【IT168 专稿】生命的奥秘是无穷的，在探索生命的过程中，强大的高性能计算机（HPC）也是必不可少的。随着基于基因、蛋白质和DNA的微观生命科学研究越深入、应用面越广，计算机和信息技术的作用也越大，许多最大规模的超级计算机和集群系统都应用于这一领域。从亲子鉴定到药物筛选再到H1N1流感疫苗研制等等，都离不开生命科学和背后的超级计算机。

    9月18日，浪潮公司在北京举行了生命科学与高性能计算高峰论坛。浪潮集团高性能事业部总经理刘军、中科院北京基因组研究所胡松年博士、北京生命科学研究所信息化平台工程师马路遥、英特尔中国公司高性能计算高级工程师乔楠等发表了主题演讲。

生命科学计算的复杂性

    就象生物本身的多样性一般，生命科学领域里的高性能计算也是异常复杂，不仅数据量和运算量巨大，数据增长速度飞快，而且各种各样的计算软件也非常繁杂。

    据统计，生命科学领域的数据量平均每12个月就增加一倍，比摩尔定律，即计算性能每18个月增长一倍，还要快很多，这些数据量动辄都以TB来衡量。要处理如此海量的数据，往往需要动用每秒10万亿次乃至百万亿次的超级计算机集群，以及几十TB、甚至上千TB的存储系统。

    而且，更具挑战性的是，和天气预报、石油勘探等只有几种软件不同，生命科学的计算软件非常多，以中科院北京基因组研究所为例，就拥有100多种软件，这些软件对于计算机系统的要求各不相同，有的属于计算密集型、有的需要大内存，有的则需要进行频繁的磁盘读写或网络IO通信。用户又不可能为每一种软件去定制一套集群系统，现实情况往往要求集群系统可以同时能够支持多种计算软件。