高性能计算中心对建设世界一流大学来说重要吗？

让我来好好跟你聊聊，高性能计算中心对于一所大学想要冲击世界一流，究竟有多么关键。这可不是一句空话，而是实实在在的“硬实力”和“软实力”的叠加。

首先，咱们得明白，什么是“世界一流大学”。这不仅仅是排名靠前，更在于它能否在最前沿的科学研究领域引领潮流，能否培养出最顶尖的人才，能否对社会发展产生深远的影响。而这些，都离不开强大的科研基础设施作为支撑。

高性能计算中心，简单来说，就是大学里一个极其强大的“大脑”和“实验室”。为什么这么说呢？

1. 驱动尖端科学研究的引擎：

模拟与仿真：现在的科学研究，很多都进入了“无形”和“微观”的领域。比如，研究宇宙的起源和演化，需要模拟亿万年的星系碰撞；研究新药的分子结构和作用机制，需要模拟蛋白质的折叠和相互作用；设计更高效的飞机发动机，需要模拟气流在复杂曲面上的流动。这些，没有超级计算能力，根本无法实现。高性能计算中心就像是这些研究的“数字实验室”，让科学家可以在计算机里反复试验，发现规律，验证理论。
大数据分析：随着科技发展，我们能收集到的数据量越来越庞大。基因测序、天文观测、气候变化、社会行为……这些领域的数据量可能比图书馆里的所有书加起来都多。如何从海量数据中提取有价值的信息？这就需要强大的计算能力来进行数据挖掘、模式识别和机器学习。没有高性能计算，这些“大数据”就只是一堆无法解读的数字。
人工智能的发展：人工智能，尤其是深度学习，对计算能力有着极高的需求。训练一个复杂的AI模型，可能需要数周甚至数月的时间，而这一切都依赖于强大的GPU集群和高效的并行计算。大学如果想在AI领域有所建树，高性能计算中心是必不可少的基石。

2. 吸引和培养顶尖人才的磁石：

研究的吸引力：任何一个有志于在科学前沿探索的年轻学者或博士生，都会看重一个学校是否拥有顶级的科研设备。如果一所大学能够提供最先进的高性能计算资源，那无疑会吸引到国内外最优秀的科研人员和学生前来工作和学习。他们希望用最好的工具解决最难的问题。
学习和实践的机会：对于学生来说，能够接触和使用高性能计算资源，本身就是一种宝贵的学习经历。他们可以参与到前沿科研项目中，学习并行计算、算法优化等高级技能，这将大大提升他们的就业竞争力和未来的科研潜力。

3. 提升大学的整体科研实力和国际声誉：

产出突破性成果：强大的计算能力能够加速科研进程，更容易取得具有国际影响力的原创性成果。这些成果会体现在高水平的学术论文、专利、国家级和国际级奖项上，直接提升大学在国际学术界的声誉。
协同创新平台：一个高性能计算中心，往往会吸引校内不同学科、不同院系的学者汇聚于此，共同解决跨学科的复杂问题。同时，它也可以成为与国内外其他高校、研究机构甚至产业界合作的平台，促进知识的传播和技术的转化。

4. 推动学科交叉与融合：

解决“大科学”问题：许多重大的科学问题，比如气候变化、能源危机、疾病防治，都不是单一学科能够解决的。它们需要物理、化学、生物、工程、计算机科学等多个学科的交叉融合。高性能计算中心为这些学科的融合提供了强大的技术支撑，让不同领域的科学家能够借助相同的计算平台，进行协同研究。

举个例子，想象一下，如果一所大学在材料科学领域想要研发新型的高性能材料。这可能需要模拟数百万个原子的相互作用，预测材料在不同温度、压力下的性能变化。如果没有高性能计算中心，这样的模拟将耗时数年甚至无法完成。而有了强大的计算资源，研究周期可以大大缩短，科学家们就能更快地找到具有突破性的材料。

反过来思考，如果一所大学缺乏高性能计算能力，那么它在许多前沿科学领域的研究就会受到极大的限制。它可能只能进行理论分析或实验，而无法进行复杂的模拟和大数据分析，这会使其在国际科研竞争中处于劣势，难以吸引顶尖人才，也难以产出具有世界影响力的成果。

总而言之，建设世界一流大学，绝非仅仅是教师的水平和学生的数量。它更是一个系统工程，需要匹配国际顶尖水平的硬件设施作为支撑。高性能计算中心，就像是现代大学科研的“航空母舰”和“超级实验室”，是驱动科学前沿探索、吸引汇聚顶尖人才、提升整体竞争力的关键所在。

所以，对于一所想要迈入世界一流行列的大学来说，高性能计算中心的重要性，怎么强调都不为过。它是一种投资，更是一种战略布局，是通往卓越的必由之路。

网友意见

任正非：我在辽阳用数学方法推导了一个仪器，用于化工自动控制系统。后来我在这个研究所允许我继续做延伸的研究实验，因为我那时是名人了，是英雄标杆，所以可以做一些与本部队无关的研究。但是不成功。因为我那时年轻气盛，受到国家的重大表扬后，就不知天高地厚，提出了更高的难以实现的目标，又想梦想一定要达到，日夜加班。后来几年的研究都不成功，正好遇到大裁军，我被集体裁掉了，项目结束了，人也离开了，那五年实际上做了很多没用的事情。那时山东大学（副部级）的计算机内存只有16K，怎么也算不出方程和实际的东西，最后不了了之。这段青春应该是虚度了。

我做科研也好些年了，却连个烧杯都没碰过，因为我所有的研究工作都是在超算上完成的。

建设世界一流大学我不太懂，但我知道对一线科研而言，一台给力的超算（超级计算机）无疑是不可或缺的。毕竟现代科学的很多领域，早就过了一张纸一支笔就能算清楚的时代了。

举个例子吧，在上世纪超算还未发展起来的时候，工程师在研发飞机时，没法进行准确的流体力学模拟，只能真材实料的造出一台飞机（至少是一台不小的模型），然后用风洞实验来分析飞机的空气动力学性能。

而风洞的建造和使用成本是极其高昂的，一座大型风洞运行起来，甚至能影响整个城市的电力供应，素有“风洞一响，黄金万两”的说法。

而随着超算算力的不断发展，科研人员也逐渐开始用有限差分之类的数值模拟方法，通过计算流体力学来模拟飞机的空气动力学性能。到现在，飞行器的初期设计与调整几乎完全是在计算机上完成的，风洞实验往往只在后期进行，对模拟结果进行实验校准和微调。这在很大程度上降低了飞行器的研发成本。

这些模拟涉及的计算量是非常庞大的，如果没有超算的支持，人力（或个人电脑）几乎不可能完成这样的计算。

再说一个微观领域例子吧。我的博士课题，就是用计算机模拟，研究氚在核聚变反应堆中的滞留行为（氚滞留）。

氚是核聚变的燃料之一，但成本极其高昂（上亿 RMB/kg）。因此在聚变堆中，我们会通过聚变的产物来合成氚。

简单来说，氚类似于流动资金，不断消耗用于生产，然后随着产品卖出又不断回收。

但有个严峻的问题：氚会跑到聚变堆内壁的金属材料中，并且滞留在那儿不出来了。这就好比货物滞留在仓库里卖不出去，资金链自然就断了，于是整个聚变堆就停了。

氚经常会聚集在材料内的孔洞中形成气泡。但实验上很难看清楚相关的原子级细节，用电子显微镜看到的气泡往往是这样的^[1]（氚太贵，这里用的是氘）：

看到图中那一个个模糊的斑点没，那就是实验能观察到的氘泡了。你问氘原子在哪？不好意思，一般的电子显微镜压根就看不到氘。

一个气泡里有多少氘？带来多大气压？跑出来需要多少能量？这些问题实验上基本上都回答不了。

所以我只能基于量子力学计算，借助超算模拟，来研究氚（准确来说是氢同位素）被孔洞俘获的过程。

因为模拟中，我们可以轻易精确的确定每个氚原子的位置和能量^[2]：

基于计算模拟，我最终总结出了孔洞中氚滞留的一条基本物理公式^[2]。但为了得到这样一个简单的公式，我足足进行了上万次模拟，耗费了四年时间才收集到足够的数据。

假如没有超算，只能用普通的6核家用CPU的话，完成这些计算大约要花费100年时间，这辈子搭进去也完成不了这项研究。

参考

^Zhao, Jiangtao, et al. "Investigation of hydrogen bubbles behavior in tungsten by high-flux hydrogen implantation." Journal of Nuclear Materials 503 (2018): 198-204. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022311517311911?via%3Dihub
^^a^bHou, Jie, et al. "Predictive model of hydrogen trapping and bubbling in nanovoids in bcc metals." Nature materials 18.8 (2019): 833-839. https://www.nature.com/articles/s41563-019-0422-4

人是生产力第一要素。

所以计算中心，没有靠谱的教职员工重要。

北洋有两艘大铁甲舰，还是毁在训练、战备、战术、补给上。马汉当时说，如果日本海军有经验就不会跟北洋决战，因为正常情况下稳输。不过架不住使用坚船利炮的一方已经腐败了。

世界一流大学当然需要硬件和算力，也需要有相应的投入，但归根结底，还是靠教授和老师。

在宽进严出，冲论文搞排名的氛围下，多数中国的大学，其实有意无意的在本业教学上，进行放水。

很多专业，社会上确实急需人才，但多数该大学生出来以后没有任何职场优势或者研发优势，因为教材落伍了，教师则两极分化，要不然被各种论文KPI折磨的欲仙欲死无心教学，要不然就混日子。

一个教案PPT做的跟小学生水平差不多，还敢用十来年；教研没有科研重要，认真研究教研的教师，反而拿不到好的教职。

学生拼命考进像样大学，然后发现拼完绩点，如果不自学，其实啥也不会。稍微自律差点的，或者思维比较形而上喜欢看点哲学思考人生的，就很容易迷茫、抑郁。

大学要世界一流，不能只靠科研，日本有些学校的教授，对学生要求的严格程度令人发指，原因是他们觉得，如果学生不能成材，学校就是失败的，作为老师自己也是失败者。

学校首先要育人，而不是搞一堆高大上设备，培养精致的利己主义者和焦虑的迷茫者。

更不是培养被欺负了只能躺倒的阿Q。

相当重要。

我觉得万物上云，是必然趋势。

说一个简单的例子：

基本上上规模的算法/实验，笔记本基本带不动，或者运行很慢（基本上速度是60倍的差距），或者本地存储不够，动不动out of memory。

计算资源如高性能cpu，gpu大多只在实验室有，仅实验室成员享有。

如果学校能建设高性能计算中心，将计算资源上云，让每个学生都能享有高性能算力，那么将大大提升科研效率，降低学生科研门槛。

毕竟，骑车跑代码多危险⚠️

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