“高效制胜、扩展无限—Dell HPC 行业应用实践交流会”于2012年6月20日在北京悠唐皇冠假日酒店盛大召开，戴尔技术专家及行业技术精英和与会者切磋交流，共商HPC发展之大计。

以下是现场快递。（声明：本稿件来源为现场速记，可能有笔误和别字，仅供参考）

主持人：尊敬的各位来宾大家下午好，高效致胜扩展无限，Dell HPC行业应用实践交流会下午部分正式开始。上午我们分享了很多关于HPC的话题，来自Dell和Intel的专家也给我们分享了很多信息，我们今天下午部分将重点分享，石油、石化、生命科学和气象行业的成功案例的分享，还有高性能计算中心，Dell万兆网络解决方案的分享，第一场有请到的是Dell高性能计算解决方案顾问金鹏带来的案例分享是石油石化行业高性能计算解决方案成功案例分享。

Dell高性能计算解决方案顾问金鹏

金鹏：大家下午好，很高兴下午还有这么多培养能够来参加我们这个讨论。我叫金鹏，我在Dell负责企业级的高性能计算解决方案，我负责能源，石油石化，制造业，航空航天，机车汽车制造高性能计算相关的解决方案。

今天我给大家分享的是石油石化的行业案例，为什么讲这个领域，因为这个领域在高性能计算中是非常突出的，有特点的应用成熟，在GPU方面非常成熟的行业解决方案。Dell在做这种解决方案有很好的自己的思想和思路。首先我们看一下石油行业对HPC需求分析，我们从这一点慢慢拆开我们这个解决方案。

石油天然气是很长的产业链，上游的开采，中间的提炼，终端的销售。我这部分讲的是在数据的地震资料采集处理以及解释方面。地下不像大海我可以派潜水员看一眼有什么，地底下你很难钻进去，我是通过声波的方式，在地面上安装一个炸点，反弹地面上收集器，收集声音原始资料，然后拿回处理中心，有成千论万的机器，把这个资料处理一下，处理成计算机能够识别，然后人眼能够识别的图形、视频，供地质石油方面的专家，判断这个地方是不是有没有油，最初的资料，地底下炸点取声波，我们通过处理，在计算机机房里面进行大规模的处理，最后形成一个可视的图形或者视频。

中间这部分地震资料处理，是最消耗计算力的，别看拿过来一些炸点音频资料，你想处理成可用的数据是很难的。我处理几平方公里的炸点，简单讲给我一台高性能服务器，我要把这片炸点处理完要八个月的时间，我等着要这个数据分析要采油，你要八个月时间，我需要三周时间算出来，两周最好，两天最好，哪怕马上算出来最好，这个时候就是对你的计算机产生压力的时候，其他所有高性能计算领域都是这种概念，我的应用非常消耗计算机，普通的PC也好，笔记本、服务器根本没办法处理，或者说时间非常长，对我的研究课题没有意义，所以我们需要高性能计算平台，来缩短计算时间，这是对我们有意义的东西。Dell致力于提供一套整体解决方案，让用户以最短的时间拿到数据，这对石油行业最有意义。

Landmark/Faradigm解释分析出来，让专家看到这个隙里面有液体，是水还是油，从数据采集到中间数据分析，到后面解释形成一套系统。中间要用计算机集群，这跟现场没关系，后期显示，显示输出来源是计算机计算出来的结果，他算之后给他分析，他就会成像。

整体来讲，最后出来的这个给专家，说这你可以打一口井，打井本身也是很难的，中间要拐好多弯，不是直接下去的，钻井的过程也需要模拟仿真，这也是高性能计算的应用领域。出去你判断不准，可能有油，也可能没油，那么成本要几千万美金，几千万美金就没了。所以我们要算得很准，没有计算机什么都干不了，你不能够分析数据。

讲一讲去支撑这些系统技术的发展，今天我主要是给大家讲一些案例分析，处理器核数越来越多，热量也会持续增加，Intel无论怎么解决，这个问题总是一个矛盾。于是出现了加速卡，或者叫协处理器，你不够我来帮你，我怎么帮你，CPU的核就这么多，GPU的核成百上千的核，但是这些核并不是通用的东西，他帮助主CPU来做处理。

现在目前Nvidia是这一代，Kepler是下一代。这个并行效率计算能力肯定是不一样的，但是有一个问题，我加OS之后你想干什么干什么。在石油领域一片卡的计算力顶得上7、8台服务器，所以在他的采购成本，能耗比方面，GPU的协处理能力，或者加速能力都是不可忽视的，因为你的主CPU生不动，Intel再怎么想办法也没有办法，协处理器是依赖主机存在的，不能单独用，你得插在服务器上。这是GPU在石油领域的应用，石油领域给大家提供了不错的参考。

能耗这个东西不得不说，因为每次说到HPC，包括今天上午各位专家都提到这个问题，HPC的本质是耗电，你不要想省电，省不了电，也许是在挖油，也许是在算天气预报，总之转换成生产力代价就是耗电。不要想着在这省电，不可能，你省电的代价是干掉你的生产力。GPU省电、省钱，为什么不用。

为什么要选择刀片服务器，还是要从供电上讲，而且他是自动的，加压的时候电源效率自己涨起来，不加压自己就下去，省电就是省钱，不浪费电就是省钱，对于几百台服务器来讲，省电是最重要的事情。半高的，全高的，1/4高的，都是可以组合的。

协处理器跟加速什么概念，一个CPU算不动，才用GPU的帮忙。Dell能够提供的有很多种，包括1/4，1/8的方案都有。中石油BGP，东方物理，他们服务器不停的更新，因为全国的数据不停的送来，计算是无穷的，计算力是无限的。

这是我拍的照片，从上面看，打开里面有两块卡，这是一个单独供电的槽，一定要有个单独的供电口，这是主板上必须有的东西，后面看他没有任何接口，GPU两个概念，第一个是显卡一定要，第二个是协处理器，就是加速器。

另外我们在跟一些合作伙伴做一些石油的解决方案，基于开源的叠前时间偏移，这些东西都是特别损耗计算力的，解一个方程要很长时间，所以他不停的叠带的话就很麻烦，GPU在这方面加速是非常明显的，所以叫加速卡，他放在这是做计算，不是做显卡。可以提供培训，最难的就是这块，包括刚才我讲的那些，软件的编程能力是限制GPU发展的重要因素。

我再多说一点产品，这是一个两路服务器，里面换一种模式，四台两路服务器，做高性能计算，云，或者搜索之类的平台特别好使。一定要多电源供给多服务器，比较省电。

这是我们Dell比较有特色的，比刀片密度还要高，1U里面1.5台双路服务器。存储上午詹健也讲了，我多讲一个，在石油领域，我几百个往一个存储里写东西，这个地方会成为一个热点，我上面扩，底下也扩，存储也扩，一起扩，我用的这种DT-HSS就能做到这一点，这是那个头，这只是纵深扩，如果真要扩，这个头拷贝一份，这个带宽就持续增加。这就是并行存储，这在HPC里面是非常重要的概念。他是基于Lustre的系统，是开源的系统，加上控制端就很容易使用。

最后就是我讲的后处理，最后实现出来是什么东西，这个东西是由服务器集群算出来，再放到工作站上显示出来的，所以说这个后处理是很重要的，他的平台都在工作站集群，但是他的数据来源是你算的那个数据，那个消耗时间是很长的，这是后期的，Dell能够提供除了投影之外所有的基本解决方案。我的演讲大概就是这样，谢谢大家！