面对海量数据和复杂场景，密集计算将成为常态，这意味着并行计算终将派上大用场。

　　近期，国家加快推进新型基础设施建设（“新基建”）举措引发高度关注，大数据中心、工业互联网、5G等为代表的新一代信息基础设施建设的重要性日益显现。

　　立足当下，是应对疫情冲击、促消费、稳增长的有效手段；长远来看，是发展数字经济、构筑竞争优势的关键之举。

　　“新基建”之所以新，其主要是面向未来场景，而这往往离不开海量数据的处理、存储和计算。

　　面对海量数据和复杂场景，密集计算将成为常态，这意味着并行计算终将派上大用场。

并行计算的黄金时代

　　摩尔定律快速放缓和登纳德缩放定律接近终结，现有计算架构发展空间受到严重制约。

　　与此同时，市场对高性能、低成本的计算需求越发强烈，这给计算产业带来前所未有的挑战与机遇。

　　中国工程院院士李国杰表示，计算机体系结构的改进、创新必须和并行算法、并行软件的改进创新同步进行。

　　在他看来，不管是突破摩尔定律还是冯•诺依曼瓶颈，都必须跨层次进行，未来几十年是并行计算的黄金时代。

　　并行计算看似是一个高大上的概念，离你我似乎非常遥远，实际上它与我们的日常生活紧密相关。

　　当下最为时髦的AI机器学习，就离不开并行计算，早在2012年Google就使用大批计算机来学习识别YouTube视频中的猫咪。

　　今天人类所十分倚重的气象模拟往往就需要数万个处理器并行计算，而以前气象预测的困难之处就在于气象数据过于庞杂，很难被高效快速的处理。

　　此前英国政府决定将在未来投资12亿英镑用于开发最先进的超级电脑，该系统比现有的气象超脑运算性能增加三倍，可以提高恶劣天气和气候的预测能力，如更加精准的降雨预测等。

　　再比如以往分析基因组测序数据在PC上短则好几天，长则好几周时间，而如果换成并行计算机集群，一般24小时内都能解决。

　　此外，并行处理技术在对抗病毒中发挥不可替代的作用，就拿此次新冠疫情期间的疫苗与抗病毒新药研制来说，因为涉及复杂的数学模型，就必须借助数值方法应用并行计算求解。

　　可以看到，无论是在人工智能，还是气象模拟，以及基因测序、新药研发这些高精尖的科研项目中，并行计算都有很大的用武之地。

　　正是有了大量的并行计算资源，才使得海量的数据处理能够快速实现，复杂的模型能够被训练，让人工智能等创新技术成为现实。

　　这放在今天疫情防控和“新基建”发展的大背景下，随着智能数字化建设向纵深发展，制造业从传统制造走向智能制造，金融、电信、医疗等传统服务也终将走向智能服务，政府、交通等公共服务也将过渡到智慧政府和智慧交通。

　　市场需求是发展的动力，在各行各业在实现行业服务智能大升级背后，随着新应用、新技术、及数据量爆炸式增长，各行各业对算力的需求将达到前所未有的高度，并行计算的重要性将日益凸显。

　　毋庸置疑，它将是“新基建”中各产业实现降本增效、创新提质的关键动能，是拉动新一轮经济增长的基础引擎之一。

　　如何掘金并行计算？

　　需要认识到的是，虽然我国在并行计算硬件设施领域已然位居世界前列，但在相关软件生态、软件应用，以及人才培养方面，与发达国家之间仍然存在不小差距。

　　工业和信息化部部长苗圩曾表示，中国软件价值失衡现象比较明显，人才结构性短缺问题突出。

　　这与我国超级计算的的研制路线有很大的关系。据李国杰透露，中国是先研制超级计算机，尽力提高性能，计算机做好后再找应用，而美国则是先有计算需求，再根据需求设计超级计算机。

　　另外从经费投入占比上来看，我国的超算经费用于应用软件开发的比例不到10%，美国相应的投入资金约为中国的 6 倍。

　　最后造成的结果是，我国大型科学计算的应用软件基本上都依靠进口，因此要发展和掘金并行计算，就需要大大加强相关软件和应用开发力度。

　　而“新基建”立足于科技端，本质上是信息数字化的基础设施，如果一直面临软件和应用短板制约的话，再强大的算力也难以发挥出真正的效力。

　　在此背景下，我们需要集中精力克服短板，逐步完善中国软件产业生态建设的问题，把更多的资源投入到相关软件和应用开发上面。

　　同时，还要建立更加完善的鼓励机制，注重软件人才结构性引导迫在眉睫，吸引更多优秀人才加入进来。