奮進號歷險記（上）

02-02

上回書說道，2013 年奮進號（Endeavour）超算機接入了 NASA 的高性能計算中心（NAS HPCC）。這一日，我所在的 NASA 數學地球研究組（NASA Earth Exchange）迎來了一位貴客，就是矽谷圖形公司（Silicon Graphics, Inc，大名鼎鼎的 SGI）的 CTO，Eng Lim Goh博士。

Dr. Eng Lim Goh博士

Goh博士1989年加入 SGI，1998 年做到了總工程師，2001 年起一直擔任 SGI 的 CTO。研究興趣是從數據密集型計算和機器學習。2005年，InfoWorld雜誌將Goh博士列入世界上最具影響力的25位CTO。根據Goh博士的亞洲面孔、年紀，名字拼寫以及在英國的求學經歷，我感到這是一位南洋亞裔精英，父輩可能是馬來華人或新加坡人。在讀李光耀傳時，看到不少人名的閩南語（hokkien）拼法，Lim 一般是「林」，Goh基本上是「吳」，Eng不太清楚，有可能是「永」。吳博士一路走來，這個名字的發音之難想必帶來不少的困擾，但是大丈夫行不改名，坐不改姓，終成業界翹楚。

聊到 SGI，順便說一句。我們這個時代的不少人都是從 OpenGL 、侏羅紀公園知道 SGI 的，SGI是從做圖形起家的，OpenGL也是SGI最先提出的。有的朋友玩過圖形工作站，在這方面 SGI 還有不少忠實的 Fans。創投圈大家喜聞樂見的李開復老師，也是 SGI 的前員工。SGI 的創辦人是傳奇人物 James Clark，此人出生窮苦，高中輟學後進入海軍，當了四年水手。讀夜校上的大學學物理，最後在猶他大學拿的計算機博士。此人還是網景公司（Netscape）的創始人，算是矽谷的精神偶像之一。

克拉克跟他的第四任老婆，維密模特Kristy Hinze

我本來的工作跟 SGI 毫無瓜葛。原因很簡單，SGI就不是伺候一般用戶的，軟體跟圖形工作站搭著賣，平台也不對外開放，想靠自己的牛逼硬體和軟體壟斷高端市場，只可惜歷史證明，打錯了算盤。看看介紹矽谷商戰的書籍，2000年前後，市場上的 SGI 就已經被pc工作站打到潰不成軍了。並不掌握CPU研發技術的SGI只能坐視Dell等PC廠商崛起，後期SGI雖然使用了諸如自製的高性能匯流排等技術來提升系統性能，無奈CPU只能和別人一樣用Pentium，花費昂貴代價搞出來的主機比Dell、HP等公司的產品只快一點而已，自然毫無競爭力可言。2006年3月8日，SGI申請破產保護。幾經轉賣，目前的老闆是HPE慧與科技（Hewlett Packard Enterprise）。

但是SGI的超算系統又有不同，用戶很多，據它自己說，世界上 Top500的超算機，一大半都是 SGI 做的。奮進號上的UV2000 系統，也是 SGI 給做的。這個事我感覺吧，伺候大老闆跟屌絲的區別就在於，前者在於編著法講故事，變著法花錢。比方這個 UV2000，牛就牛在其共享內存的架構，這也是吳博士來我們這裡宣講的主要內容，就是下面兩張表：

當年吳博士準備的PPT 上的本來是有兩張圖的，後面一張是張環狀圖，很形象的，可惜找不到了。

當然，具體的實現還是socket，node，rack 這些：

本地的內存的 IO 速度跟遠程虛擬內存的速度也是有區別的：

Endeavour的兩個結點，共享內存原來是 4TB，後來給加到 6TB。理論上說，你交單個任務的時候一口氣要 2TB的內存，Endeavour也會給你。問題是，在什麼情況下你非得同時用到 2TB 的內存，不可？

我當時做的主要是生態系統模擬，數據量雖然大，也是一天一天算的，一張全球的圖又可以分區分塊，根據需要來調整，實在不需要用到這麼大的共享內存。我們組裡的技術員也參加了討論，當時想出來的題目，在Endeavour上先跑一個支持共享內存的ENVI 5.0特別版，然後讓 ENVI 去做全球 Landsat 圖像的拼接鑲嵌。不過這也就是殺雞牛刀，硬湊的。

吳博士在我們這裡把 UV2000 大講了一通，也就是把問題撂下：基於UV2000 的Endeavour是目前有世界上最大共享內存（？）的高速計算機，其它行業已經在它的支持下實現了種種突破，希望在地學領域也能找到Endeavour可以助力的題目。說完這一句，吳博士翩然而去，留下我們冥思苦想。

有段時間，大家湊一塊的時候就聊Endeavour，聊怎麼樣用它的 2TB 內存，還要顯得不是那麼太笨？想來想去想不出，咱又不是流體力學，又不是天文演替，又不是 3D 建模，又不是熱帶氣旋模擬。遙感衛星資料在體量上雖然大，都是些時空片斷，搞分散式計算雖然麻煩些，在概念上卻非常容易。能有什麼樣的地學模型、工具不容易分散式化，從而需要共享內存計算模型來介入？無果。

一年以後，我終於為Endeavour在地學領域找到了一個題目，而且非它不可，所謂棋逢對手，將遇良材，金風玉露一相逢，便勝卻人間無數。

且聽下回分解。