随着神威太湖之光和天河二号等来自中国的超算系统问鼎超算TOP500，中国在超算系统设计构建方面的能力已经毋庸置疑，但是我国在超算应用方面还是落后于欧美，那么中美超算应用差异到底在哪?中国在超算应用推进方面有什么计划?9月23日，在2016高性能计算用户大会上，国家863计划“高效能计算机及应用服务环境”重大项目总体专家组组长钱德沛、IDC副总裁Earl Joseph、浪潮集团高性能计算总经理刘军分享了相应观点。
中国超算应用有亮点
IDC副总裁Earl Joseph列举了气象预报、石油勘探和地球科学、工业制造、科研4大领域，对比了中美超算的差别。他介绍，中国的超算应用发展起步比较晚，但这反而使得中国在超算应用创新方面没有太多的历史包袱。在气象预报方面、石油勘探、地球科学等，中美基本处于同一水平，但是在金融行业美国绝对处于领先位置，其次就是科研，在美国一些大的实验室，超算使用需求往往是该超算中心系统规模的3-5倍，如果某个科研单位需要大量的超算系统资源，排队时间往往很长，但是在中国，超算用户却可以比较短的排队时间相对容易地申请到较大的超算资源。
IDC副总裁Earl Joseph
美国企业超算应用多
Earl Joseph举例说明了美国超算在企业级应用方面的情况。他提到，美国企业级应用发达程度比中国高很多。如汽车行业的通用、克莱斯勒等公司，每家基本有10个超算系统，除此之外还有一堆小的超算机器，在中国汽车产业，超算主要用来算部件而美国算的是整车。如果拿中美同等规模的公司做对比，美国公司的超算系统规模是中国公司的10倍多。在油气方面也是这样，美国的一些大的石油勘探公司，都有一个非常大的超算中心，然后同时还有一些小的机器做各种方案，比如英国的BP公司有世界上最大的工业用超级计算机，但同时他还有56个小的计算系统，而这56个系统的规模也是很大的。
应用创新从生态建设入手
在提到中国超算应用创新时，国家863计划“高效能计算机及应用服务环境”重大项目总体专家组组长钱德沛表示，我国十三五重点科研专项高性能计算第一批项目已经正式启动，共批准了19个项目，其中有18个跟超算应用相关。
提到如何推进应用创新，钱德沛表示超算应用创新要重视超算生态建设，这里包含三个层次:第一个是基础应用研究，如基础算法和编程技术;第二是重视面向领域和行业的重大并行应用软件开发，如大型数值装置、大飞机设计、全球气候变化等;第三个层面是建立一个可以促进应用发展的生态环境，所谓生态环境就是围绕着一个目标有完整的链条运作，从基础的研究、技术研发、产品研发，一直到应用的推广，这是一个全过程的链条。
贴近应用创新应对新挑战
浪潮高性能计算总经理刘军表示，贴近用户、贴近应用一直是浪潮做高性能计算的宗旨。目前，以深度学习为代表的应用对超算系统提出了更大的挑战和需求，面向深度学习这样的新兴应用，刘军认为定制化的超算系统开发、软硬件一体化、创新的应用优化开发是应对策略。
浪潮高性能计算总经理刘军
浪潮曾发布全球第一个集群版的Caffe-MPI深度学习计算框架，在4节点下16卡的性能较单卡提升13倍，同时支持cuDNN库，浪潮还将其发布在了开源社区，任何的应用开发者都可以下载开源代码，从而为深度学习软件升级打造一个生态社区。除了开发深度学习软件，浪潮还为阿里巴巴、百度、奇虎360等用户提供深度学习应用优化服务，而针对深度学习大数据和高性能计算融合的应用特点，浪潮ClusterEngine高性能计算服务平台也进行了升级，兼容MPI、Hadoop、HBase的浪潮ClusterEngine可以同时支持高性能计算和大数据的作业管理等。