中國網／中國發展門戶網訊 科學計算是指應用計算機處理科學研究和工程技術中所遇到的數學計算問題。在現代科學研究和工程技術中，常常遇到大量復雜數學計算。其復雜程度往往超越了人腦運算的能力，必須使用計算機進行求解。而計算科學的應用水平已成為衡量國家科技發展水平的重要標志之一；其應用的深入程度則反映出對科學問題探索與理解的深度。2013年10月，美國哈佛大學Martin Karplus教授、斯坦福大學Michael Levitt教授和南加州大學AriehWarshel教授3位科學家獲得了諾貝爾化學獎，獲獎理由是“為復雜化學系統創立了多尺度模型”。評選委員會在聲明中指出，對當今的化學家而言，計算機已成為與試管同等重要的工具，計算機對生命現象的模擬已為化學大部分研究成果的取得立下了“汗馬功勞”。這無疑會進一步加深各學科對計算模型和計算科學的認識與應用，并將引領學科發展進入下一波浪潮。

高性能計算應用需應對高度異構的挑戰

自20世紀中葉后，高性能計算機的發展取得了長足進步，其計算能力不斷地得到提高。特別是進入21世紀以來，高性能計算在重大科學發現的前沿基礎科學研究領域已逐漸成為不可或缺的重要手段之一。近年來，高度異構和內部網絡高速互聯是現代高性能計算機體系架構的重要發展方向。而對于若干典型的高性能計算應用，通訊與計算能力不匹配的矛盾較為突出。一般說來，現代計算機的處理器和加速部件往往達到幾千億次至幾萬億次的浮點運算能力，而目前性能較好的內部互聯網絡的帶寬雖達到了200 Gb，仍然相對較慢。

超大規?？茖W計算的顯著特征是可計算問題的規模巨大，TOP500①排名前十的超級計算機系統一般擁有千萬個以上數量的處理器核心，按照單處理器核心可處理100萬個未知量來計，這意味著可計算處理具有1萬億個自由度的復雜系統。即便如此，當今世界上計算能力最強的這些高性能計算機在那些復雜度更高的科學計算應用對計算能力幾乎無止境的需求面前，也顯得杯水車薪。因此，應用和計算科學家往往不得不采用簡化模型、對計算問題進行預條件處理和采用混合精度等手段來降低計算量。從算法的角度來說，美國超算領域的著名數學算法專家Colella于2004年提出了科學計算的7種算法模型，即結構性網格、非結構性網格、快速傅立葉變換（FFT）、稠密線性代數（Dense Linear Algebra）、稀疏線性代數（Sparse Linear Algebra）、粒子動力學（Parti＆shy；cles）、蒙特卡洛（Monte Carlo），被稱為“七個小矮人”。這7種算法模型對高性能計算機提出了不同方面和層次的需求，也基本覆蓋了常見高性能計算應用。