千万亿次：没什么硬件挑战 架构需有延续性

如果说顾凡认为虚拟化对千万亿次计算没有什么太大作用并不出乎我的意料的话，那么，他所言“千万亿次计算对硬件没有太大挑战”则让我有些咋舌，在他眼里，既然Roadrunner已经出现，那么至少而言，在2008或者2009年，单从处理器而言千万亿次就已经能够满足了——只是他后面话其实真正说明了一个更深层次的道理。

“从业界来看，2018年就能够到达100PFlops，但是今天的问题不仅仅是PFlops，我们不能只看千万亿次这个数值，而是要考虑架构的问题，架构能否继承，能否延展。”对于这个问题，顾凡提到了著名的“英特尔金箍棒”。

在2008年的IDF上，英特尔公司高级副总裁兼数字企业事业部总经理帕特•基辛格曾引用了老幼皆知的《西游记》，他讲到，《西游记》中，最著名的美猴王孙悟空可以根据自己的愿望把自己的金箍棒放大或缩小，大到可以撑天，小到可以像绣花针一样藏进耳朵。而英特尔架构（IA, Intel Architecture），就像金箍棒。当时，基辛格对与会听众讲到，“我们希望用英特尔的架构在IDF上把你们变成美猴王。从手持的设备到超级计算机，都可以充分的利用英特尔架构的兼容性和扩充性，可以使合作伙伴不断地伸缩，充分利用这一架构，也就是在每一个平台上都利用这个架构。很难想象今天的生活或者今后的生活，如果没有IA为大家提供服务，我们的生活会是怎样？”

高性能计算不仅具有强大的性能，不仅与处理器、编译器和软件等多方面综合因素密不可分，更重要的是，要由小变大的能力。“金箍棒是一个扩展的概念，可以由小变大，能够应对未来很多年的应用。”顾凡谈到，从业界的看法来说，单处理器的浮点计算能力要超过10TFlops，甚至达到20TFlops才能够让业界的高性能计算机达到一个超高密度超低能耗的100PFlops的阶段，这是金字塔的尖端部分，而对于一般的千万亿次来说，处理器事实上已经就绪了，但是高性能计算要有一个长期的发展，这也就对处理器的架构提出了挑战。

随着应对未来计算而出现的处理器发展分支化，超高密度超低能耗的100PFlops的高性能计算需要的是远超过180核处理器构想的产品——180核的处理器也不过1TFlops的浮点性能，而商品化的高性能计算，也就是那些与你我休戚相关的高性能计算，则需要的是一种从百万亿次到千万亿次甚至到XScale都能给通用的架构，而功耗要随着目前的1TFlops 6000瓦降低到200瓦之下，这就要有“金箍棒”，或者说，能够在一个趋同、平滑移植、可以随时扩展的架构下，由小变大，由百万到千万，构造商业性的、金字塔最大的部分的高性能计算。

顾凡对于这个问题有一句十分精辟的话值得我们分享：千万亿次计算对处理器的宏观上没什么区别，时代的来临需要业界的一个共识：合理不合理——如果允许我补充的话，我会对所谓的合理不合理在功耗、密度和体积之外再补充一点：是否是可以扩展伸缩的。

架构的延续性对商业性的、那些我们身边的高性能计算来说，显得重要且必然，而从这个角度来说，对英特尔来说，或许真的不是什么太大的挑战：Flops已经就绪，架构仍能够延续。

安腾：拥有自己一片天

顾凡很明确的表示：“对于安腾来说，其并不会出现在千万亿次计算的发展里面。”

去年年底，在TOP500榜单发布后，我曾两次撰文，为安腾在高性能计算上的落寞而“鸣冤”，而对于顾凡来说，这或许是一件正常的现象。顾凡认为，安腾在TOP500这样一个追求Linpack的排行榜上的落寞是正常的，因为安腾确实已经在Linpack层面与至强处理器出现了差距，而安腾，仍然拥有自己的一片天空。

“我们都知道，安腾是面向企业级高端应用的，是一种面向未来的架构，我们一直希望更好的配合OEM厂商的发展。”如果让顾凡选择，相信他对于那些需要稳定的高性能计算系统的企业一定会大力的建议他们采用安腾，不过，对于安腾来说，虽然从处理器扩展内存和高可靠性的要求方面，着实棋先一招，但可惜的是，安腾仍然不是普罗大众的珍馐美味。

“安腾的价格成本还是很高的，这就像金字塔尖上的部分，可以用钱换来技术，但是如果像高性能计算这样的超大规模的应用，成本还是有问题的。”于是也就出现了我们今天看到的TOP500，至强正在这样一个“努力用低成本来堆积高Linpack值”的市场上逐步发展，用顾凡的话说就是“扮演普及化的角色”。

但对于安腾来说，仍然有一片自己的天空。

在短短的三十分钟访谈中，顾凡为我们说明白了三个问题：什么才是真正的千万亿次计算、千万亿次计算需要注意的地方、千万亿次计算对现有的处理器架构所带来的挑战和要求，以及他对于安腾未来在高性能计算方面发展的看法，而在这其中最引起我注意的，绝对是有关应用程序与微处理器架构的话题，毕竟，在这样一个临近英特尔Nehalem-EP处理器发布的日子里，我们来谈千万亿次计算，更多的不仅仅是来谈一个TFlops还是PFlops的数学问题，而是希望找到未来高性能计算的发展方向——在应用程序和微处理器架构两个关键点中，显然，Nehalem的出现会带来不小的改变。

而这些改变，我们现在已经能够发现，能够预知，但这个话题，在Nehalem-EP发布之前的今日，也只好暂且按下不表，等到其正式出现在我们面前之后，我们能说的话题将更多。