也是非常重要的环节。