戴尔看高性能计算集群

20世纪80年代末，出现了一个后来显著影响超级计算机未来的假设： 用相互连接的通用PC 建造一套超级计算机系统。 一台PC的平均售价在当时是3000 美元，理论性能达到0.25 百万次浮点运算( MFLOPS)。 假定性能线性增长同时，可忽略互联的费用， 仅需花费1200万美元，就可以通过像搭积木一样的连接4000台计算机，建造一台拥有十亿次浮点运算能力的 ( GFLOPS)超级计算机系统。

今天成就梦想
上个世纪的梦想，在今天已经成为现实，高性能计算集群是一种由标准的软硬件计算机组件架设起来的大规模计算集群系统。虽然其成本只有超级计算机的10%，但其性能却接近甚至优于传统的超级计算机；不仅如此，高性能计算群集还拥有极强的灵活性和可扩展性。2003年10月17日，戴尔公司继10月初，澳大利亚高级计算机与通信中心（ac3）群集系统成功突破曾被认为是计算能力极限的每秒万亿次浮点运算的持续计算能力之后，全美最大的高等学府德克萨斯大学奥斯汀分校下属德克萨斯高级计算中心（TACC）又成功部署了峰值计算能力每秒超过三万亿次浮点运算的“孤星”群集，从而进一步巩固了戴尔在全球HPCC（高性能计算集群）市场的领先地位。

IDC的副总裁伯兹曼表示，戴尔公司进军高性能计算领域，它将使机群系统的购买更简单。戴尔公司正在将它的商业模式搬到集群领域。集群系统正在变得越来越普及。与传统的超级计算机不同的是，机群系统使用现有的各种部件，然后进行组装，其成本大大低于传统的超级计算机。

传统意义上的技术计算和商用计算（在此，商用计算是指应用软件类型和组织本身的功能）之间的界限越来越模糊。商业应用如数据挖掘可以运行在一个高性能计算集群体系架构中。商业实体和科研机构正在寻求超级计算机集群解决方案，如，石油公司用这些群集器来执行地震预测、石油储备模拟等其它任务。金融服务行业用这些设备来进行投资组合计划。应用范围正不断扩大。生物信息技术是使用高性能计算集群的另一领域。

IA帮助实现梦想
IA架构将成为高性能计算集群的主导。人们可以从目前高性能计算集群全球TOP500的名单中，发现IA架构的集群越来越多。目前，已经有150多套采用IA架构的高性能计算集群进入排名，IA架构仅用了短短几年的时间，便取得了这样的结果，未来这种趋势还会更加明显。戴尔的直销模式强调开发正确的产品，使用正确技术，优化费用机构，并且承诺客户满意度作为最终成功的衡量标准，这让戴尔将可用的通用技术转换为高端产品和业界精品。

针对高性能计算集群领域，戴尔在1999 年进入该市场，并且今天，戴尔已拥有了一个令人震惊的用户名录，其中包括用户和合伙伙伴、学术专家、国家实验室、工程人员和有关的服务、金融、医药和汽车的市场。戴尔在行业标准制定中占据主导地位，戴尔的直销模式、定制能力以及技术储备使它在IA-32和IA-64的高性能计算集群市场方面成为主角。

目前在性价比上，IA架构服务器机群是UNIX服务器所构建的集群体系的5.4倍，这个数据来自于我们国家石油部门在采购时所作的市场调研结果。在中国，戴尔的相关产品已经有7套在大庆油田6个采油厂的地质大队与研究院中发挥效应，承担着油层数值模拟计算的重任，其稳定的性能与强大的计算能力为大庆油田摸清地下储油情况、探明资源储量提供了可靠的科学依据。

与客户同行
戴尔已经建立能迅速监控、评价，并且集成高性能计算集群相关技术的工程组织和开发环境。戴尔的工程师都具有丰富的硬件和软件背景，并且是熟练的集群计算研究人员。就象戴尔的工程组织研究与新技术相结合一样，戴尔在工业协会中出版自己的工作结果。 这可使戴尔的用户和戴尔一起迅速分享高性能计算集群的知识，并进行实践。

Cornell 研究中心(CTC)是Cornell 大学负责多学科交互研究的中心，也是极为著名的高性能计算机（HPC）卓有建树的研究中心。CTC有超过100人的经验丰富的研究人员，分布在各种领域进行业界领先的计算机系统的研究。将CTC迁移到Windows的集群系统上，通过使用戴尔的计算机和CTC系统为客户提供了一个交互的高端服务器平台环境，使用它们构架了一个虚拟系统。系统性能可以根据用户性能进行调整，这个系统具有很高可靠性和灵活性，与大型系统相比具有很好价格优势。

戴尔公司依靠英特尔、RedHat等公司的基础研究，为纽约州立大学机实施了高性能计算机群，该系统的理论运算速度能够达到5.6 TFLOPS，是当今运算功能最为强大的计算机系统之一。纽约州立大学机群系统由1900台配置2个PentiumIII芯片的服务器、100台配置2个Xeon芯片的服务器等设备组成。2000个计算节点间数据流的服务器和4台监测系统负载的服务器组成。它占用了41个计算机机架，重量达到了80000磅，消耗的电力能够供7080个家庭取暖用。

梦想还在发展
戴尔因高性能计算集群的发展趋势而激动，机群系统的技术难关主要在系统优化和组装上。研究人员需要清楚每台服务器需要配置多少芯片和内存，什么样的连接能够提供最佳的数据流。戴尔坚信会为用户更好定位未来产品。在中国，戴尔公司也不断加强高性能计算群集在石油化工、气象、环保、以及科研、高等教育等重点市场领域的投入，取得了令人鼓舞的成功。在石化行业，戴尔高性能计算群集在大庆油田和中原油田承担着地质勘探数据处理等重任。此外，戴尔不久前还为香港联通科技部署了一套拥有64颗处理器的高性能计算群集系统，以传统超级计算机百分之一的成本提供了与之旗鼓相当的性能，充分展示了戴尔群集系统在性能与价格上的双重优势。（责任编辑：刘燕之）