高性能计算（HPC）的前景、如何学习HPC
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在这篇专访中，风辰先生给出了HPC的前景以及如何学习HPC的一些建议，我个人觉得很受用。
搜狐科技：专访 | 商汤HPC负责人刘文志（风辰）：未来战略的两大方向及招人的4个标准
前不久，商汤刚刚完成了4.1亿美金的B轮融资，创下了人工智能领域最大融资金额的记录。
据业界人士透露，之所以能完成这次巨大数额融资，一方面是因为商汤的算法在整个行业处于绝对领先的地位，另一方面，商汤的HPC部门十分强悍，近几年取得了不少突破性进展。
正是由于这样的突破，让投资方相信，商汤在未来完全有能力支撑其在商业化道路中的各项业务，稳步前进。
HPC，英文全称为High Performance Computing ——高性能计算，这是近一两年来随着深度学习的崛起，才逐渐进入人们视野的一个非常小众的计算领域。由于深度学习对算力的需求非常旺盛，一般的计算已经完全达不到要求，只有高性能计算才能对其提供持久而稳定的保障。
尽管商汤的HPC部门在业内很有口碑，但鲜少对外发声，在外界眼中，这个部门颇为神秘。
从网上已有的信息中，我们能获知的信息有，商汤的HPC部门为各业务提供从训练平台到部署平台的整体基础设施，并负责全面提升商汤各个产品体系的计算速度。
2017年9月28日，林达华教授亲自在NVIDIA GTC China上展示了商汤Parrots训练平台，而据业内爆料，商汤的部署平台PPL性能已足够秒杀谷歌对应产品。
为了搞清楚商汤HPC到底目前是什么情况，也为了能对业内传言进行证实，AI科技大本营对其负责人刘文志（风辰）进行了独家专访。希望透过这次交谈，了解更多内部信息。
以下为采访实录，AI科技大本营在不改变原意的基础上略做删节和修改。
AI科技大本营：商汤HPC部门，更注重软件还是硬件呢？
风辰：商汤比较注重软件和硬件的结合。
作为HPC这一块，硬件就是芯片。对商汤来说，我们是一家创业公司，不适合做芯片这类的工作，但就我们的业务来说，我们其实是需要考虑怎么把芯片的能力发挥出来的。为此，我们专门有一个HPC团队做基于芯片上的性能优化。
AI科技大本营：优化后，性能会有多大的提升呢？
风辰：如果跟这个领域最领先的公司，比如facebook、谷歌、英特尔、高通等相比，我们可以在他们的基础上提高两到三倍。至于其他一些普通的公司，我们做完优化的性能估计能达到他们的十倍，甚至十倍以上。
比如说谷歌的TensorFlow也支持手机，FaceBook的Caffe 2，我们早在一年前就已经做得比他们快很多了。不过，我们很少对外讲。另外这个东西确实也没法说，除非你把代码扔出去，不然很难让人真正看到你比别人到底快了多少。
当然，这么比较也对他们可能有点不公平。为什么这么讲？拿谷歌来说，他们自己肯定会基于自家的开源框架TensorFlow做业务上的优化，但这个框架并不会为别人的业务做优化。同样，商汤的业务也只会为商汤的业务做优化。因此，我们拿优化好的框架，与他们的开源框架比，可能并不是很公平的一件事。
AI科技大本营：既然如此，商汤会开源吗？
风辰：我们现在还没有能力开源。因为开源之后，需要的人力物力会成倍地增长。 比如，有人提了BUG，我们是修还是不修？修的话我们需要人，不修的话，别人觉得你不负责任。所以现阶段，我们选择不开源，未来等商汤做到一定规模，会考虑开源的事情。
AI科技大本营：关于软件优化这一块，主要是偏底层，还是偏具体应用呢？
风辰：两方面我们都会做。
一方面，对商汤来说，由于很多业务都是基于深度学习的。既然基于深度学习，它就有很多共同的地方，这一块我们其实更多的是基于平台，做软硬件的结合优化，这是一个偏底层的优化，不同的业务可以通用。
另一方面，基于不同的业务，又要求我们进行偏应用上的特殊处理。
总的来说，短期内，会侧重底层平台的优化。因为这个做一次，可以同时对很多业务起到助力的作用。长远来说，我们也会涉入各个业务上层的优化，和各个产品线能力协作，把产品性能做到极致．
AI科技大本营：商汤在HPC上，大的战略战略是什么？下一步会集中攻关的具体是哪个点？可否透露一下最新取得的进展？
风辰：战略上有两个方面：一个是如何将现有芯片的能力发挥到最大。另一个，跟芯片厂商一起制作芯片，从根上强化其对于深度学习的处理能力。
目前我们PPL在ARM CPU上的性能在商汤的应用上已经远超已知的大厂开源方案； 在Qualcomm GPU上的性能也超过了硬件厂商，并且已经使用在了国内手机巨头的产品中。
至于最新的进展，我只能透露一点，我们正在fpga上做深度学习的解决方案，相关产品初步预计会在明年面世。
AI科技大本营：平时会亲自来做MPI或各种编译器吗？
风辰：MPI以及其他的一些工具，大多数都用在分布式或集成的环境中。虽然有一些人也会自己去做一些有关通信的组件，但意义和价值并不大，因为MPI本身已经做得足够好了。
尽管针对业务上有特殊要求时，自己做一些特殊的编译器是有优势的。但在大多数场合下，自己做并不见得有优势。
针对这个问题，需要考虑两点：
做这个编译器对这个业务能产生多大的效应？
是否能将编译器做得足够通用？如果不是足够通用的话，那我直接写个程序就可以解决问题了。如果足够通用，那么编译器是否能处理好灵活性。
总的来说，针对这一点，主要还是看具体业务，业务不同，选择也不同。
就目前整个业界来看，直接用MPI更为普遍，很少有公司会去自己再把轮子重新造一遍，太麻烦了。再说，也很难有人达到这个层次，即便能写出来程序，就能保证一定不出问题，保证对业务有真正意义上的帮助吗？可能未必。
AI科技大本营：确实如您所说，在工具的使用上，工业界更为追求的是：效用最大、通用、及灵活性。其实工业界跟做学术的差别还挺大的。学界求新，工业求稳。即便是学界发布了最新研究，但对工业界来说，综合效率、性能、可拓展性、灵活度等，最新的算法并不一定比老的算法更为好用。您在日常工作中，老算法比新算法更为适用的情况多吗？
风辰：这是经常会遇到的情况。搞研究和做工业，两套思维方式确实不一样。研究通常更关注突破，关注在现有的情况下，能做出来的最好的效果。而工业界，通常更关心在现实应用场景中，最差的结果，至少也是平均结果。
所以说，两者评价标准的不同，也就导致对最好最新的算法的认知是不同的。学术上最好的算法也许在实际应用中，其能达到的平均结果，或者最坏的结果，并不比之前的算法达到的结果更好。
AI科技大本营：我们知道，你最为擅长的是异构并行计算，对于如何将异构并行计算用以处理具体的工业需求，您的经验非常丰富，而且就这个问题，您已经写了四本书：《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践》、《科学计算与企业经应用的并行优化》、《OpenCL 异构并行计算》，这几本书分别关注的是什么方面，您最满意的是哪本呢？
风辰：最满意的应该算是第一本《并行算法设计与性能优化》。
这本书算是其他几本书的基础，这本书讲道，其他基本偏术。把道掌握了，关于术的东西，学起来是很快的。
这本书是能够真正提升一个人对该领域的理解能力的，后面三本则更多是解决某一具体领域的实际问题。
比如第二本《并行编程方法与优化实践》是从编程语言的角度，介绍有哪些并行的编程语言和工具，每个语言具体应该怎么来用；第三本《科学计算与企业经应用的并行优化》是从应用领域的角度来展开的具体实战经验；和陈轶、长江合作的第四本《OpenCL 异构并行计算》是针对异构计算的开放运算语言OpenCL所展开的理论介绍和实战训练。
对很多人来说，实战可能更受欢迎，因为它能速成。
举个例子，你能达到的最大高度是100分，而目前的能力是60分，那么，后三本书能将你解决问题的能力从60分快速提升到70分，80分。但是，这样的学习，只是让你更接近目前的能力天花板，而不是拔高你的天花板。
如果想让自己突破这100分的天花板，将高度提升至200分，300分，让自己拥有更大的往上走的空间，就必须沉下心来学习“道”层面的思想内核。
总的来说，今天大多数中国的工程师更喜欢实战。
AI科技大本营：您所说的有关“道”的这类书，目前在市面上相对比较少见吗？
风辰：确实，术的东西已经有很多人去写了，但道的层面，很少有人写。
当然有些教授会写写“道”这个层面的内容，但是他们更偏向于计算机理论方面的“道”。这对于做研究很有意义，但对于“如何把一个程序的性能做到极致”，帮助却不大。因为学院派更关注知识的整体架构，知识体系等，但稍微有点脱离工业所能真正用到的实用性思想。
AI科技大本营：您平时比较喜欢看什么类型的书呢？
风辰：我现在看的书大多数更偏硬件体系结构，主要看里面的算法和设计。比较老一点，经典一点的理论研究类的书。这些沉淀下来的，沿用至今，被大家广泛接受的研究，才是真正被历史证明有价值的技术精髓。
我会关注其做研究的背后的指导思想和研究方法，并且一边看一边想，怎么将这些思想转化为工业实践。
举个简单的例子。对于快速排序这个问题，其实已经有许许多多的算法和实践，用于在不同情况不同配置下对其做优化。但这些优化都会带来不同程度的挑战，怎么把这种优化与硬件、算法结合起来，做出一个在工业上能快速实现的算法，这就需要追根溯源去寻找答案。
对此，我会看有关快速排序的理论基础、算法细节，会思考当这个算法在具体的硬件上跑起来时，这个硬间需要满足哪些特征，处理器的设计需要遵循哪些基本的规则，什么样的规则才能让它跑得更快。
希望增强思考能力的同学，有兴趣可以看一下《计算机程序设计艺术》，不过这本书太强悍，能浏览一下也是好的；硬件方面推荐一本书《Parallel Computer Design》，这本书介绍了现在主流计算机硬件设计所考虑的因素；还有国内陈国良院士关于并行算法设计的一套书。
关于异构并行计算
AI科技大本营：如何深入浅出地理解异构并行计算呢？
风辰：我来举一个形象化的例子吧。
人是可以多线程同时运行的，比如一边用手和嘴协同来吃饭还能一边看电视；比如走路的时候突然踩到石头快要摔倒，身体会不经过意识做出保持平衡的姿态；这是因为我们有大脑来进行有意识的计算，还有小脑、脊椎等来进行无意识的计算。
人类会把任务进行分类，不同的任务由不同的地方来控制，这样人类才能适应复杂的环境。
相比人类，计算机编程一直都是串行的，绝大多数程序只存在一个进程或者线程。因此，过去计算机能否快速处理问题，能否处理复杂问题，靠的是芯片本身的性能。
不过，在过去的几年，CPU的频率已经不太有大的提升了。你可以看到，CPU制程从65纳米，到44纳米，到14纳米，12纳米，10纳米，7纳米，如今单核的计算能力基本已接近停滞了。
而另一方面，应用对于计算性能的需求却一直在增长，怎么适应这个需求呢？所以这就要用到两种方法：并行计算和异构计算。
并行计算是指原来将原来的单核改成四核、八核来计算；异构计算则是混搭，将任务进行划分，适合用大规模并行计算的任务交给并行计算，适合单线程完成的任务用单线程，也就是说，按需分配硬件的计算资源。正如人的大脑、小脑、脊椎各司其职。
比如，在安防领域，神经网络的计算部分是在GPU上进行，而逻辑处理则是在CPU上进行。
从本质来说，异构计算与多核并行都是为了将计算能力进行最大化，我们统称异构并行计算。
关于HPC人才空缺
AI科技大本营：相比原来的单线程计算，做异构并行计算对程序员有哪些更高的要求呢？
风辰：要求确实更高了。异构并行非常难。
程序员的思维模式需要从根本上做转变。原来是基于单线程的思维模式，现在要将算法设计成多线程。怎么样能把任务很好地分配到各个处理器上，怎么去利用好各个处理器上的硬件资源，这都是很难的。
AI科技大本营：这一块的人才培养跟得上吗？
风辰：异构这个概念直到近来才得到大家的重视，学校还没有来得及培养这类人才。
虽然有些高校会开相关的选修课，但开课老师一直是待在学校，本身并没有太多实战经验，也没有经历过来自工业界的摔打，所以，总的来说，培养效果不是很明显。
而随着这几年深度学习的崛起，工业界对于人才的需求越来越旺盛，学校的培养不仅跟不上，而且这个鸿沟目前的状态是越来越大。几乎所有的公司都在抱怨，这个领域的人才不够用。商汤在HPC这个领域还挺有名气的，我们都很难找到满足要求的人才，其他公司更不用说了。稍微优秀点的人才，四处难觅，都抢着要。
如果说要解决人才这个问题，最好的方法，就是先培养一批非常好的老师，然后想办法让尽可能多的学生能触及并获取到这部分教师资源。
AI科技大本营：目前在国内的HPC领域，有您比较欣赏的人吗？
风辰：基本没有。我没有发现国内有多少人真正可以在这个领域做到非常高的水平，这表现在多个方面：远见、决心、执行能力。
AI科技大本营：跟国外相比，中国在HPC领域差距大吗？
风辰：在硬件上，我们已经世界领先了。因为中国有钱，可以买最好的硬件，但软件方面，不是拿钱就可以堆出来的，特别是人才，这是有培养周期的。
商汤如何招人
AI科技大本营：对于人才这一块，您在招聘中比较倾向于招应届生，还是有几年工作经验的呢？
风辰：基本上只能应届生，因为有工作经验，并且干得很优秀的人才，实在太少太少了。对于应届毕业生，我们一般比较看好来自事上海交大、中国科学院大学、清华、北航、北邮这些在中国计算机专业排名前十的大学。
AI科技大本营：这些应届生毕业进入HPC领域，大概能拿到多高的薪酬？
风辰：这个不好说，不过普遍比其他的工程师要高。一般来说，硕士学历，或者非常拔尖的本科生，一般能拿到平均30万左右的年薪。博士更多一些。
AI科技大本营：您招人的标准是？
风辰：商汤在用人标准方面，整体应该是业界最高的。放到HPC领域，我会看这么几个方面：
对这个行业的热爱程度
解决通用实际问题的能力
对计算机体系结构的整体把握能力
数据处理能力
此外，我会非常看重这个人是不是具备很好的解决问题思维。因为这将决定一个人的成长速度，以及未来有潜力达到怎样的高度。
AI科技大本营：如何考察这种思维能力呢？
风辰：最简单的，你抛一个问题给他，看他会以怎样的模式去思考，怎么去解决一个并不熟悉的问题，如何写代码。
AI科技大本营：目前为止，有在面试中遇到过让您眼前一亮的学生吗？
风辰：目前基本上没有，不过今年面试的学生有一些已经接近了，相信很快就有了。
这其实是整个培养体系不完善造成的。现在连我本人，也是不断遇到问题，思考问题，然后自己去构建知识体系。学校的教授，与实际情况离得比较远，其实并没有这个能力将这个培养体系构建起来。
HPC人才的职业成长
AI科技大本营：对于毕业生来说，大概需要多长时间能成长为一个优秀的HPC人才呢？
风辰：一般来说，本科毕业大致需要5-6年，硕士毕业在3年左右，博士则是1-2年。不过，人才成长的速度会越来越快。
AI科技大本营：如果入职商汤HPC部门，您会从哪些方面去帮助人才成长？
风辰：有以下几个方面吧。
进一步帮助他完善计算机体系结构的理论基础，比如计算机是怎么做计算的，一个计算从把指令放出去，到最后执行完成，写回历程，会经历哪些阶段，每个阶段是怎么处理的；
培养他如何去设计一个好的并行算法；
交给他常见的软件工程师所必需掌握的各项技能；
训练他如何编程，如何写出高质量的程序；
培养解决各类实际问题的能力，无论是异构并行算法上出现的问题，还是硬件层面出现的问题。
AI科技大本营：现在最头疼的事情是？
风辰：找人找人找人！找对的人！
AI科技大本营：这是整个行业都头疼的事情。（笑）
风辰：所以才有抢人大战。（笑）
附：风辰简介：
硕士毕业于中国科学院研究生院，现为 SenseTime异构并行计算部门负责人，负责代码性能优化、芯片化、自动驾驶业务。
曾于 2011 年至 2014 年间于英伟达担任并行计算工程师。后就职百度深度学习研究院高级研发工程师，负责异构计算组日常工作。两项美国专利申请已公示、多项国内专利公示。
已出版《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践》、《科学计算与企业经应用的并行优化》、《OpenCL 异构并行计算》等四本个人著作，其中《并行算法设计与性能优化》已印刷近万本。