ssd|中国如何赢得新一轮超算竞赛？关键在向数据密集型超算转变( 四 )

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在此基础上，还要让数据可以按照需求自由流动，让热数据、温数据、冷数据能够智能分级。
也就是将高价值的文件放置在高可用性、高性能的存储设备上，低价值的文件放置在成本较低的、性能和可用性规格较低的设备上。

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当然，还要达到合理的存算比。
一直以来我国超算中心建设都存在重算力、轻存储的问题。
在我国，存力（存储容量PB）与算力（计算算力PFLOSPS）的比例为1:2，相应的投资比例为1:3。这两个数据，美国已经达到1:1。
如果按照现在的超算中心建设模式推行，几年后我们势必会出现存储量短缺的危机。所以接下来，我们还有重视存力上的规划。
推进全光化多网融合高速互联网络构建随着处理数据越来越多、种类更为丰富，传输上的高带宽、高IOPS和低时延需要得到很好保障。
同时也要注意全周期的数据安全。

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事实上，超算中心能够快速计算、推理，也离不开设备之间的高速互连。
想要达到更好的效果，需要从元件材料和传输技术两个方面入手。
材料上，光子集成产品在尺寸、功耗、成本、可靠性方面优势明显，是未来光器件主流发展方向。
所以我们要大力推进“光进铜退”，用光子技术来构建高速互连的网络。

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技术上，要让超算中心中的多网络进行融合。
超算中心中，往往有计算网络、数据网络、存储网络、监控网络等多套网络，在构建、运维、功耗上都会有很高的成本。
因此，如何让它们之间融合、降低成本，是未来数据密集型超算中心需要思考的问题。
使用低碳高效绿色节能的工程工艺最后，我们还要考虑超算中心运行过程中的具体问题。
比如能耗。
随着芯片、系统、光器件等组成在性能上的不断提升，超算对能耗的需求在日益增大。
比如在系统层面，当前100P系统的能耗大约在20MW左右，单机柜能耗达到100KW，系统能效比大约为数十GFlops/W。
如果在节能上始终没有革命性的新技术出现，未来E级以上系统的这些指标都将变得难以承受。
对此，《白皮书》提出要降低电源使用效率、提升设备能源利用效率。
一方面是降低中心PUE。
PUE值(Power Usage Effectiveness，电源使用效率)是国际上比较通行的数据中心电力使用效率的衡量指标。
PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。
我国国家超级计算无锡中心在建设之初的PUE值为1.3左右，如今年平均PUE值降至1.22。
两年时间减少约700万度耗电量，节约了400多万元电费。

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另一方面是要提升IT设备的能源利用效率。
比如使用SSD闪存盘。
最常用的高性能SAS机械硬盘组成的存储系统典型功耗约10.6W/TB。
而SSD闪存盘组成的存储系统典型功耗仅约5.3W/TB，可降低约50%能耗。
因此，数据密集型超算中心要求全闪存存储占比50%，来极大促进超算中心的绿色发展。
构筑易用的国产应用平台支撑环境生态如此高端的设备、先进的系统、强大的算力，你或许会觉得超算离我们遥不可及。
但事实上，超算的本质还是要解决更多难题，不仅是科研方面，还有普通生活领域的。
在过去5-6年中，高性能计算和AI在各种企业中的应用已经不再稀奇了。