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   近年來每年上億元的IT建設資金投入，讓中石油東方地球物理公司研究院（BGP）的高性能計算（HPC）部署規模迅速擴大。據該研究院副總工程師兼處理中心總工程師賴能和介紹，BGP的計算機規模已達到28014個核，運算能力為230T，存儲也有3600 TB，整裝、規模化軟硬件資源，為保證處理周期、及時提交成果提供了很好的保障。“這三年來，各油田的HPC都發展得很快，基本上達到了一定規模。”賴能和說。

　　這個被稱為“給地球做CT”的石油物探行業在商用HPC應用中相對成熟，對前沿技術的接受程度也很高。然而，也正是因為成熟，石油行業對于HPC的未來思考也就更為深入。未來石油業的HPC發展要抓住哪些大的技術趨勢，以適應地震資料成像應用的快速發展？上規模后的軟硬件資源又該如何進行科學化管理？

　　平衡的思維

　　BGP曾經為大港油田的3200平方米的地區做過模擬，投入近1萬顆CPU計算，7天就完成了任務，而在幾年前，這樣的效率幾乎是不可想象的。對于物探部門來說，硬件提供的是基礎能力支撐，軟件應用則是直接決定產出的關鍵。

　　客觀地說，同樣是“做CT”，但最后片子的成像質量會有不同，差別在于算法。算法的發展是從二維向三維、從聲波向彈性波發展。“我們的偏移方法從常規疊后、積分化的時間偏移到了現在的單層波振動偏移，與國外相比還有差距。我們正在實驗雙層波，再下一步才是彈性波。”賴能和說。相應地，地震資料處理模型演進，對計算平臺資源的需求呈急劇增長趨勢。

　　英特爾軟件與服務集團高性能計算及工作站應用總監Paresh Pattani指出：“石油行業用戶不但要考慮軟件在多核上面的性能，還要看到將來在眾核、在異構多核上的發展。”同時，在系統需求方面，用戶也應從平衡的角度出發，考慮單位面積投資的性能、每瓦性能，要考慮到系統能不能適應未來的系統架構……這一切都需要一個平衡系統。“地震資料處理的算法逐步發展，對計算能力提出高要求的不僅僅是CPU性能，還包括內存、帶寬、I/O、互聯，這一切都是需要共同平衡發展的性能。”Paresh Pattani說。

　　為了確保設計的均衡性，英特爾在高性能計算上其實做了很多方面的工作，不僅在處理器和服務器平臺上，在軟件工具、互聯，甚至數據中心設計方面，也都有相應的資源投入。其中，軟件方面的支持，對于發揮平臺潛能起著關鍵作用。Paresh Pattani表示：“在我們的多核到眾核，再到將來異構核發展的藍圖里，我們希望軟件的發展能始終向后兼容，不需要用戶再次投資，將原有積累打破。” 這樣做的好處，在Larrabee問世后就可以感受得到。

　　作為平臺廠商，英特爾的軟硬件先天就具有相互優化的優勢，比如在后續路線圖中，SSE擴展的下一代產品AVX現在已經獲得支持，它可以更好地支持通用的向量計算。Paresh Pattani估計，在HPC領域，尤其是在用到大量向量運算的結構力學、航天航空、地震資料處理方面，收益將達到10%以上。為了充分釋放多核潛能，英特爾提供了相應工具，以實現更高程度的并行化。在中國，由何萬青博士領導的英特爾支持團隊，就為HPC用戶做了大量優化工作，幫助用戶改進MPI應用，最大程度地提高應用效率。

　　可預期的平臺演進

　　從硬件平臺來說，高性能計算對硬件平臺的需求主要聚焦于浮點性能、內存帶寬和I/O。基于Nehalem架構的英特爾至強5500處理器正因在這三方面的出色表現，走進越來越多的石油用戶的機房。“從技術架構和實際表現來看，至強5500平臺不僅面向今天的需求，還面向未來地震資料處理模型對計算資源、I/O資源、內存帶寬的需求。”英特爾服務器平臺產品經理顧凡表示。

　　從技術角度來看，至強5500通過架構改進，無疑在浮點計算方面取得了更大突破，AVX加速了這一進程。而同時，在與內存帶寬及I/O帶寬的平衡搭配方面，也因為其技術的先進性得到了充分發揮。顧凡介紹說，在內存帶寬方面，引入QPI之前，英特爾從單條前端總線到兩條獨立總線，再到把每條總線的主頻提升到1600MHz，直到Nehalem架構去除前端總線，代之以點對點串行總線，充分釋放CPU性能。“QPI是一個標志性的時間點，未來的QPI會向下一代繼續演進，提高QPI帶寬，增加QPI可支持的串行連接數量。”在I/O方面，PCI-E的演進仍在繼續，預計在2011年左右，第三代PCI-E也將面世，保證I/O的通道暢通。而SSD的推廣使用，無論是替代內存、硬盤或是作為啟動硬盤，也都會在I/O方面帶來巨大提升。

　　油藏模擬、地震資料處理等應用對內存帶寬的依賴都非常大。對于內存帶寬敏感型的應用來說，至強5500相比前代的性能提升接近2倍，甚至2.5倍。“為什么說至強5500也能滿足未來需求呢？我們目前采用的地震資料處理模型也許提升幅度不一定達到兩倍，約為在30%~40%。但當模型向前演進后，內存帶寬一定是重中之重。至強5500會持續帶來性能提升。”顧凡說。

　　科學地管理好資源

　　快速擴大規模之后，軟硬件資源管理成為擺在石油行業用戶面前的一道難題。在這方面，BGP以數字化手段進行集中管理，成為行業標桿。“過去我們管理一二百個CPU很容易，現在是幾萬顆CPU，按照過去的方式管理就會出問題。計算機機房達到一定規模后，我們的生產和設備的安全問題也無法得到保障，究竟怎么管理？”賴能和道出了這樣做的初衷。

　　困難還不止于此，軟件相對跟不上造成應用效率比較低，這又連帶造成了大規模投資。后來BGP意識到，持續通過硬件擴充來增加產值并非高明的策略。這會造成折舊非常驚人。“BGP 在2008年折舊費達到1.2億元，全年電費又是1100多萬元，我們的運作壓力非常大。” 賴能和牽頭開發了一整套數字化管理系統，來解決這樣的難題。

　　據介紹，BGP共開發了四套系統，對機房實現了全面管理。一是用數字化管理平臺管理所有生產項目，項目進度和所用資源都一目了然，每個項目運作的每個階段用了多少成本，很容易進行統計。二是開發CPU資源管理平臺，對集群實行統一協調管理，在一個板面上可以實時監控到一百多個機柜的運行狀況，再加上視頻會議系統，就可以實現前后方遠程質量監控專家協同工作，軟硬件技術支持和系統維護。三是開發存儲和網絡管理平臺，實現所有存儲資源的遠程集中監控。四是開發UPS空調配電實時監控軟件，確保設備安全。

　　不僅如此，BGP還致力于提高數據中心的效能。他們不僅采用最新的節能設備，在基礎建設方面也下足了功夫，如水冷技術、風道節能設計。在計算設備上，BGP最大的一筆開支節省是借助開發的自適應節能軟件。“用這個軟件動態調整服務器狀態，節能達到25%左右。一萬顆CPU一年