1、多核对数学软件的影响

多核对数学软件的影响

1. 计算科学与软件生态系统

大约二十年前，计算建模和仿真作为科学方法论的新分支被提出，与理论和实验并列。尽管计算科学已经取得了许多显著的成就，但它仍处于发展的早期阶段。

当前，很多人认为推动计算科学发展的关键在于聚焦其核心——软件以及它所编码的数学模型和算法。虽然人们对硬件的关注可以理解，但在推进计算建模和仿真成为科学方法的一部分时，复杂的软件“生态系统”才是核心。

在应用层面，科学知识需转化为数学模型，再通过算法表达并最终编码为软件。这个过程需要领域科学家、计算机科学家和应用数学家的紧密合作，并且依赖于庞大的数学库、协议和系统软件基础设施。这些软件往往比最初运行它的硬件以及开发它的人员存在的时间更久。

然而，如今计算科学的软件生态系统面临着巨大挑战。领域科学家希望创建更大、多维的应用程序，将各种独立模型耦合或集成，在千万亿次级系统上运行，并实现高性能、自动容错和良好的可编程性。但当前的软件环境在成熟度和资金投入方面存在不足。

2. 多核带来的挑战

高性能计算（HPC）社区即将因下一代多核和异构处理器设计的出现而面临巨大变革。过去二十年来，HPC 程序员习惯了新处理器能让旧软件运行得更快，但现在这种“免费的午餐”即将结束，主要有以下三个因素：
- 物理障碍限制时钟速度提升 ：系统构建者在提高时钟速度时遇到了难以克服的物理障碍，如过多的热量、高功耗和电压泄漏。
- 处理器与内存性能差距增大 ：CPU 引脚数量和带宽达到极限，导致处理器与内存性能之间的差距进一步扩大。
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