新兴高性能计算行业应用及发展战略

中国网／中国发展门户网讯 近 20 年来，高性能计算应用的广度前所未有地扩展，以数据驱动或数据密集型计算为主要特征的高性能计算应用不断涌现，人工智能技术在新型和传统高性能计算应用领域获得成功实践，应用领域遍及生物信息与生命科学领域、智慧城市与城市治理、网络信息安全等。这些应用又反过来对高性能计算技术，包括矩阵并行求解技术、高性能大数据处理技术、智能芯片技术等，产生巨大的影响，促进了高性能计算技术创新。

新兴高性能计算应用快速发展

新兴高性能计算行业应用主要为数据驱动型应用，应用领域从智慧城市到生物信息处理，乃至基本粒子物理学、天文学和宇宙学等众多领域。数据密集型计算为其最主要的计算行为特征。

高性能计算在智慧城市领域获得广泛应用

2008 年，IBM 提出智慧地球愿景，智慧城市的概念也随之出现。交通拥堵、环境污染、气候变化、犯罪率上升等一系列问题降低了城市的宜居、宜产程度。智慧城市利用各类传感器采集的数据，汇聚到高性能计算平台，在集成处理的基础上，服务城市决策、社会生产和居民生活。而遍布城市的各类传感器及物联网设备采集的数据，呈现爆炸式增长。2018 年，中国的数据总量约为 7．6 ZB（1 ZB＝10²¹字节），占全球总量的 23．4％。预计到 2025 年，中国的数据总量将增长至 48．6 ZB，占全球数据总量的 27．8％，中国将成为全球最大的数据圈^。

大规模数据的产生，对数据管理和处理技术提出了严峻的挑战。如何从各种各样类型的大量非结构化视频数据中精准提取目标信息，包括人、车、物以及各种行为信息，仍是视频信息处理的难点。未来的 5G 通信技术能够提供极快的传输速度，支持更多的终端接入，缩短延时时间。通信时间大幅缩短之后，“请求－响应”时间的长短对实时计算的要求更高，作为支撑智慧城市深入发展和广泛应用的核心技术，高性能计算也面临着机遇和挑战。

当前主流型号服务器，支持 10—100 通道视频实时处理，大城市监控视频达到 10—100 万个摄像头，后台处理就可能需要 1 万节点规模。

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