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未來幾十年是并行計算的黃金時代
  • 作者:趙廣立
  • 點擊數(shù):1583     發(fā)布時間:2020-04-25 16:21:00
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他指出,其他領(lǐng)域的學(xué)者運用普遍流行的算法和軟件會解決一些局部性的問題、獲得一些漸進性的改進,但要獲得算法上的根本性突破,需要與真正懂算法的計算機科學(xué)家深度合作。
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3月25日,在中國科學(xué)院“先導(dǎo)杯”并行計算應(yīng)用大賽啟動會上,中國工程院院士、大賽專家咨詢委員會主席李國杰講述了一件往事。 

1987年1月,李國杰從美國學(xué)成歸國,成為中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所一名研究員。就在這一年,李國杰受中國科學(xué)院理論物理研究所之邀,專門去講授一門課程:并行計算。 

李國杰注意到,彭桓武(“兩彈一星”功勛科學(xué)家,時年72歲)、郝柏林(我國著名理論物理學(xué)家,時年53歲)等老科學(xué)家都坐在臺下聽課,一堂不落。 

“我深深感受到了老一輩物理學(xué)家當(dāng)時對并行計算技術(shù)的渴求。”李國杰說。

并行計算迎來黃金時

“下一個十年,將出現(xiàn)一個全新的體系結(jié)構(gòu)的‘寒武紀大爆發(fā)’,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的計算機架構(gòu)師將迎來一個激動人心的時代;而體系結(jié)構(gòu)的改進必須和并行算法、并行軟件同步進行,而且越是高層的改進效率提升越大。”李國杰說,因此,“未來幾十年一定是并行計算的黃金時代”。 

為什么說計算機性能越高、其能解決的問題越大,算法的優(yōu)化所帶來的好處就越大?李國杰舉了一個例子。 

“一個問題的規(guī)模為N,假設(shè)解決該問題一種算法為Alg1,它的計算復(fù)雜性是N的平方;另外一個算法是Alg2,優(yōu)化以后它的計算復(fù)雜性是Nlog2N。那么,兩個算法的性能比值是N/log2N——N越大,性能的差別就越大。”李國杰更進一步說明道,“對于只能解決問題規(guī)模為10的低端計算機,兩個算法的性能只相差3倍;但是對于能解決問題規(guī)模達1000的超級計算機,兩者性能就相差100倍。” 

“換一個角度,如果在低性能的單機上兩種算法可解決問題的規(guī)模相差3倍,則在包含上百萬處理器的超級計算機上,兩個算法可解決問題的規(guī)模相差上百倍。”李國杰說,因此,計算機性能越高,越需要優(yōu)化算法。 

據(jù)介紹,此次中國科學(xué)院“先導(dǎo)杯”并行計算應(yīng)用大賽,就意在凝聚不同領(lǐng)域?qū)I(yè)人才,彌補我們在基礎(chǔ)算法和軟件應(yīng)用上的不足,建立和完善先進計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)。 

從技術(shù)推動轉(zhuǎn)向應(yīng)用拉動 

在分享中李國杰提到,計算機科學(xué)家的思維定勢仍是技術(shù)推動,而非時下更為迫切的應(yīng)用拉動。 

“過去,在計算機科學(xué)家的傳統(tǒng)思維邏輯中,他們認為用戶并不知道需要什么技術(shù);于是計算機科學(xué)家引進新的語言、研制新的編譯技術(shù)、創(chuàng)新系統(tǒng)結(jié)構(gòu)來解決某些并行問題,然后將他們自以為‘聰明’的解決方案推送給用戶。而問題是,用戶并不會用也不太愿意學(xué)習(xí)這些學(xué)者們提供的方法。” 

“計算機科學(xué)工作者應(yīng)當(dāng)和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<乙黄痖_發(fā)關(guān)鍵的并行應(yīng)用程序。”李國杰說,當(dāng)前計算機科學(xué)正在融入到其他科學(xué)中。計算機科學(xué)中的概念、定理、方法正在發(fā)展成為更寬廣領(lǐng)域,特別是生物和化學(xué)領(lǐng)域的基本工具,這些工具將集成到整個科學(xué)的織網(wǎng)中。 

“現(xiàn)在新的科研途徑就是應(yīng)用拉動的,即所謂top-down研究方式,計算機科學(xué)工作者應(yīng)當(dāng)和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<乙黄痖_發(fā)關(guān)鍵的并行應(yīng)用程序。”李國杰說,計算機科學(xué)家與其他領(lǐng)域的科學(xué)家密切合作,已成為當(dāng)代科學(xué)研究的特點。 

他指出,其他領(lǐng)域的學(xué)者運用普遍流行的算法和軟件會解決一些局部性的問題、獲得一些漸進性的改進,但要獲得算法上的根本性突破,需要與真正懂算法的計算機科學(xué)家深度合作。 

“為解決腦科學(xué)的解剖成像等問題,一些腦科學(xué)家這幾年一直和我的一個老朋友——中國工程院的外籍院士、普林斯頓大學(xué)計算機科學(xué)系講席教授李凱合作。這些腦科學(xué)家用傳統(tǒng)的技術(shù)重構(gòu)老鼠的大腦需要7000年,現(xiàn)在通過他的新算法、新模型,數(shù)據(jù)分析時間縮短了20萬倍。”李國杰說。 

并行計算仍面臨不少挑戰(zhàn) 

在分享的最后,李國杰提出,盡管并行計算大行其道,但“并行計算并不是萬能藥”。 

他提出,目前,智能計算、大數(shù)據(jù)計算主要是靠并行處理,不但GPU給人的希望是大規(guī)模并行,量子計算、生物計算等的威力也是并行處理。“并行計算雖然有很強大的功能、效率,但是它也不是萬能的。” 

“30多年前,我在美國讀博士的時候,就在我的博士論文中作出這樣的結(jié)論——并行處理只能夠提高串行計算可求解問題的計算效率,不能用來擴大求解指數(shù)負載性問題的規(guī)模。”李國杰解釋道,也就是說,如果某個問題是指數(shù)復(fù)雜性問題,僅僅采用并行計算,求解問題的規(guī)模是擴大不了的。 

此外,并行計算目前還面臨著不少挑戰(zhàn)。李國杰提到,并行計算目前還面臨著“需要有全新的思路挖掘片內(nèi)并行性”“如何緩解因擴展并行而惡化的訪存瓶頸”“并行算法也要緊緊圍繞低功耗這個更重要的目標(biāo)”“提高并行計算的通用性、覆蓋應(yīng)用的范圍”“必須對付智能應(yīng)用這類動態(tài)、不確定的復(fù)雜負載”等重要命題。

 來源:《中國科學(xué)報》


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