芯片的难度到底有多大？揭秘新冠与癌症解决方案在E级时代HPC的大幕下

长久以来，高性能计算（HPC）给人的印象总是神秘且高深。这是因为它主要是学术界用来推进基础科学发现和探索的手段，比如上到宏观的宇宙大爆炸模拟、下到微观的量子物理和分子动力学研究，这种级别的话题一抛出来，就会有“生人勿近”的感觉。然而，新冠肺炎对我们的突然袭击，让很多人重新认识了高性能计算：它非但不“高冷”，对热点事件的反应还出人意料的快——不论是中国还是全球，领先的基因与药物研发机构，在高性能计算的支持下，少则数小时，多则几天就破解了新冠病毒的结构，并立即开始疫苗的研制。

可以说，正是高性能计算在算力上的爆发式增长，让过去以“年”来计算时长、且需要无数次实验来纠错的病毒和疫苗研究过程发生了翻天覆地的变化，这种变化还不能只用一个“快”字来概括，而是“快”与“精准”兼顾。“高性能计算是改变世界和丰富地球上每个人生活背后的创新，”在日前于珠海举办的2021 CCF全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2021）上，英特尔公司副总裁Trish Damkroger就在其主题演讲中这样总结道：“每天都有新的用户憧憬使用高性能计算系统的新方法来应对越来越多的问题。”

图一 CCF HPC China 2021上的英特尔展位

这两个问题，或许每个专业人士的心里都有自己的答案，但对于普通大众来说，也会有一份期待，因为我们知道，只要技术能够加速治疗时间，即使是在最艰难的时候也能为患者带去希望。更何况，还有更多疑难杂症将迎来精准疗法或药物。

正如前文提到的，E级水平已经显著缩短了分析数据并开发疫苗所需时间，从而拯救了数亿生命。如果把这种情况应用到更广泛医疗领域，那么它又快速又精确的地效果，也将扩展到这些细分领域。

例如，对于家族性乳腺癌，一旦进行基因检测，可以迅速了解患病风险，并采取预防措施。在转化医学中心，他们正在努力结合基因测序、分子诊断等手段，以及利用HPC加速这个过程，为更多个体提供同样的服务。目前，这些服务只能惠及少部分人，因为当前医学领域基础研究与临床实践之间存在壁垒，使得很多基础研究偏离了解决实际需求的问题点，不够有效地作用于医学发展和进步。

为了解决这一问题，我们需要通过转化医学概念，把基础医学研究与临床实践紧密结合起来，以实现从实验室到临床双向、高效转化。这就是上海交通大学附属瑞金医院转化医学中心致力于做的事情，它聚焦于肿瘤、代谢性疾病以及心脑血管疾病等领域，将全面的患者生物信息数据挖掘分析成果，最终形成更个性化诊疗方案，再普及开来的新疗法和药物。

然而，在数据收集传输存储处理环节就面临重重困难，其根本原因就是涉及庞大的且持续增长中的数据量单个人类全基因测序分析涉及大量GB再加上患者危急要求快速处理。此外，由不同团队同时访问海量数据库，因此超算平台并行访问能力成了影响整体效率关键之一。

瑞金医院建立了一套定制化超算平台，其中包括英特尔至强可扩展处理器强劲算力、高效算法保障超算平台功能，同时采用英特尔傲腾持久内存+分布式异步对象存储 (DAOS) 方案满足实时、高频访问需求。吕纲表示：“DAOS充分发挥了英特尔傲腾持久内存潜能提供高速带宽低延迟优异小文件并发。”这是一个突破性的里程碑，他认为以前做全基因组测序需168小时，现在不到8小时完成，为挽救生命争取最佳治疗时机提供保障。

随着E级时代到来的愿景落地，更好的治疗方法将被实现。但这一愿景依赖于HPC进一步发展演进。而实际上，与此同时，不仅仅医疗行业受益，大型企业利用AI增强生产流程，小型企业利用智能设备提升管理水平，每一个人都可能从E级时代中获益无穷。而为了实现如此巨大的价值，加速搞定并不简单，它们必须进行重大变革甚至颠覆，而导入基于异构架构的是一种公认方向，即CPU要配备GPU+FPGA+ASIC，无论通用还是专用，都不能缺少任何一项！

英国近几年的XPU战略，就是这种异构架构创新方向具体体现。

先说CPU，在未来的XPU时代仍然扮演C位角色作为通用输出也是整个平台控制者，如今年刚发布第三代至强可扩展处理器借助创新内核架构提高通用加速度，同时兼容AI应用。

来自实测数据证明这些技术使用确实在金融领域蒙特卡罗布莱克-舒尔斯二项期权测试显示第三代至强可扩展处理器比上一代提升10%-20%这样的改善结果表明未来是否真的能够看到更加完美的人类健康生活状态？