英特尔：用GPU之前 先检查CPU的优化程度！

受访嘉宾（左起）：英特尔（中国）有限公司品牌与市场策略经理顾凡、英特尔（中国）有限公司企业解决方案部石油天然气行业资深企业客户经理杭晓东、英特尔能源及高吞吐计算团队高级主管工程师菲利浦•蒂埃里、英特尔亚太研发有限公司中国创新团队平台架构师何万青博士

记者：菲利浦您好，今天上午听您介绍了百亿亿次，因为在此前发布TOP500名单的时候英特尔透露了一些细节。我问的问题是，英特尔百亿亿次这个战略到底是怎么样？因为当时在新闻稿里我记得说在德国会有一个实验室会推出来，会对相关的技术进行一些研究，问题的第二部分是百亿亿次时代是不是对于HPC来说是一个新的开端，您对中国石油行业对百亿亿次做一个展望。谢谢。

菲利浦：我们早上提到Top500和Exascale的关系，基于这么一个事实，我们在以前Top500的推断里面我们当时外推出PetaFLOPS（亿亿次机）将在2008年出现，现在也验证了这一点，基本上我们的外推是准确的。在这个数据的基础上，我们继续往外推，我们可以看到10年之后，从现在开始的10年内我们会得到百亿亿次的计算。所以早上我们提到但是要用今天的CPU实现百亿亿次计算的话有非常多的挑战，一个非常显而易见的问题是电力够不够，能源的消耗。今天的CPU可能做不了这个事情，由于能耗限制的问题，早上给出了很多外推的数据。于是英特尔克服一个极大的一个要有一些非常新的技术去解决这个问题。刚才说到我们在欧洲、在德国建立了百亿亿次的实验室去做这个研究，其实德国并不是唯一的，我们还有好几个项目在欧洲的其他地方。我主要负责的是跟法国能源署和一个大学，我们新闻稿上之前有这段，在跟美国能源署研究说软件开发的模式怎么能够适应成千上万的核，首先怎么样用成千上万的CPU去制造出一个百亿次计算的机器来，这是一个问题，里面还要解决能耗。

另一方面，编程的模式，因为要开发这么大规模的可以扩展的应用是另外一个问题，我们什么样的应用能够扩展到这么大的一个规模上去。这两个方面，不管是软件还是硬件都需要一些新的技术，尤其是硬件技术上面，能源怎么样去解决。另外一个例子，比利时还有一个实验室，跟比利时一系列大学给定的一些应用做百亿亿次的扩展研究。原因是我们的产品需要了解到行业的应用，包括石油、气象大规模的应用在将来扩展到这个规模上去，它具体对我们现在产品的需求是不是有很多新的东西，这是我们目前的一个情况。

说到Exascale对石油行业的影响，我们今天早上也看到了，实际上石油行业现在的应用，它的规模和它的复杂度，现在可以用上。而且随着石油资源越来越少，我们会发现石油开采会到更复杂的地质环境里。比如山区，它的地质就需要非常复杂的模型和计算，这是一个很直接的作用。另外一个作用，我们不要肯定说10年内作为石油用户来说一定要用到Exascale这么大的一个规模，但是我们水涨船高，随着Exascale的大规模的计算技术的成熟，我们普通大部分的用户实际上你是使用在这个整个计算资源的一部分，这一部分以前可能大概是百万亿次或者怎么样，但是现在可能就很平常的我们就可以用到其中的PFLOPS这样一个级别的资源。

记者：我有几个问题想问一下杭先生，我们知道5月份英特尔在高性能计算大会发布Knights Ferry测试套件，请问这个套件在中国相关的高性能客户里面有没有开始提供测试？

杭晓东：Knights Ferry这块我们现在是刚刚开始，所以我们现在也做一些比较前沿的客户这边跟他们在沟通。现在的工作还没有开始，我们正在做一些前期的准备工作。这块我们将来会针对一些国内的在石油行业方面做勘探开发，应用软件，开发一些用户，进行合作尝试，我们现在正在做这方面的准备。

记者：另外一个问题想问一下菲利浦先生，我们想知道欧洲的石油公司，比如法国的石油公司，他们在高性能计算模式是什么？今天也看到了一些国内的石油公司，他们也谈到了一些虚拟化和云计算的一些东西，我们不知道国外的石油公司他们现在这方面是不是已经走的比较前面了。我们看国内也有很多超算中心，但是没有说“超算中心”会给这类的能源公司去提供一些计算服务的，不知道欧洲是不是这样一种模式，比如有一个比较公用的计算中心，可能一些应用会慢慢的通过一种云的模式去提供出来高性能计算，想问问欧洲现在大概的情况。

菲利浦：大部分石油公司，比如CCG还有其它的，他们都有自己专用的计算中心，他们是全球的企业所以分布在各个地方。像公用的计算中心，法国的计算中心主要的用户还是研发的，做研究的，因为他没法满足专用的大规模的计算。

记者：比如说可能在某一时段，石油公司在做一些东西，可能这需要一个很峰值的计算能力，但这个时候可能他自己的计算站点，可能他的能力暂时还满足不了，他是不是可以借助公用资源，暂时来弥补比如一两个月计算的能力，有没有可能这种模式在里面？不是说长久的用公用的，而是在某种满足自己峰值需求的。

菲利浦：简单的回答不会有这种情况，如果详细分一类是石油公司，一类是石油承包商。石油它自己会规划的非常好的设备，自己做这个专门专用的，他也不会把公司的这部分到外面去做。二类承包商，像CCG，它会对外做服务，而它本身的计算资源就是它的服务的一部分，他怎么可能说借助于外部呢，而且这上面还有很多他要保证计算的安全和有效，他会在自己的平台上面一开始规划在峰值的时候会怎么样，所以基本不存在这种情况，说我们要采用公用的资源做商务的事情。所以这就是我们英特尔石油团队为什么要跟最终用户结合，跟他事先要规划，要知道将来生产计划和规模确定买什么样的系统，建什么样的系统，否则我们只要去找高性能中心就行了。

记者：最后一个问题请问菲利浦先生，系统阐述一下您对GPGPU未来融入到HPC系统这样一个发展趋势的看法，因为我相信您跟客户打交道的时候可能也会遇到这类的问题，客户可能也会有这样的需求。您对遇到这样的疑惑或者问题的时候，您对用户是怎么一个解答，或者您对未来GPGPU跟CPU混合计算，您是一种什么样的看法？

菲利浦：如果我遇到这样的客户问这个问题的话，通常我的做法是先问一下你在CPU上是不是已经做了足够的剖析，您对您的应用在CPU上的行为是不是已经非常了解了，因为很多用户希望有一些像魔法一样的东西，有一些新的东西像变魔术一样什么问题都可以解决了，但是通常在实际的领域是没有魔法的，而且可能还要去付出一些额外的代价。今天早上会上大家可能也讨论过关于对GPU，包括一些对未来的峰值的讨论，包括一些数据大家都有一些误解，这个问题当然还可以找时间讨论。英特尔这边比较明确的是，我们最早去年在“ICS2009”这个上面，接着我们今年在德国也宣布了“集成众核”的产品，它的产品是基于原来一部分是当年我们在研究Larrabee的开发基础上，另外一方面它是基于英特尔Lab在研究这种，大家记得以前有一个八十核的产品，众核这些技术，我们做一个未来的Co-Processor，它不是GPGPU，它是一个协处理器，它的面向对象是高吞吐量高性能计算。我们考虑到现在很多客户反映使用GPU的时候，它的编程，最重要维护是很困难的。特别在石油领域，我们知道仅仅跑一次把代码编出来跑出结果来，我付出两到三个月的代价。

所谓维护是程序完成之后，未来如果我们需要做新的Workload做了变动，还有参数需要变动的时候，这时候要对代码做一个维护，这个维护非常困难，它属于软件的维护，软件开发。未来在石油领域，对于计算Workload变了，甚至你做完这个项目做另外一个项目，拿同样的代码再做另外一个工程的时候肯定需要改动，而且这个改动在目前的GPGPU的模式和CPU的混合模式上非常困难。我们知道在CPU上面做程序、做维护的话它很大取决于你的程序设计是不是一种好维护的程序，就不要再说CPU加GPU了。英特尔的MIC的产品最重要的点，希望软件开发的工具是一个统一跟现在是一样的，所以我们的编译器、线程库、MKL数学库所有产品使用都是完全不变的，只是增加了新的支持MIC的功能。这样解决了最大的问题，产品的开发和使用。

Kirk Skaugen手持Knights Ferry开发卡 ，该产品是英特尔计划推出的基于集成众核（MIC）架构的首款相关产品，但不是商业化的产品，第一款正式上市销售的MIC产品将是采用22nm工艺，配50个IA核心的Knights Corner

Knights Ferry开发卡所采用的Aubrey isle处理器内核照片

记者：在您做的技术介绍中，我发现有一个技术是有关于MPI局部叠加的，能不能再解释一下是如何做到这一点的？

菲利浦：简单总结一下，我们知道采用MPI并行编程的时候，每个进程之间参数是互相要通讯广播才能得到的，一开始有些简单的办法，一上来就把所有的进程读到所有的参数坐标广播出去，这个做法很简单，造成的是效果很差，没有必要这样做这个事情，一开始分步进行，你需要开展计算的这部分结点可以先做一个初始化，再做下一步的时候，不要做全盘的广播，对计算部分没有做任何优化，优化的是把初始化部分切块进行。

记者：菲利浦先生和海外石油公司打交道比较多，请问一个问题，目前海外石油公司他们在高性能计算中最头疼的问题是什么？是计算能力不够还是软件编程能力有限，还是受困于管理、能耗成本控制的问题？

菲利浦：欧洲的同志们好象没有统一思想，每个人都有自己的小算盘。很难说清楚不同的人群最头疼的事情，开一个玩笑，墨西哥湾的同志们关心的肯定不是计算机，他们有他们的事情。关心计算机的肯定是做IT设备和做CPU的，主要关心三件事。第一，在目前已有的设备情况下，我们的性能价格比还有怎样节能。第二，由于绿色计算呼声和压力很大，也在想现在产生这么多热量是不是可以循环利用，弄到城市中心做热电厂的输出。对于大部分欧洲石油的承包商来说，他们关心计算资源是否能够充分利用，不要闲置。第三，大部分石油行业的使用者或者研究者他们也不会关心太多关于设备的问题，关心弹性波，因为他们要解决的问题是，在油越来越少的切断下从哪儿钻出一点来，解决这些技术问题找到这些油。