高性能计算研究人员认为在百亿亿次时代要求迎来了数十亿美元的投资。
经过几十年的超级计算产业上升到千万亿次的速度。
但推出的第一款两年后千万亿次机- 能够执行每秒千兆个计算 - 至少七这种超级计算机目前存在于美国，欧洲和2020欧洲杯夺冠热门亚洲。
微软突破了千万亿次浮点运算的门槛，将世界500强的位置让给了Linux
下一步是什么呢?百亿亿次，比百亿亿次计算快一千倍。本周SC10超级计算大会在新奥尔良，高性能计算（HPC）的专家讨论行业是否会触及exaflop十年结束之前，如果是这样，成果是否已经值得了大量的费用。百亿亿次级可能比千万亿次快1000倍 - 但它会是1000倍有用吗？
高性能计算专家小组普遍认为，该行业将在2020年实现百亿亿级，但表示，首个百亿亿级系统将需要大约10亿美元的投资，并面临过于专业化而无法解决广泛问题的风险。
专家指出，有一种危险是，10亿美元的百亿亿美元投资最终将被投入到不值得花费的应用程序中。但更乐观的观点认为，强大的百亿亿次系统将有助于治疗疾病和解决其他影响整个人类人口的问题。
传送计算机首席科学家史蒂夫·沃勒克在讨论未来可能出现的分析病毒和细菌并生产解毒剂的系统时提到了《星际迷航》。“这值10亿美元吗?”容易,”他说。
百亿亿ascale系统还可以促进气候研究，提高我们应对灾难的能力，比如英国石油公司的漏油事件。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的威廉·格罗普教授说，大自然的影响不会在政府和研究人员制定的时间表上发生，这就更有理由在今天大力投资exascale。
BP的第一个封顶的石油泄漏的努力失败了，Gropp指出。
“我们本应该能够预测到这次失败。这是一个CFD[计算流体动力学]问题，”Gropp说。“我不知道这是百亿亿次的问题，还是百亿亿次的问题，还是一个糟糕的软件问题。但这并没有在我们的计划中发生。”
但政治可能实现百亿亿次计算的方式得到，说小组主持人马克·斯奈尔也伊利诺伊大学和原IBM研究员。
“让我坦率地说，DARPA [美国国防部高级研究计划局]似乎不具有在百亿亿次这一点上的任何兴趣，” SNIR说。“国际合作似乎非常缓慢。”
电源管理将是非常困难的在未来的exascale系统来管理，高性能计算专家说。“在我们的百亿亿次报告中，我们结束了四大问题：功率，功率，功率，功率，”巴黎圣母院大学的彼得·科格，谁领导说了研究在实现百亿亿次计算技术的挑战。
Kogge酒店还建议，对于商业市场的“甜蜜点”不会是百亿亿次计算，而是可以装在一个机架上，而不是在许多一台千万亿次机。瓦拉赫预测，到2020年将只有大约十计算组能打到的exascale能力，这些将可能是“谁可以使用千万亿次今天的人。”
微软技术伙伴伯顿•史密斯(Burton Smith)表示，在电量方面，与移动行业合作可能是合理的，因为智能手机制造商一直关注电池寿命。史密斯曾与人共同创立了超级计算供应商克雷(Cray)。
“与老式的高性能计算相比，还有一个相当大的社区，那就是移动领域，电池能源绝对是最重要的东西，”史密斯说。“也许在计算机行业作为一个整体，有一些趋势很可能被极端规模的计算所利用。谁知道呢，也许有一些共同的原因。”
百亿亿级是SC10会议上的一个常见话题。Nvidia首席科学家Bill Dally谈到了图形处理单元及其在未来百亿亿次计算机中的潜在作用，另一个小组研究了异构架构如何提高性能，但也引入了一些挑战，如“程序员生产率低，没有可移植性，缺乏集成的工具和库，以及非常脆弱的性能稳定性。”
即使百亿亿次系统在这十年内建成，也不能保证它们会像人们预期的那样有用。
超级计算速度通常由前500个超级计算站点使用的Linpack基准来衡量名单。
基准测试经常因为没有必要预测系统在解决实际问题中的作用而受到批评。
瓦拉赫开玩笑地建议把一个应用程序的Android移动操作系统和iPhone运行的Linpack上，说：“我们可以得到100,00人在世界上，勾搭在一起，我们将有世界上最快的Linpack，没有人能超过了很长时间。”这样的实验将表明在Linpack的“愚蠢”，瓦拉赫说。
在这个假设的场景之外，圣地亚哥超级计算机中心的Allan Snavely指出，如果数据移动没有以最有效的方式架构，那么超级计算机可能不会像它们测量的速度那样有用。
当计算机系统隐藏，或抽象，将数据从程序员的层次，“他们写可怕的代码，” Snavely说。数据采集和运动，Snavely继续，在显微镜，医疗扫描设备和光盘，并得到它从这些设备有用的HPC架构的状态不是简单的开始。
“数据移动的许多HPC架构的能力并不比显著什么人在他们的实验室或医学实验室更大，” Snavely说。“数据不会神奇地出现在浮动点，但如果你在Linpack测试你可能会开始相信这一点。”
Snavely说:“研究应用程序并了解它们的要求将是很重要的，这样我们就不会得到用处不足以证明投资价值的机器。”这并不意味着HPC行业必须为某些应用程序专门构建机器，但可能存在“围绕机器的有用性信封”，将每个机器应用于广泛的应用程序。有用性的信封将描述诸如内存操作和其他将决定计算机是否可以用于特定应用的措施等属性。
危险，Gropp说，是你可能会最终有一个机器，其执行一个任务极为出色，但不能解决任何其他问题。
“你可能需要把三台百亿亿次机器粘在一起，”他说。
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