译自：2012年11月17日【英国】经济学家
　　编译：工业和信息化部国际经济技术合作中心 陈芸芸

　　电脑迷对计算机的运行速度极度狂热，他们经常上Top500网站追踪最新动态。德国和美国的计算机专家联手，紧跟超级计算机潮流，研制出了最快的计算机。11月12日，该网站公布了最新名单，产生了一名新的计算机冠军。

　　冠军计算机名为“Titan”，它“生活在”美国田纳西州的橡树岭国家实验室。它是从另一个美国产的计算机——IBM位于加利福尼亚州劳伦斯·利弗摩尔国家实验室的“Sequoia”的手中抢走了第一名。

　　这两台机器再次确立了美国在超级计算机名单上的主导地位，而在过去的几年中，这份名单一直由中国和日本领衔。

　　Titan和之前的冠军在很多方面都不尽相同。

　　一方面，它是开源系统，这也意味着科研人员在遇到问题时，可以申请使用这台机器，就像天文学家可以申请使用望远镜一样。而Sequoia正相反，它大部分时间都是在吭哧吭哧地模拟核武器爆炸，因此供公共使用的时候少之又少。

　　Titan的设计也非同一般。所有超级计算机都是由上千个处理芯片组成，而这些芯片往往是CPU的衍生品，它们是这个现代台式机的心脏。但是Titan中90%的组件原来都用于视频网络产业技术。它一共有37376个处理器，其中一半都是普通CPU，但剩下的一半是GPU(图形处理器，Graphics Processing Unit)。

　　GPU是为现代视频游戏设计的专业设备，其中一些要求很高的应用程序在普通家用计算机上根本无法运行。作为曾经的Top500冠军，中国的“天河1号”也基于相同的技术，Top500网站名单上的另外60台计算机也是如此。

　　从广义上说，一个CPU应是一个通才，能胜任所有数学任务，而不是精通于其中的一种。人们希望CPU能既能运行电子表格，还能运行音频识别软件和加密视频。但与此相反，GPU的设计初衷就是让它只精通一件事，即处理构成现代电脑图形的无数个三角形。

　　几年前，Nvidia和AMD(这两家公司能生产出全球最高性能的GPU)的研究人员发现，需要强大计算能力才能解决的科学问题(如模拟气候、发动机的燃烧模拟以及石油天然气行业的地震分析等)都可以转换为能被GPU消化的形式。不久后，超级计算机企业如Cray(用Nvidia的GPU完成了Titan的组装)等才开始被关注。

　　从游戏产业借鉴技术有几大好处，很重要的一点就是高效。

　　Titan是橡树岭国家实验室现有“Jaguar”计算机的升级版。如果用普通的CPU对Jaguar进行升级，就意味着一台电脑每次运行都将消耗30MW的用电量，而这个数字足以供一个小镇使用。因为GPU在专项任务上表现出众，因此Titan的性能卓越，且用电量只需8.2MW。

　　Nvidia公司的超级计算主管Sumit Gupta说：“从财务方面看，这非常好。”他们销售给超级计算机制造商的芯片和销售给游戏商的完全一样。Gupta博士接着说：“高性能计算技术的发展史也是为超级计算机市场提供专用产品的供应商的血泪史，这是一个太小的利基市场。”

　　像Titan这样的大机器是通过把一个大问题分解成上千个小问题来提速，每个小问题配一个处理器。以下比喻可能对理解有所帮助：当我们粉刷一座房子的时候，第一个办法是雇一个师傅刷所有房间，但更快的办法也许是雇多个师傅，每人刷一个房间。

　　但并不是所有问题都可以这样解决(举另一个例子，就算雇十二个理发师，也没法很快把头发理好)。因此，把大问题分解成GPU能消化的小问题又多了一个障碍。

　　Gupta博士举了一个例子：用于模拟汽车在交通事故中作出反应的汽车模型。在这个问题中，汽车行业一直拒绝使用“大规模类似方法”。聪明的程序员有时能找到解决这一问题的办法，就是使用光线追踪，这是计算机图形中使用的一种高质量的数学方法，旨在模拟每个灯的光线。而颇具讽刺的是，光线追踪一直被认为是让GPU备受挣扎的问题。然而，2008年的一个图形大会上，来自Nvidia的一群研究人员表示他们已经找到了解决办法。

　　橡树岭国家实验室和Nvidia计划同申请使用Titan的科学家一起验证他们的算法可否用类似的方法进行微调，以便被新计算机消化。Gupta很乐观，他甚至认为交通事故模拟也会很快出现新的解决方法。但这并不是对所有问题都管用。那些无法对自己的编码进行微调的科学家会发现自己在面对性能越来越好的超级计算机时内心万分纠结。

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