《先进计算技术讲座》课件

先进计算技术讲座欢迎参加先进计算技术讲座！本次讲座将深入探讨现代计算技术的前沿发展，涵盖高性能计算、云计算、边缘计算和量子计算等核心领域我们将从技术原理、应用实践和未来趋势三个维度，全面解析先进计算技术如何重塑我们的数字世界先进计算技术的背景计算能力跨越式增长算力需求推动产业变革技术融合引领创新过去年间，计算能力实现了超过随着数据量的爆发式增长和应用40AI10亿倍的惊人增长从1980年代的的普及，全球对算力的需求呈现指个人计算机到今天的超级计算机，数增长态势这种需求不仅催生了处理器性能、存储容量和网络带宽新的商业模式，更推动了从制造业都呈现指数级提升这种增长不仅到服务业的全面数字化转型，重新体现在硬件性能上，更推动了整个定义了现代产业的竞争格局数字经济的蓬勃发展什么是先进计算与传统计算的本质区别技术范畴与应用场景先进计算突破了传统冯·诺伊曼架构的限制，采用并行处理、分先进计算涵盖超级计算、量子计算、云计算、边缘计算等多个技布式架构和专用硬件等创新技术相比传统的串行计算模式，先术领域这些技术各有特色，超级计算擅长科学计算，量子计算进计算能够同时处理海量数据，实现前所未有的计算效率和处理在特定算法上具有指数级优势，云计算提供弹性可扩展服务，边能力缘计算实现就近处理传统计算主要依赖单核CPU的顺序执行，而先进计算则通过多它们共同应对气候建模、基因测序、人工智能训练、实时数据分核、多节点的协同工作，将复杂问题分解为可并行处理的子任析等复杂多变的计算任务，为科学研究和产业创新提供强大的技务，大幅提升了计算性能术支撑先进计算的历史演进年代1970-1990大型机时代奠定基础和等标志性系统IBM System/360Cray-1确立了高性能计算的基本架构这一时期主要服务于科学计算和军事应用，计算能力以为单位衡量MFLOPS年代1990-2010集群计算兴起基于商用处理器的并行计算集群成为主流，榜单开始记录全球超算性能这一时期见证了从TOP500到的跨越式提升，成本效益显著改善GFLOPS TFLOPS年至今2010异构加速时代到来、等专用处理器大规模应用，云GPU FPGA计算和边缘计算蓬勃发展全球首台级超算问世，量子计算实E现重大突破，计算能力迈入新纪元现代计算范式的变迁大型机集中计算早期计算以大型机为核心，采用集中式架构所有计算任务都在单一系统上执行，虽然可靠性高，但缺乏灵活性，成本昂贵，难以满足多样化的计算需求分布式计算兴起随着网络技术发展，分布式计算成为新趋势通过将计算任务分散到多个节点，实现了更好的可扩展性和容错性这一范式为后续的云计算和大数据处理奠定了基础云计算普及应用云计算实现了计算资源的虚拟化和按需分配，极大降低了IT成本企业无需投资昂贵的硬件设施，即可获得强大的计算能力，推动了数字化转型的普及边缘计算崛起物联网和5G技术的发展催生了边缘计算通过在数据源附近进行计算，减少了网络延迟，提高了响应速度，为自动驾驶、工业控制等对实时性要求极高的应用提供了技术支撑先进计算的主要类型高性能计算（）云计算HPC专注于极致性能的科学计算按需提供的弹性计算服务•超级计算机集群•虚拟化资源池•大规模并行处理•按使用量付费•科学仿真与建模•全球化服务部署量子计算边缘计算基于量子力学的新型计算靠近数据源的分布式计算•量子叠加态•低延迟响应•指数级并行性•本地数据处理•特定问题优势•智能设备协同高性能计算（）概述HPC超级计算机核心特征全球典型超算案例超级计算机是当今计算能力的巅峰代表，中国的天河系列超算代表了我国在高性通常由数万个处理器核心组成，具备每能计算领域的重大突破天河二号曾连秒千万亿次以上的浮点运算能力它们续六次夺得TOP500榜首，展现了强大的采用专门设计的并行架构，能够同时处计算实力美国的Summit超算则在AI训理海量计算任务练和科学计算方面表现卓越现代超算不仅追求计算速度，更注重能这些超算不仅是技术实力的象征，更是效比和实际应用性能，在科学研究、工国家科技竞争力的重要体现，为各国的程仿真和数据分析等领域发挥着不可替科学研究和技术创新提供了强大的算力代的作用支撑HPC发展新趋势当前HPC正朝着E级计算迈进，同时更加注重异构计算和AI加速GPU、FPGA等专用处理器的广泛应用，使得超算在深度学习、大数据分析等新兴领域展现出强大潜力绿色计算和能效优化也成为HPC发展的重要方向，如何在提升性能的同时控制能耗，是未来超算设计面临的重要挑战架构与技术体系HPC异构处理融合CPU、GPU、FPGA协同工作高速互连网络InfiniBand、以太网优化通信分布式存储系统并行文件系统支撑海量数据集群管理调度作业调度与资源管理平台基础设施支撑供电冷却与机房环境现代HPC系统采用层次化架构设计，从底层的基础设施到顶层的应用软件，每一层都经过精心优化异构计算成为主流趋势，CPU负责通用计算和系统控制，GPU专注于大规模并行计算，FPGA提供可重构的专用加速高速互连网络确保节点间的低延迟通信，分布式存储系统提供海量数据的高速访问能力代表性应用HPC气候与天气建模超级计算机能够处理包含数亿个网格点的全球气候模型，模拟大气、海洋、陆地和冰川的复杂相互作用这些模拟对于理解气候变化、预测极端天气事件和制定环境政策具有重要意义现代气候模型能够将空间分辨率提升至公里级别，时间跨度可达数百年，为科学家提供了前所未有的气候预测能力材料科学与药物设计HPC在分子动力学模拟和量子化学计算中发挥关键作用，能够模拟数百万个原子的相互作用这种能力使科学家能够在分子层面设计新材料，预测材料性能，加速新药研发过程特别是在COVID-19疫苗研发过程中，超算系统通过蛋白质结构预测和分子对接模拟，大大缩短了研发周期大数据分析处理随着科学实验和观测产生的数据量急剧增长，HPC系统承担着海量数据处理和分析的重任从天文观测数据到基因组测序信息，都需要强大的计算能力来提取有价值的科学发现机器学习和人工智能算法在HPC平台上的应用，进一步提升了数据分析的效率和准确性国内外发展现状HPC2中国E级超算神威·太湖之光的后续系统148中国TOP500数量2023年11月榜单入围系统数150美国TOP500数量仍保持全球领先地位$6B全球HPC市场2023年市场规模估值中美两国在超算领域的竞争日趋激烈，双方都在向E级计算发起冲击中国在超算数量上与美国不相上下，但在核心技术如高端处理器、互连网络等方面仍有提升空间欧洲则通过EuroHPC等项目加大投入，力图在超算竞赛中占据一席之地技术制裁和供应链安全成为影响全球HPC发展格局的重要因素云计算技术综述软件即服务（SaaS）直接面向用户的应用软件平台即服务（PaaS）开发和部署环境平台基础设施即服务（IaaS）虚拟化的计算存储网络资源云计算通过三层服务模式实现了计算资源的灵活提供层提供虚拟化的基础设施资源，用户可以按需获得计算、存储和网络能力；IaaS层提供应用开发和运行平台，简化了软件开发和部署流程；层直接提供可用的软件应用，用户通过网络即可访问PaaS SaaS这种分层架构实现了资源的高效利用和弹性扩展，使企业能够根据业务需求灵活调整资源，显著降低了技术门槛和运营成本阿里云、IT、等主流云服务商通过全球化部署，为用户提供了稳定可靠的云计算服务AWS Azure云计算架构虚拟化技术微服务架构KVM、VMware等虚拟化平台实现硬件将复杂应用拆分为独立的微服务组件，资源的抽象和共享，容器技术如每个服务专注于特定功能，通过接Docker API提供轻量级的应用封装，Kubernetes编口进行通信，提高了系统的可维护性和排平台管理大规模容器部署可扩展性安全隔离机制网络虚拟化多租户隔离技术确保不同用户数据的安软件定义网络（SDN）技术实现网络的全性，身份认证和访问控制（）管编程化管理，虚拟私有云（）提供IAM VPC理用户权限，数据加密保护敏感信息的安全的网络隔离，负载均衡器确保流量传输和存储的合理分配云计算实际应用疫情催生云服务需求爆发年新冠疫情期间，全球云服务使用量激增以上远程办公、在线教2020300%育、视频会议等应用需求暴涨，云计算成为维持社会正常运转的关键基础设施钉钉、腾讯会议、等平台迅速扩容，支撑了数亿用户的同时在线Zoom传统行业数字化转型电商平台利用云计算应对购物节流量高峰，金融机构通过云服务快速部署新业务，制造企业借助工业云实现智能制造云计算降低了数字化门槛，使各行各业都能快速获得先进的计算能力和技术服务智慧医疗创新实践云计算在医疗健康领域展现巨大潜力，支撑远程诊疗、医学影像分AI析、健康数据管理等应用疫情期间，基于云的远程医疗服务帮助减轻了医疗系统压力，辅助诊断提高了医疗效率和准确性AI云计算发展趋势无服务器架构Serverless计算模式混合多云策略跨云平台协同管理云原生技术容器化微服务架构智能化运维AI驱动的自动化运维云计算正朝着更加智能化、自动化的方向发展无服务器架构让开发者无需关心底层基础设施，专注于业务逻辑开发混合云和多云策略帮助企业避免供应商锁定，提高系统可靠性云原生技术栈以容器和微服务为核心，提供了更好的可移植性和扩展性AI技术与云计算的深度融合，推动了智能化运维的发展，系统能够自动检测异常、预测故障并进行自我修复边缘云计算将云的能力延伸到网络边缘，为物联网和5G应用提供低延迟的计算服务边缘计算基础边缘计算核心概念典型应用场景分析边缘计算是一种分布式计算范式，将计算能力部署在靠近数据源智能工厂利用边缘计算实现设备预测性维护，通过在生产线附近和用户的网络边缘节点与传统的云计算模式不同，边缘计算强部署边缘节点，实时分析设备运行数据，及时发现异常并预警调就近处理，减少数据传输延迟，提高响应速度自动驾驶汽车搭载边缘计算单元，对摄像头、雷达等传感器数据进行实时处理这种计算模式特别适合对实时性要求极高的应用场景，如自动驾驶车辆需要毫秒级的决策响应，智能工厂要求实时的设备监控和智慧城市应用中，边缘计算支撑交通信号智能控制、视频监控分控制边缘计算通过分散计算负载，也减轻了网络带宽压力析、环境监测等服务这些应用都要求在数据产生的现场进行快速处理，边缘计算提供了理想的技术解决方案边缘计算技术架构设备边缘层智能传感器、工业设备等终端节点，具备基础的数据采集和初步处理能力这一层主要负责数据的生成和简单的预处理操作边缘节点层部署在网络边缘的计算节点，提供更强的处理能力包括边缘服务器、智能网关等设备，运行容器化的应用和AI推理模型边缘云平台区域性的边缘数据中心，提供更大规模的计算和存储资源与中心云平台协同工作，实现计算任务的智能调度和数据的统一管理中心云协同与传统云计算平台形成协同架构，处理需要大规模计算的任务，提供模型训练、数据备份、系统管理等服务，实现边云一体化边缘计算现实案例智慧城市边缘部署北京、上海等城市在交通要道部署边缘计算节点，实现交通流量的实时分析和信号灯智能调控通过在路口安装边缘设备，系统能够识别车辆类型、统计流量密度，动态调整信号配时，有效缓解交通拥堵视频分析与实时响应公共安全领域广泛应用边缘计算进行视频智能分析摄像头配备边缘AI芯片，能够实时识别异常行为、人脸检测、车牌识别等，发现问题立即报警，大幅提升了安全防护的响应速度和准确性车联网边缘推理特斯拉、蔚来等智能汽车制造商在车辆中集成强大的边缘计算单元，支持自动驾驶算法的实时推理车载计算平台每秒处理数GB的传感器数据，实现毫秒级的驾驶决策，确保行车安全量子计算概述量子比特革命性优势量子纠缠与量子门与经典比特只能表示0或1不同，量子纠缠现象使得多个量子比特之量子比特能够同时处于0和1的叠间存在神秘的关联，操作其中一个加态，这种特性使量子计算机具备会瞬间影响其他纠缠的量子比特了前所未有的并行处理能力N个量子门作为量子计算的基本操作单量子比特可以同时表示2^N种状态，元，能够精确控制量子态的演化，为解决特定类型的复杂问题提供了实现复杂的量子算法指数级的计算优势全球量子计算进展、、中科院等机构在量子计算领域取得重大突破的IBM GoogleGoogle处理器实现了量子优越性，中国的九章光量子计算机在特定问Sycamore题上展现出强大性能虽然距离通用量子计算机还有距离，但在密码学、优化等领域已显现应用潜力量子计算机结构超导技术路线离子阱技术、主推路线、霍尼韦尔采用IBM GoogleIonQ•约瑟夫森结构成•激光操控离子•毫开尔文极低温环境•更长量子态保持时间•相对成熟的工艺•全连接拓扑结构控制与校错光量子计算量子纠错必需技术中科院九章系列•精密激光控制系统•光子作为信息载体•量子纠错码•室温下运行•实时反馈机制•特定问题优势明显量子计算典型应用优化问题求解新药研发与分子模拟物流路径规划、金融投资组合优化、供应链管密码学与信息安全量子计算在模拟分子系统方面具有天然优势，理等大规模组合优化问题是量子计算的重要应量子计算机能够运行Shor算法，威胁现有的因为分子本身就是量子系统利用量子算法可用领域量子退火算法和变分量子算法在处理RSA等公钥加密体系一台足够大的量子计算以精确模拟蛋白质折叠、酶催化反应等复杂生这类难问题时展现出潜在优势，为解决现实NP机可以在多项式时间内分解大整数，破解目前物过程，大幅缩短新药研发周期制药巨头如世界的复杂优化挑战提供了新思路广泛使用的加密算法这促使密码学界积极研罗氏、默克等已开始探索量子计算在药物发现发抗量子密码算法，为后量子时代的信息安全中的应用做准备神经网络与芯片AI深度学习算力需求爆发深度神经网络训练需要大量矩阵运算，对算力需求呈指数增长GPT系列模型参数从GPT-1的

1.17亿增长到GPT-3的1750亿，训练成本高达数百万美元，推动了AI专用芯片的快速发展专用AI芯片崛起Google TPU专为机器学习工作负载优化，华为昇腾系列芯片在AI训练和推理方面性能卓越，寒武纪专注于边缘AI推理芯片这些专用芯片通过优化架构设计，在特定AI任务上比通用处理器效率提升数倍软硬件协同优化AI芯片设计与深度学习框架深度结合，TensorFlow针对TPU优化，PyTorch支持多种AI加速器编译器技术如XLA、TVM自动优化模型在不同硬件上的执行效率，实现算法与芯片的协同演化边缘AI芯片普及智能手机集成NPU神经网络处理单元，实现本地AI推理苹果A系列芯片、高通骁龙系列都内置AI加速器，支持人脸识别、语音助手、相机AI等应用，推动AI能力向终端设备普及异构计算GPU/FPGA/ASIC通用并行计算灵活可重构专用高效GPU FPGA ASIC在计算领域占据主导地位，（现场可编程门阵列）提供了硬件（专用集成电路）针对特定应用进NVIDIA GPUFPGAASIC其CUDA生态系统为并行计算提供了完整级别的可重构能力，用户可以根据具体行深度优化，在性能和能效方面达到极的软件工具链GPU擅长大规模并行计应用需求定制计算架构在边缘计算、致比特币挖矿ASIC专门用于SHA-256算，在深度学习训练、科学计算、图形5G基站、高频交易等对延迟敏感的场景哈希计算，AI推理ASIC如Google的Edge渲染等领域应用广泛中，FPGA能够提供比GPU更低的延迟和TPU专门优化神经网络推理性能更高的能效的平台和的也在虽然开发成本高、灵活性差，但在AMD ROCmIntel oneAPIASIC努力打破NVIDIA的垄断GPU的大规模Intel收购Altera、AMD收购Xilinx，反映大规模部署的专用场景中，其性能和成并行架构使其在处理矩阵运算、图像处了FPGA在数据中心和边缘计算中的重要本优势无可比拟随着AI应用的成熟，理等计算密集型任务时具有显著优势，地位FPGA的灵活性使其成为AI算法原越来越多的场景开始采用ASIC解决方成为现代AI计算的核心硬件型验证和特定应用加速的理想选择案经典高级并行算法MapReduce分布式范式Google提出的大数据处理模型MPI消息传递接口2高性能计算标准通信协议OpenMP共享内存并行多核CPU并行编程标准并行算法设计原理任务分解与负载均衡策略并行计算理论基础5Amdahl定律与可扩展性分析并行计算的核心是将大型计算任务分解为可以同时执行的子任务MapReduce通过Map和Reduce两个阶段实现大规模数据的分布式处理，广泛应用于搜索引擎、推荐系统等领域MPI为高性能计算提供了高效的进程间通信机制，支持数万个处理器的大规模并行计算OpenMP简化了共享内存系统的并行编程，通过编译器指令实现循环并行化现代并行算法设计需要考虑通信开销、负载均衡、容错机制等因素，Amdahl定律揭示了并行化的理论极限，指导算法优化方向存储技术演进高速存储介质分布式存储系统存储延迟降至微秒级别，持支撑生态的大数据处理，NVMe SSDHDFS Hadoop久内存技术如弥合了内存与提供统一的对象、块、文件存储服Intel OptaneCeph存储的性能差距3D NAND闪存技术不务分布式存储通过数据复制和纠删码2断提升存储密度，闪存在保持高性技术确保数据可靠性，支持级数据规QLC PB能的同时大幅降低成本模的存储需求高可用性架构数据一致性保障多数据中心容灾、自动故障切换、数据分布式存储系统采用强一致性和最终一备份与恢复机制构建了完整的高可用性致性模型，CAP理论指导系统设计在一方案存储虚拟化技术实现了存储资源致性、可用性和分区容错性之间做出权的池化管理，提高了资源利用率和运维衡Raft、Paxos等共识算法确保数据效率在多副本间的一致性新一代网络与通信超高带宽网络部署专用网络协议优化400G/800G以太网技术在大型数据中心快速InfiniBand协议在高性能计算领域提供超低延普及，单链路带宽的大幅提升有效缓解了网迟的网络连接，延迟可降至亚微秒级别络瓶颈光纤通信技术的持续进步，使得长RoCE（RDMA overConverged Ethernet）将距离高带宽传输成为可能，支撑了全球化的RDMA技术扩展到以太网，使通用网络也能云计算服务获得接近InfiniBand的性能网络设备制造商如华为、思科积极推进下一这些专用协议绕过了传统TCP/IP协议栈的开代网络技术，400G网络设备已大规模商用，销，直接在用户空间访问网络硬件，大幅提

1.6T技术也在积极研发中，为未来更大规模升了分布式计算的通信效率，特别适合对延的数据传输做好准备迟敏感的AI训练和科学计算应用数据中心网络创新叶脊网络架构成为现代数据中心的标准拓扑，提供了更好的带宽利用率和扩展性软件定义网络（SDN）技术实现了网络的编程化管理，网络功能虚拟化（NFV）将传统硬件功能软件化智能网卡（SmartNIC）和DPU（数据处理单元）卸载了CPU的网络处理负担，为上层应用释放更多计算资源网络切片技术为不同应用提供定制化的网络服务质量保障绿色计算与能源效率

1.15先进数据中心PUEGoogle、微软等达到的能效指标40%全球数据中心能耗占全球电力消费的比例50%可再生能源使用领先云服务商的绿色能源占比30%液冷技术节能相比传统风冷的节能幅度随着数据中心规模的快速增长，能源效率成为行业关注焦点PUE（电源使用效率）是衡量数据中心能效的关键指标，先进数据中心通过优化设计将PUE降至

1.15以下液冷技术、自然冷却、AI智能调控等创新技术大幅降低了冷却能耗主要云服务商承诺使用100%可再生能源，投资建设太阳能、风能发电设施绿色计算不仅关注硬件能效，还包括算法优化、模型压缩等软件层面的节能技术碳中和目标推动整个行业向更加可持续的发展方向转型安全与隐私保护同态加密技术联邦学习框架零信任安全架构允许在加密数据上直接进Google提出的联邦学习允零信任安全模型摒弃了传行计算，计算结果解密后许多方在不共享原始数据统的边界防护思维，对所与在明文上计算的结果一的情况下协同训练机器学有访问请求都进行身份验致这种技术使得云计算习模型参与方只需要共证和授权这种架构特别服务商可以在不知道数据享模型参数更新，而不是适合云计算和远程办公环内容的情况下提供计算服原始数据，有效保护了数境，确保每次访问都经过务，为隐私保护提供了强据隐私严格的安全检查有力的技术保障这种分布式机器学习范式身份认证、设备验证、行微软、等公司已推出同在医疗健康、金融服务等为分析等多重安全机制构IBM态加密库，支持基本的算对隐私要求极高的领域展建了全方位的安全防护体术运算和简单的机器学习现出巨大应用潜力，能够系，有效应对内部威胁和算法，为金融、医疗等敏在保护数据隐私的前提下高级持续性威胁（APT）感数据处理场景提供了新实现模型性能的提升等安全挑战的解决方案分布式系统的一致性CAP理论指导一致性、可用性、分区容错性不可兼得一致性模型选择强一致性与最终一致性的权衡共识算法实现、确保多节点数据一致Raft Paxos理论是分布式系统设计的基础理论，指出在网络分区存在的情况下，系统只能在一致性和可用性之间选择其一不同的应用场景对一致性CAP的要求不同，金融交易系统通常选择强一致性，而社交媒体可以接受最终一致性算法通过领导者选举和日志复制机制实现分布式一致性，相比更容易理解和实现区块链技术采用了新的共识机制如工作量证明Raft Paxos（）和权益证明（），在去中心化环境下实现数据一致性现代分布式数据库如、都采用了先进的一致性算法来保PoW PoSTiDB CockroachDB证数据正确性开放与生态协作API标准化API接口RESTful API设计规范微服务架构服务解耦与独立部署生态系统协作跨平台互操作性开源社区驱动Kubernetes、Docker等标准开放API生态推动了云计算服务的标准化和互操作性RESTful API、GraphQL等技术标准使得不同系统之间的集成变得更加简单微服务架构将复杂应用拆分为独立的服务组件，每个服务都通过标准API对外提供功能容器技术和Kubernetes编排平台为微服务提供了标准化的部署和管理环境OpenAPI规范、服务网格技术进一步提升了服务间通信的标准化程度主要云服务商都提供了丰富的API接口，开发者可以轻松集成各种云服务，构建复杂的应用系统开源社区在推动技术标准和最佳实践方面发挥了重要作用先进计算在生物信息学的应用基因测序数据处理人类基因组包含约30亿个碱基对，全基因组测序产生TB级数据高性能计算集群通过并行算法快速完成序列比对、变异检测等分析任务，将处理时间从数月缩短至数小时AI辅助疾病诊断深度学习模型在医学影像分析中表现卓越，能够自动识别肿瘤、骨折、眼底病变等疾病特征GPU加速的卷积神经网络在某些诊断任务上已超越人类专家的准确率3蛋白质结构预测DeepMind的AlphaFold系列模型利用深度学习技术准确预测蛋白质三维结构，解决了困扰生物学界数十年的重大难题这一突破为药物设计、疾病机理研究开辟了新道路精准医疗应用基于基因组学、蛋白质组学等多组学数据，AI算法能够为患者提供个性化的治疗方案量子计算在分子模拟方面的潜力，有望进一步推动精准医疗的发展。