超级计算机仅仅是关乎高性能吗？

HPC：它是指high-performance（高性能），还是 high-powered（高功率），或者high-productivity（高生产率）？这重要吗？即使对那些非学究的人来说，HPC中的“P”也大有文章，Numerical Algorithms Group（NAG）HPC部门副总裁Andrew Jones这样表示。

HPC中的“P”最初是代表性能，对于HPC领域的专业人士来说HPC是指高性能计算，或者成为超级计算机。

作为这些专家之一，再加上有些学究的人，我总是会听到有人说HPC中的P是代表功率（Power），我也不厌其烦地对他们解释说：“是性能，不是功率……。”

功率和电力有关，但是在过去今年，人们的误解也是有一定原因的：电力能源已经变得和性能一样重要了。

当然，这里的P仍然代表性能，但是功率也成为计划、配置和操作HPC服务过程中一个决定性因素。

另外一个含义，生产率也在最近一两年内出现。一些人试图把HPC解释为“高生产率计算”，在这里强调它不仅仅是指包括废弃在内的所有原始计算资源，而且更重要地是指你能够适用性能来实现业务目标的程度。换句话说：效率是多少？

生产率很重要

这里的“高生产率计算”可以说明，在整个HPC生态系统中性能很重要，不仅仅是配置的硬件和软件。

例如，HPC针对终端用户的可用性有多高？配置系统和验证软件的效率如何？对比成本开支、人力以及电力支出，性能的实现水平怎样——以业务结果测量，不仅仅是以teraflop测量？针对数据预处理和数据后处理是否有有效的支持？计算效率如何？

当然，并非所有这些因素对所有业务都很重要。如果HPC服务只运行现成的软件，那些这款软件的可用性就非常重要，但是从用户生产率来将配置的简易性并不是用户最关心的问题。

将HPC开支的重点放在硬件上并不容易。硬件所占开支比例最大，你可以忽略这一项，但是我并不建议这么做。

这么多年来我们一直是通过每年购买升级硬件来支持更高的应用性能和生产率。

展望未来

当然，显然轻而易举地提高性能是不太可能了，厂商则开始提供更多的内核、并行计算和不同的处理能力，而不是提高时钟频率。

在生产率的其他方面投资——例如人力、流程和软件——可能不会有太大效果，但在现实的案例中这可能更容易一些。

应用的生命周期比任何硬件都要长，所以一款软件的投资回报可能会持续几年的时间，而不是像硬件那样只有三年的期限。

在算法方面的革新带来了性能水平的数量级提升，不过摩尔定律又抛给我们一个新问题：每18个月并行计算能力增长一倍，而不是时钟频率增长一倍。这需要在软件方面的投资以确保未来计算硬件的性能更强。

所以生产率是目标，但是生产率需要性能的支持。