HPC选型：应用导向是首要原则

　　基于清华大学在HPC领域的多种角色定位，陈文光接触过大量来自不同厂家的高性能计算机。谈到高性能计算机选型，他认为与评测类似，以应用为导向仍然是最为重要的原则。

　　我们知道，无论是全球的TOP500高性能计算机排行榜，还是国内的TOP100，都是以Linpack测试值来评定机器性能高低的，这些排行榜也为许多用户在HPC选型时提供了一些参考。陈文光对此提出了不同的看法：高性能计算机性能不能简单地用一个数字来表达!

　　在陈文光看来，性能是一个程序或一组程序在这套计算机上运行所表现出来的特性，因此，谈到性能，必须说明两个前提条件，即机器是什么，应用是什么。用户如果要购买高性能计算机，不能只看峰值速度或Linpack测试速度，最重要的是看实际应用程序在这台机器上的运行性能。

　　他告诉记者，在实际情况中，有很多用户，特别是超算中心、高校高性能计算中心的应用程序会有很多，可能有几十、几百个，对此，可以按2：8原则选出使用机时最多的重要应用，然后从中挑选出容易做成小规模测试程序的代表性应用，进而对这些测试程序给出代表性输入，在一两个节点或小规模集群上测试，最后通过预测模型来分析在更大规模系统上的性能表现，以提供选型时的性能与配置依据。

　　陈文光特别强调，对于HPC系统计算模块的选型，业界已经有相对比较成熟的定量分析方法，而对于HPC存储、I/O方面，国内和国际上都比较忽视。对此，清华大学也一直在进行这方面的研究，对程序的I/O行为进行建模和分析，以找到非常好的的配置。

　　HPC云：还有很长一段路要走

　　谈到如何在虚拟机和云计算平台上提供高性能计算服务这一趋势，陈文光认为，还有很长一段路要走。日前清华大学也在针对Amazon EC2上的CCI集群版虚拟机进行测试，最大的一个发现是，与本地的机器相比，其使用的万兆以太网延迟太大，一般本地用的Infiniband延迟只有一点几微秒，而基于万兆以太网上的云平台的延迟达到了40-50微秒，“这对于那些对I/O延迟很敏感的应用来说体验是会很差的。”

　　针对目前一些超算中心也在向云平台转变的现象，陈文光持谨慎态度，他认为，目前在HPC云这块，Amazon做得相对比较好，其他厂商还没有很成熟的方案出来。因为与传统超算中心运营模式相比，HPC云需要准备好一整套的机制，包括计费、流程、管理等，底层I/O的问题也会更加复杂，因此，超算中心不能简单地买一套软件来装上就能实现向云平台的转变。