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清華大學AMiner團隊發布《超級計算機研究報告》

報告目錄

隨著計算技術的發展,科學計算對超級計算機的計算能力提出了越來越高的需求,超級計算機為解決國家經濟建設、科學進步、國家安全等一系列重大挑戰性問題提供了不可替代的重要作用。

本研究報告對超級計算機這一課題進行了簡單梳理,包括以下內容:

超級計算機概述。首先對超級計算機進行定義,其次對超級計算機的評價體系和研究價值進行介紹,對超級計算機的發展歷程進行梳理。

超級計算機技術原理。將超級計算機技術分為基礎層、中間層和應用層三個層次來進行介紹。

超級計算機領域專家介紹。基於AMiner大數據,對超級計算機領域專家進行深入挖掘和介紹。

超級計算機發展趨勢預測。超級計算機在科學和工程領域,以及現實生活中應用廣泛,有著極為廣闊的發展前景,在結合當前應用的基礎上,對超級計算機未來的發展趨勢作出了相應的預測。

概述篇

超級計算機評價體系目前較為專業的有如下三種。

超級計算機的發展過程中經歷了4個較重要的階段:

國防驅動階段(1950s——mid-1960s):軍事目標下的國家資助模式

公司主導階段(mid-1960s——1970s):成本降低、向量處理起步

蓬勃發展階段(1980s——1990s):日本崛起、並行計算流行

多向發展階段(21世紀以來):中國趕超、異構集群系統奪魁

技術篇

超級計算機技術有三個層次:基礎層、中間層和應用層。其中,基礎層主要是超級計算機的基本原理與方法,應用層涉及超級計算機使用場景,而中間層則包含了數據存儲、計算、管理等多重技術支持,正是有了中間層的鏈接,超級計算機原理才能落實到應用問題解決之中。

基礎層

按照並行計算方式是單指令多數據流(SIMD)還是多指令多數據流(MIMD),存儲器是共享還是分布,可以將超級計算機系統的架構作如下劃分:

中間層

高性能計算機節點規模龐大、硬體設備繁多,軟體配置複雜。隨著用戶數量和作業數量的增加、作業隊列數目和長度的增加,有必要對高性能計算機進行更加專業系統的管理和維護以充分發揮其性能。

應用層

隨著計算機科學的成熟,越來越多的科研創新和應用問題解決離不開海量數據、高速計算,超級計算機成為了諸多領域不可或缺的技術手段。

人才篇

全球學者分布圖

AMiner基於發表於國際期刊會議的學術論文,對超級計算機領域h-index排名全球TOP1000的學者進行計算分析,繪製了該領域學者全球分布地圖。

美國在這一領域人才最多、最為集中,中國緊隨其後,西歐的英國、荷蘭、德國、義大利、瑞士,亞洲的日本、印度等也有不少超級計算機人才,南美洲、非洲和大洋洲則人才比較匱乏。這與國家超級計算機發展水平呈正相關。

中國學者分布圖

我們以「super computer」為關鍵字在AMiner資料庫中對國內超級計算機人才進行挖掘,得到了國內超級計算機領域人才(全球TOP1000中分布於中國的學者)分布圖。超級計算機學者在中國集中於北京及廣州等有計算機基礎的地方。

AMiner基於發表於國際期刊會議的學術論文,對超級計算機領域內的專家進行深入挖掘,並按照相關度和影響力等對專家進行排序和分類,排序和分類規則主要參考專家的h-index、paper、citation、專家所獲得的榮譽、任職機構排名、專家Activity、Sociability以及Diversity等。

報告中選取了國內外10位學者做簡單介紹(詳情見報告)。

市場篇

作為世界高性能計算領域規模最大的權威會議之一,國際高性能計算大會每半年公布一次全球超級計算機TOP500榜單。根據超級計算機TOP500最新榜單,中國已經成為全球擁有最多超級計算機的國家,全球TOP500的超級計算機中,有206台是中國研製的,美國則擁有124台。

趨勢篇

AMiner通過挖掘1980-2017年間超級計算機領域論文信息,計算出超級計算機近期熱點。圖中每個彩色分支表示一個關鍵詞領域,其寬度表示該關鍵詞的研究熱度,各關鍵詞在每一年份(縱軸)的位置是按照這一時間點上所有關鍵詞的熱度高低進行排序。

分析發現:80年代到90年代中後期,超級計算機相關研究中熱度較高的關鍵詞為「並行處理(parallel processing)」、「高性能計算(high performance computing)」等技術基礎;

1996年到2004年期間,評價類關鍵詞如基準問題測試(instruction sets)、熱度提高等部分後續研究熱點陸續出現;

2004年以來,超級計算機整體熱度大幅提升,其中能源效率(energy efficient)、程序設計模型(programming model)、圖形處理器(graphics processing units)等應用類方向成為研究重點。

版權聲明

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行業研究報告是AMiner團隊智能服務體系的重要組成部分。如對有關信息或問題有深入需求的客戶,歡迎使用AMiner團隊專項研究智能服務。

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