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曙光：HPC应用变现 　　从科研到落地，作为高性能计算（以下简称“HPC”）领域的佼佼者，中科曙光（以下简称“曙光”）如何完成“从硬件提供商向综合服务提供商转型”？ 　　当下科技界最热门的不外乎就是大数据和人工智能，而这背后，实则是计算能力的比拼。这也就不难理解为何各国如此重视在HPC领域的投入。据IDC统计，2015年全球高性能计算的预算投入增长了11%，2016年还将有更大的增长，中国也持续保持15%以上的增速。 　　2015年，曙光提出了”数据中国战略，5年内要在国内百个城市百个行业建成云计算数据中心，构建一个覆盖全国的数据平台，为用户提供基于数据的服务。曙光作为高性能计算行业的佼佼者，该如何支持数据中国战略的落地、完成“从硬件提供商向综合服务提供商转型”呢？ 　　硬实力 　　“汽车业界的法拉利拉力赛、F1赛车，那种赛车不一定会出现在我们生活中，但它却是整个企业业界最先进性能和技术的代表。”曙光高性能产品事业部副总经理吉青在采访中对《计算机世界》报记者说，“HPC就相当于IT界的F1赛车，是IT界最先进技术的集中体现。” 　　她补充道，现在HPC已经慢慢渗透到了每个人的日常生活中。以刚刚过去的“双十一”为例，大量用户同时在线时，服务器需要负载短时间内的高并发，同时，不同的数据中心的数据资源要同步，“比如，1000双鞋的库存，你这边都卖了900双了，我那边显示还剩200双单，那就有很大的问题。其实这里面用到的很多都是高性能计算的技术。” 　　新一期中国高性能计算机TOP100排行榜单如期在“2016年全国高性能计算学术年会”（HPC China 2016）上发布。曙光以34%的市场份额再次占得榜首，这是它连续第八年蝉联中国高性能计算机TOP100市场份额第一。在TOP10榜单中，曙光占有4套系统，在TOP30榜单中曙光占有15套系统上榜。 　　据榜单显示，曙光、联想以34套系统并列第一；国产高性能计算三强企业合计占系统份额87%；总国产系统份额占比98%。在应用层面，大数据挖掘和深度学习成为应用热点，曙光相关领域系统TC6000和HC2000均榜上有名。 　　深入到产业和应用场景中去，高性能计算才能更快走出实验室。“近年来，曙光通过上下游合作伙伴将创新链与产业链结合，深入应用场景进行产品的优化和开发应用。”曙光公司高性能产品事业部总经理曹振南介绍说。 　　今年5月，曙光液冷高性能计算系统中标国家电网电力科学研究院，超过700节点的TC4600E-LP液冷刀片将在国家电网仿真中心超级计算系统上部署，迈出了液冷技术在国内商用化的第一步。 　　玩数据 　　“千人基因组计划”每月产生1万亿条碱基序列信息，我国30多个在轨民用航天平台每年有超过3PB遥感卫星数据，FAST射电望远镜的数据产出速度是6000亿条记录/年，大型强子对撞机实验每年产生15PB原始数据。 　　“科学研究正变成一个又一个的大数据问题。”曙光公司高性能产品事业部总工程师戴荣说，“未来，基于对科学大数据的处理和分析将成为发现新知识的基本特征。” 　　的确，大数据研究已经成为继理论、实验和计算模拟之后的第四种科学范式，在新型材料、生物基因、精准医学、地球科学、生态环境、卫星遥感、天文、空间地理、高能物理、现代农业等领域的科学发现将越来越依赖数据密集型计算来驱动。 　　科学大数据的海量、多源、异构、高维等特征，向传统HPC系统发起了全新的挑战。“多数科研项目的数据量非常巨大并快速变化，且往往是分布、异构的，传统的数据管理模式已不能满足需要；此外，对科学大数据的‘计算’包括了从数据获取、管理到分析、可视化的全过程，传统的高性能计算亟需将服务向外延拓展。”戴荣解释说。 　　针对科学大数据的行业应用特征，曙光发布了“科学大数据引擎”。曙光公司认为，科学大数据引擎将实现计算存储分析一体化，充当连接数据源和业务应用的“黑匣子”，完成对数据的清洗转换、存储与管理、数据处理与挖掘、数据分析及可视化等工作。 　　据戴荣介绍，在科学大数据引擎的“黑匣子”里，部署着曙光全系列数据计算技术及服务产品，主要由5个引擎组件构成，分别是：针对海量非结构化数据的曙光ParaStor并行存储系统、曙光高性能计算平台、提升系统整体效能的曙光深度学习计算平台、曙光XData大数据处理平台以及能覆盖科学大数据中心全生命周期的曙光EasyOP运维管理平台。 　　超算中心届的“滴滴” 　　曙光希望通过EasyOP构建一个资源交易平台，而这不同于超算中心“卖计时”。吉青解释道，“HPC行业更高的价值是‘人’。”她举例说，“比如某个超算中心出了问题需要专家维护，他在平台上发出需求，平台上的运维经验专家，可以像‘滴滴’专车司机一样去接单；再比如一个有着20年经验的CAE