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楼主: gongyz

[讨论] 荣耀9X的发布会官宣了中科院高能所的新项目CEPC@home

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发表于 2019-8-15 04:06:03 | 显示全部楼层
高能所很可以的,但是我对CEPC@home的前景不太看好,因为他们很可以,所以内部算算就完了。志愿计算基本上都是那些没什么钱的小地方或者个人为了降低成本搞的东西,要么就是个人兴趣。高能所这种大所,大概只是出于公关性质搞这个项目而已。
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发表于 2019-8-15 18:08:22 | 显示全部楼层
我上面那个回复里faner的点评很显然是不了解科研的情况。

首先,并不是算得多就能抓住好的成果。科研不是靠堆砌计算的,或者说靠堆砌计算做出来的科研基本上很快就会变成废纸。为什么呢?因为如果科学家需要计算一个很大的东西,那么首先想到的其实不是怎么搞计算资源,而是先想办法找到合适的方式把计算的难度降下来,无论是寻找合适的算法,还是近似算法,或者理论推算。在所有他们知道的优化办法都用尽之后,才是计算资源的问题。这是因为计算资源要钱,而科学家最缺的其实就是钱,否则CEPC也不会有那么大争议。如果盲目堆砌计算的话,别人如果第二年找到了一个特别好的算法,能把难度降下来十倍的话,那就相当于之前的计算白做了。当然也有例外,就是如果问题本身就很难无法优化的话(NPC问题或者涉及大量数据),那么就只能堆计算资源了。

然后,即使是海量计算,也还要看问题的特性。志愿计算适用的问题范围很窄,数据量不能大,单个任务计算量不能太大,而且问题分割不能过于影响效率。因为有这些限制,所以许多科学问题都不能用志愿计算,只能在数据中心里计算,尤其是那些需要处理海量数据(TB级别)的。这就是为什么我们经常看到生物和数学方面的项目,因为这些计算的内容很多是针对一个实例或者一个蛋白质,相对来说容易划分,而且计算量也不大。另一种适合志愿计算的就是大规模信号处理,就是SETI@home和Einstein@home之类的,他们有大量的巡天数据,需要找到里边的信号,这样的话只要把数据按照时间切一切,就能同时保证数据量和计算量不超过限制。还有一种适合志愿计算的就是随机模拟,这种计算的话可以每台机器上跑一套,计算之间没有耦合,结果交上来取一个最优或者平均就好。之前的LHC@home和AQUA@home就是这样。

当然,因为我之前做过的那个研究,现在可以做的数学问题多了一点,但是目前似乎还没有人跟进。

也就是说,尤其不适合志愿计算的有两种:要么问题没办法分割得足够细而且互不相干,要么需要的数据量实在太大。问题在于,对撞机和粒子物理学大部分的计算其实都是后者。这就是为什么LHC这么大的一个项目,实际上用到志愿计算的就是LHC@home,也就是模拟一下对撞机,看看怎么摆那些器件会比较好。之后所有对撞数据都是内部网格消化的,因为数据分发的成本太大。

CEPC@home如果搞的话,大概也跟LHC@home一样,让大家做做模拟就算了。最核心的数据处理肯定也不适合志愿计算,他们必定会有配套的超级计算机,毕竟这是我国强项。

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发表于 2019-8-16 09:55:28 | 显示全部楼层
精英主义 不可持续 举步维艰
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发表于 2019-9-10 22:45:11 | 显示全部楼层
0xCAFEBABE 发表于 2019-7-24 10:04
从CAS半死不活的样子,就不看好中科院的项目。

同意。我加入几年了,特么一个包没收到
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发表于 2019-10-14 20:15:57 | 显示全部楼层
最近忙着码字写本子……但愿明年能如愿给我(们)批一个新集群用……
2000个核心起,想想就真香~~
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发表于 2019-10-29 10:51:06 | 显示全部楼层
挖完坟发现CAS@home真的......期待这个新项目的后续发展
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发表于 2019-10-29 14:14:34 | 显示全部楼层
我想还有一个不用分布式计算的原因之一,可能是保密需要,因为加入分布式的基本原则是成果共享。这一点,对于想独占或者需要保密的研究项目,就不太适合用分布式了。
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