总之,就是对那些不差钱的人和机构来说,超算高昂的价格还是物有所值的,虽然不能任性地买买买一台用一台备一台留着当展品,但是有需求的时候还是要买的。而对于普通的公司甚至个人来说,超算整机与零件之间明显的价格差距,就要难为死他们了。
当然,这个难题其实是十年前的老黄历了,在那之后随着分布式计算技术的发展,即插即用性能可以无限扩展的刀片计算机开始大规模流行,使得组装制造一台超算的技术难度下降了不少,相应的价格也下降了不少,至少是解决有无问题已经变得简单起来。
实际上,得益于摩尔定律,或者说半导体集成电路技术的发展,研发生产同样性能的计算机的成本也是在极速地下降当中的。比如说30年前需要倾举国之力才能建成的“银河-1号”巨型机,它每秒可以进行一亿次计算,而现在主流的多核桌面计算机,在每秒浮点运算数上面的指标也早已经超过了亿级。
不过与此同时,人们对于超级计算机的判断标准也是在水涨船高的,从几十年前的千万次、亿次,现在已经涨到了每秒万亿次以上才能算是HPC(高性能计算机)、名列超级计算机排行榜。
而且也不能简单的因为桌面处理器普遍达到2GHz即时钟频率每秒20亿次,而简单地说一句i3秒银河(1号),那是极为不负责任的。毕竟两者是完全不一样的架构和设计思路,银河1号是80年代流行的向量计算机,而90年代以后绝大多数计算机都已经是更加能够发挥多核CPU优势的标量计算机了,新世纪以来的超算,除了日本的地球模拟器(2002)还是向量计算机以外,全都是可以“无限”堆CPU的标量机的天下了。
计算机领域的向量计算,或者说矢量计算,指的是把一组数据看做一个整体,作为一个向量的全部分量,这样对一个向量进行计算之后就等于是把对应的所有数据都进行了一次批量计算。这种计算方式的优点是能够充分利用CPU硬件性能,非常擅于处理数学和物理学问题(本质还是数学问题),最大可能实现并行计算,加快数据处理速度,但同样也有着明显的缺点,一个是数据需要预处理,需要仔细设计算法把普通的数据处理任务转换成向量计算任务,然后交给向量计算机来进行集中计算,最后返回结果。
然后等到集成电路技术发展,CPU价格跌到几百几十块,甚至只有几块的地步了,这种高大上的计算模式就被淘汰了,取而代之的是“笨办法一加一加一再加一”的标量计算,比如用来测试现代计算机性能的浮点计算就是这样的,一次浮点计算只能操作两个数。
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