“软硬兼济 应用并进”英特尔与中科院携手举办高性能计算开发者论坛

在互联网+、大数据等新时代需求下，为给广大开发者搭建最新、最优的高性能计算（简称HPC, High Performance Computing）技术、方案 、应用交流平台，英特尔公司与中国科学院（以下简称中科院）计算机网络信息中心于今天在北京携手举办了主题为“开放架构 芯生动力”的英特尔高性能计算开发者论坛，共同分享了在高性能计算软硬件技术领域发展的最新信息，以及双方合作的最新应用成果。此外，论坛还邀请了多位中美著名计算机科学家，以及HPC应用领域的诸多行业专家，针对在开放架构的基础上，如何优化和提升HPC应用软件性能展开了深入交流。

英特尔高性能计算开发者论坛活动现场

HPC 曾经一度是政府和学术机构的专利，但如今HPC正在借助大数据分析等全新工作负载，为越来越多的行业带来颠覆性的变化。英特尔（中国）有限公司数据中心及云计算业务产品市场总监贺晓东表示：“英特尔致力于通过持续创新，不断扩展HPC功能并降低应用门槛，推动HPC成为市场主流。英特尔系统级的创新包括处理器、内存、软件和互联技术，使得整体系统功能可围绕多种用途进行设计和优化—－覆盖从传统HPC，到新兴的大数据分析，科学可视化以及炙手可热的机器学习等各种应用。此次开发者论坛正是英特尔进一步推动中国本土高性能计算行业创新，助力行业变革的重要举措。”

英特尔（中国）有限公司数据中心及云计算业务产品市场总监 贺晓东

作为高性能计算领域的创新引领者和推动者，英特尔近年来推出了英特尔®至强™处理器，英特尔®至强®融核™处理器（Xeon Phi）、3D XPoint™全新非易失性存储技术、英特尔®可扩展系统框架（英特尔®SSF）以及英特尔®Omni-Path高速互联架构(Intel®OPA)等众多创新产品和技术，能够从各个环节优化系统，弥补高性能计算实际应用中在计算、存储、网络、软件等不同领域存在的“短板”。其中英特尔®SSF架构有助于运行分散的工作负载——这些负载会对系统不同组件如计算，内存和I/O等带来压力——该架构可通过技术创新对这些负载的性能进行优化，并对它们进行一致的管理。此外，英特尔®SSF还为HPC系统在云环境中的部署提供相一致的平台，它将为设计和构建下一代高性能计算系统铺平道路，迎接“HPC无处不在”时代的到来。除此之外，英特尔也在积极的推动业界开源软件OpenHPC的社区项目，致力于使HPC软件模块化、系统化，推动从底层操作系统，中间层到上层应用软件的完整开源软件栈。

为持续地推动软件创新优化与硬件平台优势的结合，英特尔也在积极地加强生态协作，着眼应用，不断将技术落实到实际应用创新中。去年4月，英特尔与中科院合作成立的中国首家英特尔并行计算中心(Intel® PCC)也落地北京。在不到一年的时间里取得了诸多科研成果，大力推动了材料科学、生命科学、计算化学、计算物理等领域的应用研究；并在相场和分子模拟两个方向取得良好成绩。其中：

在针对相场动力学和耗散粒子动力学两种主流的中尺度仿真模拟方法进行代码现代化工作，实现了在CPU+MIC计算平台上分别取得相对于CPU平台5.2倍和1.6倍的加速。项目的成果将形成算法库并开源发布，推动MIC在计算材料科学，计算化学，计算物理，计算流体力学等领域的应用。

在大规模耗散粒子动力学模拟(Dissipative particle dynamics: DPD)中已经实现了面向MIC平台的DPD模拟原型程序，相关测试性能指标优良；同时结合广泛使用的大规模分子动力学模拟软件LAMMPS，实现其MIC平台上的DPD运行模拟，测试实例显示加速比达到1.6倍，超越了预期的1.2倍，而且后期优化空间仍然很大。该工作凭借MIC平台的并行计算能力，有效促进了大规模DPD模拟的应用。

“高性能计算起源于一些特殊应用领域对高速计算的需求，因此解决应用领域的难题才是高性能计算的初衷”，中国科学院计算机网络信息中心副主任迟学斌表示，“如今高性能计算能力越来越强，我们仍要不忘初心，充分发挥高性能计算开发者的力量，实现HPC软件和应用与高性能计算的基础设施平台的完美结合。我们携手英特尔成立的并行计算中心将结合英特尔并行计算平台领先优势与中科院的并行计算人才力量，共同推进软件代码从串行转向并行，从传统计算平台转向并行计算平台的代码现代化，以及本地并行计算实用人才的培养进程，最终利用更高效率的并行计算技术，加速科学研究，产业升级，经济发展等社会问题的解决。”

中国科学院计算机网络信息中心副主任 迟学斌

英特尔并行计算中心在为我国高性能计算领域的发展注入强劲动力的同时，也带动了高校、科研机构和行业的自主创新。基于对行业高性能计算需求的洞察，英特尔将携手更多的本地合作伙伴不断的开发、优化，以提供一个更加稳定可靠的开放平台，将高性能计算的应用价值更加充分的展示给用户，从而推进高性能计算的广泛应用。