你如何看待高性能测试
在业界，“高性能计算”是个越来越火的词，在高校里，它的另一个兄弟“并行计算”更为大家所熟悉，在很多场合，这两个词指代的其实是同一个很有意思很有潜力的领域。之所以说它有意思有潜力，是因为这是多个学科的融合产生化学反应的结果。
那么什么是高性能计算呢？
所谓的高性能计算指的是使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。
记得有一个物理专业博士曾经这样说过，计算机，不是计算器，它只有跟各行各业领域充分结合时才能发挥出大的功用。计算机专业，就是应该做好其他专业行业的服务业。哪一天我们物理数学生物这些传统学科真的不用关心并行计算机、并行算法、并行程序了，才好呢。我不想懂什么高性能计算，我只在乎高兴了就能计算。现在是反过来的，要难搞的机器高兴了，难写的算法高兴了，难调的程序高兴了，我们才能计算，这哪行啊。”
这也显示了一个有趣的现象，高校里懂高性能计算的，并不一定是计算机专业的师生，而往往是其他学科有高性能计算需求的师生，同样在业界懂高性能计算的，也不一定是计算机专业的科学家和工程师，而往往是各行各业的领域专家。其实在高校关于高性能计算的课程设置和人才培养上也能看出同样的规律，大多计算机专业只在“计算机体系结构”、“操作系统”、“计算机算法”等课程中对并行概念点到为止，专门开设《并行计算》课程的高校屈指可数，而实施起来也容易变成“空中楼阁”，学生除了用MPI写写类似“Hello World”的并行程序，并没机会接触实际应用。相反，数理化专业开设如何利用并行计算帮助科研的课程却屡见不鲜，学生目标明确，更容易体会到高性能计算的威力和甜头，只是计算机基础偏弱，有时候学起来比较费力。
鉴于高性能计算领域的发展，在硬件和软件上离“高兴能计算”的目标都还有距离，我建议，对于有兴趣从事高性能计算，或者说用高性能计算来让自己“高兴能计算”的学生，既要认真搞清楚并行计算机的体系结构和工作原理，并行算法的一般规律和常见模式、并行程序的开发特性和调试技巧，也要针对某一具体领域的应用夯实基础，积极实践，这样自然能够积累很多实战经验，其中甚至有很大一部分是放之各领域皆准的问题和解决方案的“模式”。至于是否能在学校开设的课堂上学到这些东西，可能相当受制于学校的办学条件，比如是否真能合理调配师资力量硬件设备，为交叉学科做好交叉教学。但是在大学重要应该培养的能力，不就是自我学习能力吗？你完全可以没有机会创造机会，（借用一句被用滥了的书名模版，）让自己“高性能计算，从入门到精通”。
我相信，我们在高性能计算方面培养出来的人才越多，离“高兴能计算”的目标也就更近！而这和微软对高性能计算的愿景相当契合——Windows HPC帮助用户运用已有技能和工具以更短时间便捷地完成更多任务。我们在上海的高性能计算研发团队，非常高兴能为“高兴能计算”贡献自己的力量。
你怎么看待高性能计算？
北大青鸟于达校区严格遵循北大青鸟总部的教学体系，秉承北大青鸟“教育改变生活”理念，传承北大青鸟“源自北大，永不妥协的教育品质”精神，集北大青鸟于达校区多年经验，为上海地区北大青鸟总部授权软件测试培训中心，是北大青鸟多课程*高质量*高就业校区。
选择上海北大青鸟，教育改变生活！选择北大青鸟于达校区，成就你我！
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这也显示了一个有趣的现象，高校里懂高性能计算的，并不一定是计算机专业的师生，而往往是其他学科有高性能计算需求的师生，同样在业界懂高性能计算的，也不一定是计算机专业的科学家和工程师，而往往是各行各业的领域专家。其实在高校关于高性能计算的课程设置和人才培养上也能看出同样的规律，大多计算机专业只在“计算机体系结构”、“操作系统”、“计算机算法”等课程中对并行概念点到为止，专门开设《并行计算》课程的高校屈指可数，而实施起来也容易变成“空中楼阁”，学生除了用MPI写写类似“Hello World”的并行程序，并没机会接触实际应用。相反，数理化专业开设如何利用并行计算帮助科研的课程却屡见不鲜，学生目标明确，更容易体会到高性能计算的威力和甜头，只是计算机基础偏弱，有时候学起来比较费力。
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你怎么看待高性能计算？
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