非基准测试的不同评价体系

除了基准测试之外，也有许多的学者提出了对于高性能计算或一般计算系统的性能评价的不同体系，许多学者认为对计算系统的评价现在除了计算模拟之外，应该有更多的评价标准，在这一点上，其已经很难被称为传统的基准测试标准，而是对现实应用的需求的一种映射。

如果我们以一个国内兄弟媒体所介绍的实际的例子及结论为参照：将一个巨大空间(比如太平洋)划分成无数个小区域，随着时间的推移模拟大气、液体的流动，并且在超级计算机里，给每一个小区域或一组区域指定一个特定的处理器。

所能得到的结果会让我们发现，处理器的运算速度更高当然是好事，但是，当试验进行到结束近100年的气候模拟阶段时，处理器需要进行大量的内存访问，这时处理器就会变得慢得多。此外，有些应用需要处理器之间进行信息传递，这种情况下处理器速度也会相对下降。因此，对于实际操作中的许多应用来说，系统内部的通信网络带宽要比其单纯的浮点运算性能重要得多，这才是真实的商业应用(如在线搜索或交易处理)所迫切需要的。

除此之外，更大的问题在于目前所有程序一般都是串行指令，很难改成统一的并行指令。因此，如果一个处理器的工作量超标了，那么所有其他访问只能在一旁等待，从而降低了机器的整体性能。Linpack是以矩阵为最小单元，通过将每个矩阵都划成合适的大小，每个处理器都可以均衡的工作，从而得出超高整体性能的假象。

从目前的情况来看，问题的复杂性还远远超过于此：在实际应用中高性能计算仍然使用较低效率的串行算法，而非彻底的并行处理是造成问题的其中一个方面，同时，问题还出现于处理器的内存访问和对节点内部的I/O访问机制的瓶颈之上，目前，业界正在逐步改进问题，在2007年的IDF上英特尔披露了一项加速器计划，作为改善加速器连接的Geneseo架构，将能够减少软件开销、简化并增强操作系统支持以及减少硬件开销，同时，作为增强PCI-Express的下一代I/O设备架构，Geneseo架构未来的应用将首先进入Clearspeed、DRC、高性能计算应用等领域，因其在海量的数据运算、低延时的实时响应、固定算法功能领域的出色性能，数学密集型事务处理、可视化和媒体处理以及嵌入式内容处理领域都将是Geneseo架构的用武之地。

在计算系统中，我们实际上还面对着另外一个问题：对于一个计算系统来说，在不同类型的应用下所展现的性能是否是一样的？对于这个问题，我在前几天的文章《Nehalem：改变千万亿次计算的未来》中已经有所涉及，在此不再多言，不过需要注重提到的是，Nehalem架构的出现，对于高性能计算，尤其是未来的千万亿次计算的改变将是巨大的，??对于这一点来说，我深信不移。

我需要再次提到的是，之所以我们要不停地讨论高性能计算的评价体系与标准问题，其主要原因在于高性能计算对我们生活的影响和改变，随着越来越多的高性能计算系统被部署到如天气预报、在线交易、业务分析，甚至是网络游戏之中后，我们的生活已经与高性能计算变得不可分割了。

最后，十分欢迎大家对文章中的疏漏和错误提出观点，具体可以来DoIT论坛讨论，对于一个已经毕业了四年的数学系“不才学生”来说，对于Linpack和高性能计算话题的探索确实有点深，许多数学问题和理论知识都快还给老师了，在写这篇文章时，还手捧着一本《组合数学》在看，真是感谢出版社的老师们出版了这么精彩的一本书。