第189章 不比不知道

投票推薦 加入書籤 小說報錯

  第189章 不比不知道

  另外,當計算圖被部署到成百上千、甚至更多個CPU核心上的時候,並行計算也會帶來非常巨大的挑戰。

  徐瑞自然也是早就想過這些問題,隨即便告訴了大家一個讓他們感到非常驚訝的消息。

  「之前忘了告訴你們,在下一階段的研究中,我們將接入部分天河二號超算的算力,幫助我們完成測試工作。未來我們的數理雲正式上線之後,天河二號也將是我們的主要硬體設備之一。」

  得知了這件事情,眾人臉上的表情都是非常的驚異。

  對於天河二號,他們都有著一定的了解,知道這可是目前世界上算力最強的超算了。

  只是他們從來都沒有想到,他們的項目居然能夠跟天河二號產生聯繫,這是他們做夢都不太可能想得到的事情。

  「什麼————天河二號?我們竟然能夠使用到世界上最強的超算?」

  「天河二號的算力也太誇張了吧,哪怕只拿出萬分之一的算力,天河二號也要比我們的伺服器厲害太多了吧。」

  他們不知道的是,徐瑞之前早就已經跟天河二號合作過了,還幫助天河二號超算中心解決了幾個非常棘手的問題。

  甚至這些N—S方程存在性和光滑性的驗證工作,也同樣是由天河二號進行處理的。

  只是因為這件事情的機密性,徐瑞現在還沒法將具體的細節向他們透露。

  當然,這對天河二號超算中心來說並不算什麼,徐瑞為他們提供的幫助,要遠遠的高於他們的付出,拿出一些算力給徐瑞去使用也是非常合情合理的一件事情。

  給超算中心打了一個電話後,徐瑞便成功的接入了天河二號的算力,這也讓其他人知道這件事情的確是真實的。

  不過僅僅是有足夠強大的硬體,也無法解決全部的問題,關鍵還是在於如何去對並行計算進行調度。

  如果是傳統的調度器,對科學計算任務會有著很強的數據依賴,比如說B任務的輸入是另一個任務A的輸出,那它們的先後順序就是固定,即任務B必須要在任務A之後進行才可以。

  這樣的話,如果對各個任務的調度不夠合適的話,那麼任務的實際進行速度就會受到非常嚴重的影響。

  沈紫瑤想了想,說出了自己對這個問題的想法。

  「我覺得數據依賴並不是完全隨機的。它反映了底層問題的拓撲結構。如果我們能夠識別出這個拓撲結構,就可以提前預測數據流動,做好調度工作了。」

  聽到沈紫瑤的這個觀點,徐瑞也連忙表示著贊同。

  「不錯,這確實是一個很好的想法。看樣子,你對我之前有關N—S方程的論文有著很深的研究啊。」

  本書首發𝕿𝖂看書📕𝖘𝖍𝖚.𝖙𝖜,提供給你無錯章節,無亂序章節的閱讀體驗

  「那是當然,你的那幾篇論文我已經反覆看了好幾遍了,就差全部都背下來了。」

  在這一點上,沈紫瑤的確並沒有吹噓什麼,數學天賦並不能掩蓋沈紫瑤的努力,這兩者之間的結合,才早就了沈紫瑤如今的數學能力。

  「那沈紫瑤,這項工作就主要交給你去處理好了,我們接下來還有其他的事情要做。」

  「好!我保證會圓滿完成任務的。」

  這一次沈紫瑤並沒有再猶豫什麼,非常爽快的接下了這項任務。

  經過這些天的工作,沈紫瑤已經積累了足夠強大的信心,正想要找個機會證明一下自己的能力呢。

  在徐瑞的分配之下,大家繼續進行起了新一階段的工作。

  沈紫瑤的確沒有辜負徐瑞的期望,很快便將「拓撲感知調度器」成功的研發了出來。

  這其中,沈紫瑤所創建的「拓撲指紋」概念,讓所有人都感覺到眼前一亮。

  所謂的「拓撲指紋」,本質上就是一個描述任務依賴關係的高維向量。

  在平台運行過足夠多次的計算之後,就可以建立一個拓撲指紋與最佳調度策略的資料庫。

  當心任務提交的時候,系統會匹配合適的拓撲指紋,直接應用已知的最優策略。

  這樣一來,系統便可以在計算過程中,實時監控數據流動,根據實際情況進行動態調整,實施最佳的調度方案。

  「沈紫瑤,你這個拓撲感知調度器做得真是不錯啊。特別是這個拓撲指紋的提出,讓我也感覺非常驚艷啊。」

  「嘿嘿,沒讓你們失望就好。我感覺這個方案應該還有繼續優化的空間,我還需要再繼續多測試一下。」

  難得被徐瑞表揚,沈紫瑤心裡自然是非常開心的,還特意故意謙虛了一下。

  而另一邊,這期間徐瑞他們所取得的研究成果也同樣非常的可喜。

  經過這些天的研究,徐瑞發現利用波動方程去描述數據的傳播,可以起到更好的效果。

  聽完了徐瑞的講解,沈紫瑤很快意識到了其中的精妙之處。

  「原來如此,因為任務產生的數據就像是漣漪擴散一樣,如果調度器能夠預測漣漪的干涉模式,就可以提前對波峰進行避讓,並最大程度的利用波谷了。」

  「沒錯,更準確的說,這些數據就像是磁場一樣,我們的調度器應該計算場的疊加,讓它們共振而不是碰撞。」

  經過這樣一對比,沈紫瑤這才意識到,自己這些天的成果在徐瑞成果的面前,其實根本就不算什麼了。

  儘管如此,她所做的這些工作還是非常重要的,只要在此基礎上再進行一些改進,就可以優化成為更好的調度算法了。

  隨後的時間裡,大家一起對算法進行修改和優化,做出了一個全新的波動調度算法。

  這個算法將計算集群視為一個連續的介質,並利用波動方程來模擬數據的傳播。

  當調度器實時求解這個份方程的時候,便可以對未來時刻的數據密度分布進行預測,提前將計算任務進行部署。

  在之後的測試之中,這個調度器的表現也是非常驚人的。

  這次他們所模擬的問題,要遠比之前更加的複雜,是一個涉及到量子多體的模擬問題o


章節目錄