2020年, 一場(chǎng)疫情讓人們生活變了樣，也讓人類(lèi)重新思考人與環(huán)境應(yīng)當(dāng)如何和諧共處。事實(shí)上，在過(guò)去30年間，由于人類(lèi)行為和環(huán)境變化因素導(dǎo)致的新發(fā)傳染病超過(guò)30種，而人類(lèi)活動(dòng)范圍的擴(kuò)大和生態(tài)系統(tǒng)的變化致使新的病原體更容易傳播到世界各地。

環(huán)境科學(xué)研究正是幫助人類(lèi)正確認(rèn)識(shí)自然、改造自然的學(xué)科，世界上許多科研機(jī)構(gòu)也正在致力于此項(xiàng)研究。作為其中的代表之一，圣母大學(xué)研究計(jì)算中心(CRC)利用包括AMD EPYC在內(nèi)的領(lǐng)先科技來(lái)助力環(huán)境科學(xué)研究，在解決環(huán)境變化、生態(tài)系統(tǒng)建模等方面開(kāi)展了積極的探索，也取得了顯著的成效。

環(huán)境科研的背后：“無(wú)處安放”的性能和帶寬需求

圣母大學(xué)研究計(jì)算中心 (CRC) 是全球眾多致力于通過(guò)科研手段解決人類(lèi)生存難題的高?？蒲袡C(jī)構(gòu)之一。憑借高性能計(jì)算(HPC)設(shè)施提供超過(guò) 30,000 個(gè)核心的計(jì)算能力，CRC的學(xué)者們利用先進(jìn)的計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和其他數(shù)字研究工具的支持，幫助人類(lèi)發(fā)現(xiàn)和解決社會(huì)與環(huán)境中不斷出現(xiàn)的科學(xué)難題——包括癌癥、環(huán)境變化、生態(tài)系統(tǒng)建模等。

俗話(huà)說(shuō)，“好馬須得配好鞍”?？蒲许?xiàng)目的水平和質(zhì)量，不僅依賴(lài)于正確的科研方法，硬件基礎(chǔ)設(shè)施的性能更有可能決定科研的“上限”。面對(duì)不斷升級(jí)的科研挑戰(zhàn)，CRC 進(jìn)行的許多研究都需要高性能計(jì)算和高內(nèi)存帶寬的支持，才能在訪(fǎng)問(wèn)海量數(shù)據(jù)集的同時(shí)運(yùn)行具有無(wú)限速度需求的特殊代碼。如同很多依賴(lài)HPC的科研機(jī)構(gòu)一樣，CRC面臨的挑戰(zhàn)是日益增加的性能和帶寬需求與研究中心有限的硬件條件之間的矛盾。

為了便于科研人員開(kāi)展研究，CRC 決定增加一個(gè)新的HPC集群，以通過(guò)更大的企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施幫助教師探索更大型的研究。最終，他們找到了包括AMD和HPE在內(nèi)的可信賴(lài)的合作伙伴 。

突破科研瓶頸： AMD EPYC帶來(lái)高性能大帶寬

為了升級(jí)系統(tǒng)，CRC 采用了 AMD 和 HPE 打造的基于 AMD EPYC(霄龍)系列處理器的 HPE ProLiant DL385 Gen10 服務(wù)器解決方案。 AMD EPYC處理器系列具有高度的靈活性，特別是第二代AMD EPYC (霄龍) 7002 系列處理器，其核心數(shù)從 8 個(gè)到 64 個(gè)不等, 最多擁有128條線(xiàn)程，并支持PCIE 4.0和單路8通道DDR4 3200內(nèi)存，配以單處理器插槽最高可支持 4TB 內(nèi)存，從而通過(guò)出色的內(nèi)存吞吐能力實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算。更重要的是，基于 AMD EPYC處理器的 HPE ProLiant DL385 Gen10 服務(wù)器為 CRC 提供了先進(jìn)的內(nèi)存容量、帶寬和處理器核心，使其能夠以經(jīng)濟(jì)、高效的方式運(yùn)行內(nèi)存密集型工作負(fù)載。

作為基于AMD EPYC處理器的HPC集群在北美洲高校的首批大規(guī)模部署之一，CRC 如期完成了部署并很快投入了運(yùn)行。正如預(yù)期的那樣，所有的代碼很快就運(yùn)行了起來(lái)。得益于該集群的實(shí)施，研究人員能夠比以往更快地進(jìn)行大型數(shù)據(jù)集分析，從而加速解決復(fù)雜的科研難題。

CRC 的副主任 Paul Brenner 教授表示：“AMD EPYC處理器為我們帶來(lái)了前所未有的高性能。如果沒(méi)有足夠的內(nèi)存帶寬，科學(xué)研究就會(huì)遇到瓶頸。 AMD EPYC處理器在多核 CPU 芯片組和內(nèi)存之間提供高帶寬訪(fǎng)問(wèn)，有效地促進(jìn)了更大、更高分辨率的模型的建立，而這類(lèi)模型正是我們的教師感興趣的。這是一項(xiàng)重大且全面的架構(gòu)升級(jí)和改變。”

科研服務(wù)大眾：HPC集群釋放科學(xué)無(wú)限可能

地球哺育了科技的誕生，科技也在用特別的方式反哺環(huán)境。如今，圣母大學(xué)的教授們正利用基于AMD EPYC處理器的集群，不斷突破科學(xué)服務(wù)大眾利益的邊界。AMD EPYC處理器以其密集的計(jì)算核心和大帶寬高速內(nèi)存幫助CRC的科研人員們充分釋放了科學(xué)的無(wú)限可能性。

圣母大學(xué)土木與環(huán)境工程和地球科學(xué)的助理教授Paola Crippa就是這些科研人員中的一位。他利用CRC的HPC集群來(lái)解析和模擬大氣污染可能對(duì)人類(lèi)健康產(chǎn)生負(fù)面影響，如導(dǎo)致心血管和呼吸系統(tǒng)疾病的風(fēng)險(xiǎn)等。該研究需要利用復(fù)雜大氣模型的輸出來(lái)量化微粒的社會(huì)影響，以及它們對(duì)區(qū)域和全球氣候造成的影響。

“大氣是一種非常復(fù)雜的系統(tǒng)，會(huì)隨著多種動(dòng)態(tài)變化和化學(xué)過(guò)程不斷演變。要了解空氣污染的基本機(jī)制，我們需要復(fù)雜的數(shù)值模型來(lái)解釋所有這些過(guò)程，這需要付出很高的成本。得益于CRC里最先進(jìn)的計(jì)算資源，我們能夠以非常高的分辨率運(yùn)行仿真。”Crippa 表示。

生物科學(xué)副教授 David Medvigy則利用CRC 的HPC集群研究森林砍伐與大氣之間碳聯(lián)系。該研究依賴(lài)于大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，以顯示森林砍伐面積的大小對(duì)氣候造成的不同微妙影響。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加以及對(duì)自然實(shí)踐過(guò)程更為復(fù)雜的理解，該研究需要編寫(xiě)更為復(fù)雜的代碼。而要想運(yùn)行這些代碼，計(jì)算資源的速度至關(guān)重要。因?yàn)闄C(jī)器運(yùn)行越快，可以完成的仿真就越多。

“我們?cè)诮９ぷ髦惺褂昧舜罅康膶?shí)地觀測(cè)信息，例如溫度、入射輻射、降水和土壤條件。主要運(yùn)行兩種不同的數(shù)值模型——這兩種模型都大約有 10 萬(wàn)行代碼。CRC 的HPC集群為我們提供了不可或缺的計(jì)算資源。”Medvigy 表示。

毫無(wú)疑問(wèn)，所有這些科研結(jié)果都將對(duì)指導(dǎo)人類(lèi)社會(huì)實(shí)踐以及全球范圍內(nèi)政策的制定產(chǎn)生一定的積極作用?；诳蒲械牧α浚h(huán)境專(zhuān)業(yè)人士將能夠正確認(rèn)識(shí)自然與人類(lèi)的互動(dòng)關(guān)系，進(jìn)而找到更科學(xué)的方法來(lái)面對(duì)自然，改造自然，為保護(hù)人類(lèi)命運(yùn)共同體的目標(biāo)而努力。而作為全球高性能計(jì)算的領(lǐng)導(dǎo)者，AMD將通過(guò)不斷創(chuàng)新的技術(shù)幫助全世界的科學(xué)家和工程師們開(kāi)展改善人類(lèi)生活或地球狀況的重要研究，最終共同創(chuàng)造一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的美好未來(lái)。