分析:买HPC 要先算投入产出比 -

  经过3年的开发，2006年中，惠普推出了突破性的刀片架构服务器，这是继IBM之后，惠普问鼎高性能运算市场的一个大手笔。此款HP BladeSystem c-cla 产品以虚拟连接（Virtual Connect）、能量智控（Thermal Logic）和洞察管理（I ight Control）等尖端技术超越对手。“C-Cla 刀片服务器让惠普进入了以往绝无可能切进的高性能运算市场。”惠普台湾企业系统事业部企业服务器暨存储事业处总经理廖仁祥如是说。确实，对该公司而言，以往这块市场只能让位给自家的1U机箱服务器或者拱手奉给竞争对手。

  HP BladeSystem c-cla 产品实现了业界的三个第一，它实现了计算资源的整合并可即时调整，动态调节电源及冷却以降低能耗，并将管理效率提高了10倍。在典型的数据中心应用中，可以降低运营及资本开支46%，能帮助客户在建立数据中心时节约数百万美元。此款产品同样是模块化的，任何规模的企业都可以先购买HP ProLiant和Integrity动能服务器，HP StorageWorks同样为客户提供了刀片系统，并可灵活添加应用程序及第三方产品，按需扩展数据中心。同时，该产品系列是惠普动成长企业基础设施的关键组成部分，可帮助客户实现自动化无人值守计算环境，同时降低IT运作成本并提高服务质量。

  惠普企业计算及专业服务集团执行副总裁A  Livemore女士表示：“HP BladeSystem的c-cla 产品系列，利用了来自No top服务器领域里的最佳技术，并从根本上提升了客户采购、构建、管理和使用计算资源的方式。通过采用简单的开箱即用的设计，客户可以在改变目前的机架式、堆叠式及联网数据中心结构发生变化时，最大化地降低IT成本，并减少障碍。”

  此外，为了缓解数据中心迫在眉睫的压力，惠普刀片系统在创新上主要表现为三大关键技术：虚拟连接（Virtual Co ect）、能量智控（Thermal Logic）、洞察管理（I ight Control）。 另一方面，c-cla 产品能够获得新的和增强的惠普服务包括：HP BladeSystem Switches的惠普增强网络安装及启动服务，及一款新的HP Care Pack服务。HP Care Pack服务可提供对HP BladeSystem网络互联设备的高级配置及测试，以提升数据中心网络的性能、扩展性及可靠性。为了确保客户可以持续投资和应用新的产业标准技术，惠普计划于2007年升级当前HP BladeSystem p-cla 产品线。p-cla 产品可以与c-cla 产品通过通用管理工具、网络接口、功耗和堆叠实现完全互操作。另外，在2012年之前，惠普会一直对HP ProLiant p-cla 刀片服务器提供技术支持。

  惠普金融服务可以帮助客户通过广泛深入的投资保护项目，及IBM刀片回购计划，来转型到新架构。针对环保，惠普金融服务还为大中小型企业客户，提供了产品返还及回收选项，包括租借、折价及资产恢复等。这一系列举措也在很大程度上体现了惠普人性化的设计、服务理念以及未来在刀片服务器市场的竞争策略。

  一直以来，我们在刀片服务器市场上所听到的，都是来自IBM与惠普的声音，而就在2006年年底，这种局面被SUN打破。

  就在一年前，SUN暂时退出刀片服务器市场的举措还让许多人迷惑，而在沉寂一年之后，SUN携带其第三代产品又重新杀回来，再次进入刀片服务器竞争行列，其目标锁定电信市场。根据IDC（国际信息数据）的预测，到2010年，刀片服务器将会达到所有服务器出货量的30%，而SUN此次重回刀片服务器市场，相信还是难以割舍其巨大的市场诱惑。

  12月6日，SUN宣布搭载Ultra ARC Ⅲi处理器的Netra ATCA刀片服务器（先前代号为Schumacher），以及代号为Andretti，内建AMD 双核Opteron处理器的Netra ATCA刀片服务器已可接受台湾市场预定，在接下来的两个月开始出货。SUN全球网络系统事业群产品经理Waiming Mok除了透露明年初内建Ultra ARC TI（代号Niagara）的刀片服务器Montoya将接续登场外，也表明上述三款刀片服务器将锁定电信营运商和网络设备供货商。

   UN早在2003年就首度推出了刀片服务器，虽然相较于目前刀片服务器市场龙头IBM和HP的动作要早，但是该公司自从推出Sun Blade100等第一代刀片型服务器后，就一直未再推出新品；反观IBM和HP，则在刀片服务器市场积极布局，除了推出搭载英特尔Xeon和AMD Opteron的x86刀片服务器以外，也将高阶Unix处理器的Power以及Itanium带入了刀片系统。

  根据IDC的数据显示，2005年第三季IBM独占国内刀片服务器市场鳌头，占有率为40.9%；HP则为38.6%。至于其他刀片服务器厂商如戴尔（Dell）、NEC等，其所占比例都极小。此次Sun重返刀片服务器市场，面对IBM和HP两大竞争对手高达80%的市场占有率、几乎“垄断”刀片服务器市场的现状，Waiming Mok坦言以往推出的 arc刀片服务器由于欠缺价格优势而使得该公司丧失了市场竞争力，“但是现在锁定了电信市场，相信会让SUN的刀片服务器大有可为。”Mok说。

  [结 语] 纵观刀片服务器这两年的发展，尽管有IDC的统计数据在前，业界仍然有一种观点认为，2005年刀片市场虽然有了高速增长，但目前刀片服务器的主要客户群仍然局限于特殊行业，刀片服务器能否最终占据主流地位，重要的是看其是否最终能够博取广大中小企业的欢心。而以2006年的情形分析，随着刀片服务器及其相关产品的不断成熟，刀片正在应用于越来越多的行业。从各家厂商反馈的情况来看，IBM、HP、SUN、DELL等厂商都已经陆续将中小企业作为一个战略重点，但是从其各自目前的市场反应来看，大型企业的应用比例仍然远高于中小企业；从刀片服务器的优势来看，除了在可扩充性和可管理性上外，小规模的刀片应用不容易看到明显的投资回报，这对于价格敏感性较高的中小企业是一个不得不考虑的因素。因此，相信在即将到来的2007年，刀片服务器市场的多元化竞争将会更值得我们期待。

  尽管HPC的作用已很明显，但HPC在更大范围内的普及应用还是受到了阻碍。竞争力研究委员会（Council on Competitivene ）认为，主要有三个方面的阻碍因素。首先，许多技术人员对并行计算模拟不了解，因而需要花费一大笔教育培训支出；其次，存在技术上的障碍，如原有代码需要升级，新代码开发缓慢，CPU和其他子系统之间的性能差距越来越大等等。另外，在企业内部，业务策略和决策过程对是否购买或使用HPC会造成更加直接的影响。

  在许多美国公司的董事会上，HPC没有被当作有助于创新的工具，而是一个深不见底的“成本黑洞”。因此，在做投资决策时，管理层容易倾向于放弃HPC，或者采购“更便宜”而不是“更有生产力”的系统和削减人员培训费用，而不会把HPC当作长期投资。

HPC评价体系面临挑战

  许多高级管理人员之所以把HPC视作一种成本支出而不是一种有价值的投资，一个主要的原因就在于我们很难评估HPC的投资回报率。以往，业界在评价HPC系统时，都以系统使用率为主，比如系统中每颗CPU的实际使用率。这种评价指标背后的逻辑是，用户既然已经花了一大笔钱购买和维护一套HPC，就要让系统近乎100%地处于运行状态才真正划算。

  在这种思想的指导下，HPC系统拥有单位就会通过资源管理计划，来确保有许多用户在HPC机器上不停地运行规模较小的计算模拟任务。实际上，虽然这种做法确实可以提高系统的使用率，但却不能保证系统为最重要的计算任务提供服务。因此，这种简单、粗糙的评价方法没有反映出HPC系统的真正价值，也不利于提升组织的长期竞争优势，从而也不利于用户在购买、升级和维护HPC系统时做出正确的决策。

  一种新的评价方法是通过计算效益成本比率（BCR）来得出最终的投资回报率（ROI）。BCR的计算方法是指在一定时期内，用所获得的利润或成本节省除以投资总额。在本文的讨论中，我们以一年时间为期，则BCR跟内部回报率（IRR，internal rate of return）的关系是：BCR = 1 + IRR或IRR = BCR – 1。另外，我们也可以进行净现值（ V，net present value）分析。

  在评估HPC系统的投资价值时，BCR的分母相对容易确定，只要精确计算出各部分的成本即可。但投资收益或成本节省的计算较难。DARPA  HPCS正在对BCR的分子和分母内容做出相应规定。在《国际高性能计算应用》杂志2004年冬季特别版上发表的一篇文章指出，HPCS研究小组已经开始使用生产力评价指标，即生产力由效用除以成本得出。这跟我们讨论的BCR非常相似，如下图所示：

 
  为了详细地阐述效用（效益）和成本之间的关系，HPCS生产力小组成员、MIT林肯实验室的Jeremy Ke er博士开发了一个高性能生产力框架和评估模型。HPCS生产力模型放弃了传统的高性能计算系统评价方法，如系统每秒浮点运算峰值（flo ）和系统需求，因为这些指标通常对实际生产力不会有太大影响。BCR的计算公式如下图所示：

 
  可见，分子是指工程师和科学家在解决复杂问题时所节省的时间，分母则不仅考虑了系统成本，也包括了用户培训、为并行计算准备应用代码、启动应用软件以及管理系统所需的时间成本。可见，这种方法更加适用于高校科研等科学计算类用户。

  而在工商业领域，由于HPC系统很少用于基础科学研究，更多是用于解决产品设计和技术开发的问题，因此决定BCR或生产力的变量也大不相同。比如工业用户可能更加关心使用HPC系统开发新产品所带来的价值、潜在的市场份额增长、利润或损失以及任务本身的战略意义，而对节省的计算时间可能就不太关注。另外，因为商用并行化软件可以在市场上买到，因此，分母中的因素就无须考虑“为并行化做准备的时间”，而是改为“软件成本”。还有，跟软件运行时间相比，极短的应用启动时间也就可以忽略不计了。针对商业计算的BCR公式如下图所示：

  MIT林肯实验室是美国国防部下的一个研发中心，由联邦政府提供资金支持。该实验室拥有一套600个处理器规模的企业级网格集群方案，其用户有200人。我们这里采用针对科学计算的BCR公式，其分子和分母数值为均值，该实验室每人一年的薪酬支出是20万美元，即平均每个工作小时可折算成100美元。

· 该系统每年可为200个用户节省的总时间是近36000个小时。节省时间= （系统使用时间）*（平均用户数）*（1-1/（平均每个任务所用的CPU数））。
· 为200个用户运算和模拟代码进行并行化的时间是近6200个小时。
· 每名用户学会使用系统的培训时间是4个小时，因此总的培训时间就是800小时。
· 平均每个任务的启动时间是10秒，每年有10000个并行任务需要启动，因此一年内总的启动时间是27.8个小时。
· 需要一名系统管理员，折算成2000个工作小时。
· 每年要购买200颗CPU（即100个双路服务器节点），每个节点的采购成本是5000美元，因此每年总采购成本是50万美元，相当于5000个工作小时。

  因此，BCR/生产力的计算结果如下：

  可见，一年相应的内部投资回报率（IRR）为160%，说明完全需要这样的HPC系统。

  实际上，HPC对MIT林肯实验室的作用也是相当明显的。比如，某位技术人员要对全美气象雷达进行改进性研究，如果在他自己的性能超强的台式机上进行运算和模拟，大约需要运行10个小时，他每天可以两次对计算过程进行调整或运行不同的数据：一次在白天工作时间，一次在晚上。而如果改用HPC系统，那么他需要培训一个上午来学会使用系统，然后下午对模拟代码进行并行化准备。接着在HPC系统上进行模拟，使用8-16颗CPU，通常运行时间少于一个小时。这样，每天他可以进行10-12次模拟，显然，这无疑会提高运算精度和运算效率，从而会给他自己的项目、赞助人乃至国家带来好处。

  下面我们再来看一个工业应用方面的例子。我们同样以一年为期，年初计算投资，年底计算效益。假设某汽车企业有三个项目必须用到HPC系统。该企业购买HPC系统后，三个项目有望分别带来525万、200万和450万美元的利润。其成本支出结构是：

· 购买软件许可证花费250万美元。
· 预计有90个用户，平均每人需培训80个小时，每小时的软件费用是120美元。
· 该系统需要10名系统管理员，平均每人年薪酬是20万美元。
· HPC系统硬件采购件是300万美元。

  相应的BCR值和IRR值如下所示：

 
  因此，该汽车公司的管理人员需要决策的是，40%的年度内部投资回报率（IRR）是否值当，进而决定是否需要购买HPC系统。

结论

  在过去的数十年里，HPC对美国经济已经产生了巨大的影响，使美国得以在全球经济领域确立和保持足够的竞争力。然而，竞争力研究委员会发现，尽管使用HPC会带来生产力和竞争力的提升，但许多企业的管理人员并没有认真对待这种技术。一部分因素在于人才缺乏和技术障碍，而另一大因素则是因为许多美国公司的董事会仅仅将HPC视为一种成本支出，而没有认识到HPC背后的潜在价值。

  在本文中，笔者讨论了用户在购买和使用HPC系统过程中发生的成本和效益，并分别对科学计算和商业计算两大不同领域的HPC投资进行例证说明。当然，用户实际进行投入产出比分析时，需要根据自己的实际情况综合考虑这两种方法，关键在于要对效益和成本进行正确识别和估算。不管怎样，投资HPC决不仅仅是一种成本支出，它将对企业收益、生产效率和员工技能都大有裨益。