IBM 工程師 Michael Johnston

數(shù)十年來，研究者都在用高效能運(yùn)算（ HPC ）來提升系統(tǒng)的速度和規(guī)模，現(xiàn)在，IBM 的新模型——數(shù)據(jù)中心計算（DCS ）將提供更快速高效的運(yùn)算架構(gòu)。

雷鋒網(wǎng)了解到，DCS 提供了專注于協(xié)同定位運(yùn)算和數(shù)據(jù)的計算架構(gòu)，目的是減少數(shù)據(jù)遷移，從而使用戶能夠以前所未有的速度將復(fù)雜的分析程序應(yīng)用于千兆字節(jié)（PB ） 數(shù)據(jù)。IBM 認(rèn)為， DCS 模式將使科研人員和機(jī)構(gòu)能夠在計算機(jī)的幫助下加快新材料的發(fā)現(xiàn)，設(shè)計和測試過程。

Michael Johnston 是具有計算生物物理學(xué)和生物化學(xué)專業(yè)背景的 IBM 研究工程師，致力于 HPC 和應(yīng)用程序設(shè)計。Michael Johnston 博士的 DCS 及云系統(tǒng)團(tuán)隊是 IBM 都柏林研究實驗室的成員。在過去四年內(nèi)，Michael Johnston 的主要工作是在英國哈特里中心（Hartree Centre），與英國科學(xué)與技術(shù)設(shè)施理事會（STFC）合作進(jìn)行一系列的項目合作。IBM 發(fā)布了能夠處理海量數(shù)據(jù)流的軟件架構(gòu)原型，這是為 SKA（平方公里陣列）望遠(yuǎn)鏡項目而建，能夠自動分類天體對象。SKA 項目的主要目的是通過遍布在澳大利亞、新西蘭或貫穿南非的雷達(dá)和天線網(wǎng)絡(luò)，對射電源進(jìn)行精確觀測。

從 2015 年起，Michael Johnston 博士的焦點開始向“ 計算型材料設(shè)計 ” 上轉(zhuǎn)移。

計算型材料設(shè)計的反復(fù)實驗與穿著白大褂的科學(xué)家們在實驗室里做的化學(xué)實驗并沒有什么不同，只不過是在計算機(jī)中發(fā)生的。Michael Johnston 團(tuán)隊的目標(biāo)是幫助工業(yè)界最大程度地發(fā)揮計算機(jī)的潛力，用來設(shè)計新的分子和化學(xué)混合物（或配方）。事實上，這些“配方”就在我們身邊，像是普通居民家中洗衣粉里的化學(xué)制品，還有提高發(fā)動機(jī)性能的新款燃料添加劑等等，這些都在“配方”的范圍內(nèi)。在計算機(jī)的幫助下，企業(yè)可以省下一筆昂貴的實驗室開支，科學(xué)家們也節(jié)省了大量的時間可以用在其他設(shè)計實驗中。

Michael Johnston 表示，這些研究很大程度上都依賴于 IBM 的技術(shù)。團(tuán)隊使用 GPU，OpenPower 和 IBM 數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，用來加速數(shù)據(jù)模擬和分析。同時， IBM 認(rèn)知領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)分析方面的專家也在幫助該團(tuán)隊開發(fā)出更好的分析技術(shù)，以便為 DCS 服務(wù)。

目前，IBM 已經(jīng)與一些企業(yè)建立了合作關(guān)系，除了 STFC，IBM 還與 NVIDIA、Mellanox 等公司合作，致力于為學(xué)界、工業(yè)界和政府領(lǐng)域提供軟件解決方案。

此外，IBM 還與聯(lián)合利華合作，為其開發(fā)了一項計算型設(shè)備，讓研究人員可以在超級計算機(jī)上運(yùn)行該公司真實世界的實驗版本，并且通過一個簡單的移動界面和 HPC 黑箱，幫助他們預(yù)先篩選成分，以便聯(lián)合利華可以用更少的精力，設(shè)計出更好的新產(chǎn)品。

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))的讀者可以從上述三個圖中看出，該設(shè)備是如何檢測出甲醇和水的不同比例混合物，以及將分子溶解或者分離出來的。圖一：選擇 DCS 進(jìn)行實驗。圖二：選擇分子的測試和實驗類型。圖三：實驗完成，紅線下的混合物將被分離。

值得一提的是，Michael Johnston 博士稱自己的團(tuán)隊不僅對外面向工業(yè)界，對內(nèi)還要反饋給 IBM。哈特里中心的一部分使命是促進(jìn)數(shù)據(jù)中心的計算技術(shù)驅(qū)動發(fā)展。因此，當(dāng)人們使用這些新技術(shù)時，向研發(fā)人員提供反饋也同樣重要，必須要讓研究者通過測試結(jié)果看到哪些項目的效果比較好，以及還有沒有新的功能使得團(tuán)隊的目標(biāo)更容易達(dá)成。這種反饋過程對解決未來工業(yè)和學(xué)術(shù)界的問題有很大幫助。