第三三七節 雲計算

杜立鼎回歸校園，從一開始的目的就不是為了單純的學術而已。他的做法還是為了公司，這一點從來都沒有變過，李希盈也從未懷疑。只是就算是李希盈熟知杜立鼎的想法，然而對他搞出來的動作，還是覺得不可思議。

他不只是想要給自己搞點名聲出來，似乎也是真的想要在科學界做一番大事。

其實就杜立鼎自己手裏的資料來說，他真要想在科學界做一番大事，還真的一點都不難。現在數學界面對的很多難題，對他來說都是迎刃而解，答案全都歷歷在目。他如果只是想要給自己刷成就，完全可以拿出來一些更加了不起的學術資料，甚至於他想要拿到菲爾茲獎也不必費力太多，這個級別的成就，他手裏也有的是。

但是杜立鼎並不是一個無欲無求的學術精英，他的目標也不是單純的為自己拿獎。他做事的第一考慮始終還是自己的公司服務，因此他做的事情，更多的還是為了強調森蘭公司的實力，至於說自己的成就如何反而是次要的。

所以這一次，當森蘭需要宣傳自己的雲服務，需要強調自己的技術實力比別人都強，甚至需要拿出來黑科技級別的成就時，杜立鼎也選擇了用雲計算來解決數學問題這個方式。

雲計算也是雲服務的一種，而且比起來商業上用到的雲服務，科學對於雲計算的要求無疑更高。無論是運算量方面還是精度方面，與科學相比，商業服務的那點要求完全就是個孩子。只要能夠證明森蘭的雲服務即使在科學領域都能夠有所貢獻，那麼他們在商業領域的優勢自然也會被人當做理所當然的事情。

而在科學領域靠着計算機技術做些事情，這也不是什麼新鮮事情了。

“1976年的時候，電子計算機解決了四色猜想。1998年，開普勒猜想藉助計算機得以解決。麻省理工現在正在開設研究小組，試圖用計算機解決E8結構，西班牙人正在研究費克特問題，為此專門造了一台超級計算機。隨着數學的進步，現在很多的數學問題都是需要電子計算機提供的巨大的運算量才能夠解決的。我所做的事情其實不足為奇——只不過我沒有選擇使用超算，而是用了我們的雲計算而已。”

對自己的做法，杜立鼎也和李希盈解釋了一下，用計算解決數學問題算不上什麼創舉，甚至可以說是由來已久。而且在杜立鼎看來，數學也好，其他學科也好，現在的科研工作都離不開計算機的。科學的進步需要有足夠的物質條件作為基礎，這就是一個明顯的例子。

“科學發展到今天的這一步，很多課題之中，所需要的計算量已經非常大了。別說人腦沒法完成那些運算，就算是一般的民用電腦都根本支撐不起來科學發展所需要的運算量。很多國外的科研小組面對這些問題都是用超算解決問題的，然而可惜的是，我們國內的客觀條件有限，超算太貴了，現在我們國內根本玩不起。”

科學的進步需要有出色的運算能力才行，這個問題，其實最好還是要用超算解決。然而可惜的是，現在這個時候，中國的超算水平實在有些太低——雖然在20年後，中國在超算領域裏面是可以和美國人一較高下的超級強國，有些超算的名字人盡皆知，但是在21世紀初，中國的超算水準卻遠沒有日後那麼發達。

此時的超算領域可以說完全是美國人的天下，看看此時的超算TOP500就知道，這個領域基本上就是美國一家獨大。最多也就只有RB的NEC公司，會嘗試傾盡全力打造出來一台機器嘗試着去嘗試着爭奪一下榜首，可是很快也就會在IBM，英特爾，戴爾，矽圖等公司的絞殺下，無力抗爭。

可是即使如此，RB也被認為是最有可能和美國競爭超算的了，因為他們的超算至少還能夠進入世界前十，偶爾還能拿到第一。這樣的實力已經很不錯了，至於像是日後的中國那樣，在TOP500裏面一下子佔據200多，甚至超過美國的挑戰者，現在根本沒有。

此時的中國，水平更是差勁的可以。TOP500裏面，中國的計算機也就只有不到十台，而且最高的也是40名開外了——要知道超算這個領域，排名差一名計算速度都有可能相差很大，TOP500的最後一名，運算效率甚至會只有第一名的0.5%。而可悲的是，中國最出色的超算也只是在2000年拿到了48名的排名，而在那之後，美日發展速度日益增快，中國也被進一步甩開了。

這個領域現在非常薄弱，而在杜立鼎記憶之中，這個領域想要迎頭趕上也還需要很久。

對於國內的科學發展，這卻絕對不是什麼好消息。沒有超算就沒有運算能力，這會限制很多科研課題的發展。

一般來說，越是進行複雜運算，需要的硬件條件就越是出色。有些時候為了解決一些專門的學術問題，也必須得專門定製自己的超級計算機才行。不只是數學問題如此，物理學，化學當中，很多問題也需要用到超級計算機。

然而超級計算機大部分全都造價不菲。尤其是現在超算越來越發達的時代，一個超級計算機想要造出來，上千個CPU，上百個GPU，再加上不少的計算加速卡，光是硬件費用就得上千萬。而要是再算上建立超級計算機的研發，怕是上億的資金都能輕而易舉的燒進去。

這樣的錢並不是誰都有的，尤其是一些全靠國家支持的基礎學科，更是沒這筆資金。因此很長一段時間以來，超級計算機的發展都是少數國家的遊戲。更何況，還有一個相當重要的事情就是因為計算機發展的足夠快速，所以超級計算機這種東西，一般來說做出來沒多久就會過時，這更是讓人的投資慾望降低了不少。

這個領域的發展就是在燒錢，沒有足夠的錢，那就很有可能在幾年之內就會被人遠遠甩開，而且甩開的幅度甚至可能會讓人瞠目結舌。

舉例子來說，1996年深藍電腦在對抗卡斯帕羅夫的國際象棋賽之中獲勝，人們一時間盛傳電腦的智慧超過了人類，還滋生了不少表現對人工智能的恐懼和嚮往的文學作品。甚至還有人編造出來了老毛子的象棋大師1989年被人工智能計算機電死的新聞，似乎新時代就要到來了。

然而這些事當時轟動一時，可是在後人看來無疑非常可笑：96年的超級計算機，計算量距離人工智能的誕生可以說還是遙不可及——深藍的運算速度其實只有11.38GFLOPS，而2015年市售級的英特爾的Skylake晶片都有100以上，也沒聽說誰家電腦會主動電死人。

而從96年到16年，短短的20年間，就連個人電腦都超過了超級計算機了。而20年間超級計算機進步了多少？簡單的舉例子來說，同樣是下棋的超級計算器，16年的阿爾法狗，運算量大概是深藍的三萬倍左右。

超級計算機的進步速度太快了，沒有足夠的錢就根本跟不上這個行業的發展。然而用大量的資金去支持基礎科學的發展，中國還沒有那麼富裕。

“科學是無國界的，但研究科學的路上卻有着強國和弱國的區別。科學的研究發展到了今天，早已經不是可以吃着鹹菜打着算盤就可以進行下去的了，有時候科學就是燒錢，沒有錢的話什麼研究都進行不下去。天才的科學家雖然依然還是意義重大，但是科學本身的工具也不可或缺。”

杜立鼎手裏並不缺乏科研資料，他要是真的想要推動中國科技發展，也可以拿出來不少資料。但是他卻認為，比起來單純的結果，一個合理的科研環境更符合中國的需要。這就像是一個弱國需要變強，在買槍買炮和建立工業體系之間，他會毫不猶豫的選擇後者。

對國內的科研環境，他也真的是準備做些什麼。

“每年燒上幾億元去做幾道數學題，這種財力我沒有，咱們國內也沒有人願意去做。但是我卻可以用一些方式，把做題的成本降低。超級計算機這樣的東西燒錢太多，我們沒法去玩，不過用分佈式計算取代超級計算機的作用，把超級計算機的成本降低，我們還是可以做到的。”

“說到底，科學研究需要的不是超算，而是計算速度。這個問題看似不好解決，對我們公司來說卻也是個機會。也許我們可以靠着我們大量的伺服器搞起來雲服務，通過雲服務，協助學界完成一些科研方面的計算。一方面，這算是開拓了新的市場，讓我們的雲服務可以發揮更大的作用，另外一方面，也算是為我們的業務做了宣傳，讓人們知道了，我們的技術到底有多強。”

對於現在的科研來說，確實是越來越離不開計算機的功用了。可是超算不夠用，那麼，也許雲計算就是解決問題的最好方法之一。比起來超算，雲計算費用低廉，而且一樣也可以提供不錯的計算量，這也算是一個超算的廉價替代品了。

只是對此，李希盈也提出來了一個問題。

“雲計算也許很好，但是比起來超算終究還是不如啊。超算的并行運算速度，根本不是雲計算這樣依賴於網速的東西可以比擬的，雙方可以說有天壤之別。這樣的東西用於商業方面絕對沒有問題，但是用於科研，真的行嗎？”

“總比國內一窮二白，什麼都沒有強吧——而且你別忘了，我們提供的不只是分佈式計算，而是雲服務啊。雲服務可不只是硬件的分佈式計算，它是包括了軟件的應用的。”