1983年，以著名數學家Lax為首的調研小組撰寫報告指出：“大型科學計算具有關系到國家安全、科技進步與經濟發(fā)展的特殊重要性，是現(xiàn)代科學技術的關鍵部門。 從美國的國家利益出發(fā)，大型計算的絕對優(yōu)勢不容動搖” 。

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什么是科學計算? 它為何在上世紀80年代就被上升到美國國家利益層面提出？

科學計算是指利用計算機再現(xiàn)、預測和發(fā)現(xiàn)客觀世界運動規(guī)律和演化特性的全過程，包括建立物理模型，研究計算方法，設計并行算法，研制應用程序，開展模擬計算和分析計算結果等過程?？茖W計算的興起被認為是20世紀最重要的科學進步之一，著名計算物理學家、諾貝爾獎獲得者肯尼斯·威爾遜教授早在80年代就指出，計算是與理論和實驗并列的三大科學方法之一。

科學計算之所以在20世紀80年代便上升為美國國家層面的戰(zhàn)略議題，是因為它突破了傳統(tǒng)實驗和理論研究的界限，極大提升了人類對自然界和社會系統(tǒng)的洞察深度，其在諸如生命科學、醫(yī)學、經濟學等學科中的角色愈發(fā)關鍵，成為氣象預報、能源勘探、航空航天、交通規(guī)劃、制造業(yè)及水利工程等眾多關鍵行業(yè)的核心技術支撐。

而科學計算之所以不可或缺，是因為在許多情況下，直接實驗要么不可能（如研究墨西哥暖流的長期演變、溫室效應的全球影響、龍卷風形成機制），要么不切實際（如核設施安全性測試、核武器效應評估、污染物擴散模擬），要么成本高昂（如飛行器的頻繁設計迭代、車輛碰撞試驗、生物大分子的結構解析）?？茖W計算的介入，則填補了這些科研與工程實踐中的空白。

科學計算與高性能計算機發(fā)展亟待突破的瓶頸問題

對于科學計算來說，計算機是最重要的硬件基礎。但隨著科學計算所需要解決的問題越來越復雜、越來越接近真實的模型，其所需要的計算資源是普通的計算機無法承擔的天文數字，因此只能依靠專門的高性能計算機。

高性能計算機（HPC）是運算速度極快、存儲容量極大、通信帶寬極高的一類計算機的統(tǒng)稱，往往也被稱作超級計算機（超算）。通常來說，高性能計算機是通過高速網絡把大量計算機組織連接成一個大規(guī)模并行計算的集群，如果將一臺電腦比作一個人腦，那么高性能計算集群就是許多人腦連接成矩陣的“超級大腦”。相較于普通計算機，高性能計算集群的運算速度能夠達到令人難以想象的程度。目前全球超級計算機TOP500的榜首是浮點運算速度峰值達到每秒100億億次的的超級計算機“前沿”，這一速度相當于大約10億臺當前主流筆記本電腦同時工作的處理能力總和。

這樣恐怖性能的高性能計算機，想必已經完全足夠支撐科學計算對于計算機的性能要求了吧？遺憾的是，不僅不夠，甚至可能還遠遠不夠。

主要原因之一是現(xiàn)有的大規(guī)模并行計算程序的效率太過低下。上文介紹到，最強超級計算機“前沿”的每秒浮點運算速度峰值超過100億億次，但是這個性能其實是假設“前沿”計算集群里的每一個計算節(jié)點都在無條件地全速運算而得到的理論性能峰值，實際執(zhí)行程序時不可能達到這樣的理想狀態(tài)，一定存在大量空閑的計算節(jié)點需要等待數據的訪存?zhèn)鬏?。一般來說，超算上未優(yōu)化過的程序的實際計算性能都在理論峰值性能的10％以下。

因此，如何針對應用程序改進算法和數據結構，對程序進行性能優(yōu)化，提高實際浮點性能，是科學計算最關心的問題之一，但這往往意味著較高的難度和極大的研制成本及周期。被譽為超算界諾貝爾獎的Gordon Bell獎會定期頒給代表相關領域應用程序最高性能的一些優(yōu)化程序，而能夠獲獎的程序的計算效率一般也都只能優(yōu)化至10%-50%的區(qū)間，例如，用于模擬包含1萬億個粒子的激光等離子相互作用模型的VPIC程序憑借25%的計算效率獲得了08年度的Gordon Bell獎，由此可見對于程序計算效率的優(yōu)化提升是多么困難的工作。

而另一方面，科學計算對于高性能計算的迫切需求卻還在不斷增長，現(xiàn)有的計算架構在處理大規(guī)模并行運算和高帶寬數據傳輸方面顯現(xiàn)出的局限越來越突出，這些挑戰(zhàn)呼喚著計算技術的新一輪革新。北京大學數學科學學院湯華中教授曾談到，“采用新的計算結構，充分發(fā)揮現(xiàn)有硬件設備的效能，是發(fā)展科學計算的一個新方法?！?/span>

3D科學計算為科學計算領域帶來計算效率的革命

近年來，有一類被稱為“3D科學計算”的計算架構理念逐漸興起，在解決科學計算場景的效率瓶頸難題方面展現(xiàn)出巨大的潛力。實際上，科學計算里占比最大和最難解決的問題往往都可以抽象成對真實世界的模擬仿真問題，比如在生命科學領域，科學計算實際上是要在計算機里模擬蛋白質與蛋白質/小分子在三維空間里相互作用的過程，為此需要在計算機里建立每一個原子的三維空間坐標，根據復雜的物理公式計算每一個瞬間每個原子坐標的位置變化，這個問題發(fā)生的空間尺度毫無疑問是一個3D的三維空間。

但是，傳統(tǒng)高性能計算系統(tǒng)的架構往往是二維的，服務器和服務器之間兩兩通過交換機或路由器線性相連，這樣的二維計算架構在處理三維空間問題時，天然會產生節(jié)點間大量額外的通信工作量，極大增加計算的復雜程度。如果我們能夠直接按照真實世界的三維模型來還原一個龐大計算集群中節(jié)點與節(jié)點的連接方式，就能從最基本的計算通信需求量上降低我們需要求解的三維科學計算仿真問題的復雜度，這就是3D科學計算的基礎思想。

為了幫助大家形象地理解這個抽象的概念，我們嘗試建立這個復雜問題的簡單近似模型：假設我們要在一個由5臺電腦組成的計算集群上構建一個甲烷分子（CH4)的運動模型，每臺電腦都只負責存儲和計算甲烷中1個原子的位置信息，并且對于每臺電腦來說，為了計算出下一個瞬間自己負責記錄的原子的更新位置，都需要拿到其余4個原子的位置信息，來作為位置更新公式的計算參數。我們可以分別考察在二維和三維的架構連接方式下，解決上述問題分別需要的通信的距離長度（每兩臺相鄰的電腦之間的距離視作為1個單位距離）。

如下圖所示，如果這5臺電腦使用二維的線性連接方式連成一條長龍，那么最左邊的電腦把數據傳給最右邊的電腦需要經過中間的3臺電腦，為了讓所有電腦都獲取一遍其它4臺電腦的信息，總體需要發(fā)生的數據通信的單位距離是40；而如果這5臺電腦仿照甲烷分子的三維空間結構，采用三維的方式進行連接，那么總體需要的通信距離是32，在其它所有條件都不變的情況下，比二維連接的方案提升了20%的效率。

如果是比甲烷更加復雜一點的乙烷分子，那么三維連接架構相比二維連接架構的性能優(yōu)化提升幅度更是直接達到了42%，隨著問題尺度的不斷復雜化，兩者的性能差距還將拉開更大。真實世界的一個蛋白質大分子動輒都是由幾十萬到上百萬原子構成的，在這樣的復雜尺度上，二維連接架構產生的冗余通信需求甚至可以達到10的12次方以上的數量級，換言之，3D科學計算的架構處理同樣問題將天然減少動輒幾萬億次的通信傳輸需求，在性能提升方面具有不可動搖的絕對優(yōu)勢。

可以說，3D科學計算帶來了一次計算架構領域的革新，不僅在于硬件效能的充分利用，更在于通信效率與算法效率的顯著提升。3D布局通過在空間維度上的服務器分布，不僅縮減了物理距離，有效縮短了數據傳輸路徑，減少了延遲，而且通過多層級網絡設計分散流量，有效緩解了單點壓力，提升了數據傳輸的流暢性。

不過，3D科學計算的實現(xiàn)當然也不會那么簡單。由于芯片節(jié)點之間的連接方式完全被顛覆，為了支撐這套全新架構下的計算，從芯片本身的設計、到適配這套系統(tǒng)的軟件都需要重新開發(fā)定義。目前用于實現(xiàn)3D科學計算的計算系統(tǒng)往往采用會專門定制的ASIC專用芯片，這類芯片無法像CPU、GPU一樣高度靈活地支持運行絕大多數算法和軟件，但正因為ASIC芯片不需要考慮通用性，才可以100%將電路上的面積用于提升特定算法的極致性能。采用ASIC芯片建成的高性能計算機也被稱為專用超級計算機，區(qū)別于通用的超級計算機，它們在特定領域可以發(fā)揮出遠超最強超算百倍以上的性能，代價是每臺專用超算都需要針對單一特定領域專門設計，最終也只能解決那一個領域的問題。

顛覆世界生物計算范式的3D科學計算機——安騰超級計算機（Anton）

由于目前3D科學計算的實現(xiàn)需要依賴專用超算來實現(xiàn)，其研發(fā)設計的難度和成本投入都非常巨大。不過，美國的一位“瘋狂科學家”David E. Shaw博士不按常理出牌地重金打造了一臺專用于生物計算領域的3D科學計算專用超算安騰（Anton），靠一機之力顛覆了整個世界關于生物計算的認知和想象，向世人展現(xiàn)了3D科學計算創(chuàng)新架構的性能提升所能帶來的恐怖研究和應用價值。

安騰超級計算機（Anton）是3D科學計算理念應用的典型代表，它基于3D科學計算的理念架構，讓超級計算機能夠以前所未有的速度和精度模擬蛋白質在三維空間中的動態(tài)運動，讓生物領域的科學計算研究煥發(fā)了新生。

安騰超級計算機 | 圖片來源：網絡

具體來說，在安騰超算問世之前，哪怕用全世界性能最強的超算來模擬生物大分子的運動，一天都只能算出幾十納秒的運動數據，可即便是蛋白質折疊這樣最基礎的生理現(xiàn)象，都需要數微秒的時間才能觀測到，這意味著全世界最強的超算都需要至少幾十天才能模擬出一次簡單的蛋白質折疊，而單次的蛋白質折疊相較于科學家想要解決的問題體量來說，甚至稱不上是杯水車薪。許多科學家認為這樣效率的研究工具對于解決嚴肅問題根本沒有太大的意義。不過，第二代的安騰超算一天就可以模擬出近10微秒的結果，比傳統(tǒng)超算快了2-4個數量級，這使得用計算機模擬蛋白質瞬間成為了一個比實驗方法效率更高、研究細粒度更深的研究方法，過去僅靠實驗方法無法完成的許多研究設想一夜之間也具備了可能性。更重要的是，對于創(chuàng)新藥物研發(fā)來說，生物計算方法的加入更是注入了全新的動力。基于安騰超級計算機的支持，美國制藥公司Relay大幅縮短了新藥研發(fā)周期，僅用了18個月、花費不到1億美元的成本便成功確定了RLY-4008的結構，顛覆了傳統(tǒng)的藥物研發(fā)投入“雙十定律”（即至少需要投入10年、10億美金才能完成一款新藥的研發(fā)）。

安騰超算的軟硬件系統(tǒng)架構是3D科學計算架構教科書級別的示范。安騰采用了大量的ASIC專用芯片作為其核心組件，并通過一個精心設計的高速三維環(huán)形網絡將這些ASIC緊密互聯(lián)。為了提升通訊傳輸效率，整個安騰的服務器都被緊密地排放在一個正方體的機箱中，這樣使得服務器節(jié)點間的網絡互聯(lián)距離縮短，從而降低了通信延遲和提高傳輸可靠性。在連接方式上，安騰采用了Torus（環(huán)面）拓撲結構。這意味著，組成集群的正方體機箱中，每個計算節(jié)點不僅與周邊最近的8個節(jié)點直接相連，還進一步與其他按2的倍數距離（如2、4、8等）的節(jié)點建立了連接。這一特點確保了無論機箱邊長如何，任何兩個節(jié)點間的通信都可通過最多不超過O(logd)步的跳轉來實現(xiàn)，顯著降低了大規(guī)模并行計算中節(jié)點間的通信復雜度。這種對數級的優(yōu)化設計，極大地提升了集群內部數據傳輸效率，確保了在包含大量節(jié)點的復雜計算環(huán)境中，數據也能快速、有效地在各個節(jié)點間流通，充分滿足了通訊密集型任務的需求。

圖片來源：D. E. Shaw Research

3D科學計算理念的興起標志著科學計算在各個細分領域加速變革機遇的到來。3D科學計算憑借其獨特的計算架構，通過物理空間的優(yōu)化布局和數據流動的重構，為高維度數據處理、復雜系統(tǒng)模擬及大規(guī)模并行計算的挑戰(zhàn)提供了解法。安騰超級計算機為藥物發(fā)現(xiàn)領域帶來的革命，作為3D科學計算與產業(yè)實踐結合的典范，更是讓世人看到了高效研究工具的迭代對于細分領域發(fā)展進步的重大推動作用。相信在未來，3D科學計算將進一步拓寬其在各高新技術產業(yè)的應用范圍，為解決全球面臨的重大科技挑戰(zhàn)提供更為強大的理論支撐和實踐工具。