未来|开年巨献 预见未来①丨世界超算先驱陈世卿心中的超算“大脑”( 三 )


但随着超级计算机体积越来越大 , 速度越来越快的同时 , 其耗能也越来越高 。 目前全世界速度前十名的超级计算机在运转时 , 需要一个至少20兆瓦规模的供电站来支持 , 每小时仅消耗电量就超过2万度 , 相当于一座小型城镇的日常消耗 。
虽然是我创造了集中式超级计算机架构 , 但其能耗巨大的难题始终无法攻克 。 如果没有国家或是大型企业经费支撑 , 这种模式很难持续 , 也很难广泛应用到未来数字经济的新场景之下 。 从国家层面来说 , 这种大型集中式超级计算机在探月、气象监测、石油勘探等领域依然有着巨大的需求 。 但从市场层面来看 , 由于其耗能巨大 , 许多中小型企业难以负担 。
于是 , 本世纪初 , 我开始重新思考另外一种系统架构——从集中式转向分布式 。 其核心目的就是让超级计算机在速度更快的同时 , 耗能更低 。 这是一个完全不同的领域 。
NBD:如何理解未来所有的超级计算机应该是一个庞大的“分布式网络”?
陈世卿:我认为将来所有的超算都应是分布式的 , 辅以人工智能、大数据等技术 , 全世界变成一张网 。 这个网络的边缘/底层就是社区、街道、产业园区等 , 那里有所有应用的大数据 , 随时可以接入超算 。 这是一个全新的构想 。
目前 , 我们仍处在开拓网格式智能超算的试点阶段 。 比如说 , 将一座城市划分成5000或是50000个网格 , 每一条街道或每一个社区都可以设置一台小型的超级计算机 , 所有当地的数据都可以实时计算 , 转化 , 并服务于当地 。 然后所有的社区再结合起来 , 形成一张庞大的分布式网格 。 类似于现在的电网 , 在超算的分布式网络中 , 未来的算力、算容、算法也是分布式的 , 可以互补 。
例如 , 我们可以在上海嘉定设计的底层网格式智能超算 , 把各个社区的大数据集中上传;也可以在杭州的西湖区 , 构建网格式智能超算 , 将所有的城市变化数据化 , 将数据深入挖掘并整合在同一平台 , 再用于智能医疗、教育、交通、制造、文创、能源、金融、环保、安防等终端服务 。
NBD: 作为一名跨越多个时代的顶尖科学家 , 从小型机、巨型机到超级计算机到云端电脑一系列的发展过程当中 , 您观察到人机交互的理念经历了怎样的转变?
陈世卿:人机交互的理念经过了长期的演变 。 最早的人机交互都是集中式的、机械式的 , 把所有东西往那里一丢让超算帮忙运算 。 如今 , 人机交互理念已经从以前机械式、集中式过渡到了更加智能化、个人化的模式 。
未来的超算应该是更加靠近你的 , 更加个人化的 。 比如说你现在住的地方 , 你的社区旁边就有一个小型分布式的智能超算 。 它需要的数据来源于这个社区 , 其完整的应用场景也在这个社区 , 并服务于整个社区的人 。

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