5.一個讓人十分費(fèi)解的局面是，國內(nèi)各大云服務(wù)提供商（諸如阿里云、盛大云、萬網(wǎng)云）似乎對GPU并行計算沒有任何動作。

　　自從云計算的概念提出，迅速在中國IT界形成了熱點，大大小小的云服務(wù)商如雨后春筍般出現(xiàn)。幾大云服務(wù)商以各種名目強(qiáng)調(diào)自身特色的云計算服務(wù)組合，如阿里云的“飛天”平臺；百度BAE云平臺；浪潮集團(tuán)建立的HPC/IDC、媒體云、教育云；華為公司彈性云計算FusionCloud戰(zhàn)略；騰訊云生態(tài)系統(tǒng)；華云數(shù)據(jù)公司推出的運(yùn)營型PaaS平臺。

　　然而在形形色色的各種名號之下，各家公司的服務(wù)內(nèi)容非常同質(zhì)化，基本都是網(wǎng)絡(luò)存儲+虛擬CPU計算時段租用的模式。對用戶真正的運(yùn)算需求理解挖掘不夠，往往只是把一些淺層的PC功能簡單轉(zhuǎn)移到云端，對于復(fù)雜度高、維護(hù)難度大的運(yùn)算功能未能提供虛擬層的解決方案。換句話說，凡是用戶在PC端已經(jīng)能輕松愉快做的事（比如辦公軟件），云服務(wù)商不厭其煩的去勸說用戶將其轉(zhuǎn)移到云端，而中小企業(yè)用戶感到力不從心、真正需要幫助的具有技術(shù)難度的運(yùn)算功能，云服務(wù)商就一問三不知了。

　　近期，筆者單位由于為客戶開發(fā)的應(yīng)用涉及高強(qiáng)度的數(shù)據(jù)處理，需要并行運(yùn)算。我們與多個云服務(wù)商接洽，均未見有提供GPU并行運(yùn)算服務(wù)。這是一個讓人難以理解的局面，電話聯(lián)系云服務(wù)商相關(guān)工作人員，他們的典型反應(yīng)如下：

　　· （客服人員）“這個我們不是很清楚，幫你轉(zhuǎn)接技術(shù)人員”。

　　· （技術(shù)支持）“沒怎么聽說過，這個國內(nèi)好像還沒有吧？”

　　· （技術(shù)經(jīng)理）“我們的服務(wù)器能不能加載GPU并行運(yùn)算不清楚，不太了解市場有沒有這樣的需求”。

　　高性能并行計算主要采用CPU+GPU的異構(gòu)模式，這種構(gòu)架已經(jīng)成功的在云服務(wù)器端實現(xiàn)資源虛擬化。但令人迷惑的是，中國國內(nèi)各大云服務(wù)商的官網(wǎng)連GPU并行運(yùn)算的影子都看不到，甚至接觸過的各大公司技術(shù)服務(wù)及營銷人員似乎對GPU并行運(yùn)算毫無概念。以下我們分別就幾個問題，探討這一尷尬局面的成因：

　�。�1）難道GPU并行運(yùn)算目前在國內(nèi)沒有市場？

　　（2）虛擬化GPU并行運(yùn)算在國內(nèi)的實施遇見技術(shù)上的困難？

　　（3）各大云服務(wù)公司管理層，是否對計算需求缺乏了解、對高性能技術(shù)發(fā)展不敏感？

　�。�4）亦或是商務(wù)決策層與先進(jìn)技術(shù)圈形成脫節(jié)？

　　對上述的第（1）點市場因素：如前所述，隨著圖形圖像、動畫視頻、3D運(yùn)算、及大數(shù)據(jù)分析的廣泛應(yīng)用，對GPU并行運(yùn)算的需求很高；而玩兒轉(zhuǎn)這種高大上的前沿計算，普通中小企業(yè)在系統(tǒng)搭建、程序開發(fā)及維護(hù)都缺乏足夠檔次的常備技術(shù)隊伍，因此非常需要云服務(wù)商的界入，降低此類技術(shù)的使用門檻，提供包括IaaS、PaaS、SaaS等整套共享租用服務(wù)。因此國內(nèi)的市場需求是非常旺盛的。

　　關(guān)于上述的第（2）點技術(shù)實施因素：虛擬化GPU運(yùn)用于云計算服務(wù)的技術(shù)也早已成熟。如前所述，NVIDIA公司CUDA體系與云服務(wù)器已經(jīng)有了完美的對接，在此基礎(chǔ)上美國Amazon，Google，Joyent等公司均已提供相應(yīng)的商業(yè)云計算租用服務(wù)。

　　2014年1月，曙光公司、NVIDIA公司、思杰公司合作推出“云圖”（W760-G10），具備GPU硬件虛擬化的能力；雖然尚未見有明確的云租用服務(wù)，但是可以看出，技術(shù)實現(xiàn)并非阻礙所在。

　　對上述的（3）管理層因素：近年成長起來的國內(nèi)明星公司，如騰訊、阿里等，都經(jīng)歷了一個極短時間內(nèi)的快速膨脹，很多早期人員隨之自然升入高級管理層。然而，早期人員許多在自身的知識基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力方面存著嚴(yán)重的不足。大專生去面試本科生、研究生的現(xiàn)象實屬常見。隨著公司業(yè)務(wù)的拓展，整體技術(shù)積淀不足的弱點顯露出來，管理層對技術(shù)的理解力與敏感度不夠。

　　對上述的第（4）點因素：中國IT及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，曾長期奉行技術(shù)“拷貝主義”，精力心思多用于摸索中國土壤上的營利模式。中國企業(yè)對于應(yīng)用層面的市場敏感度是相當(dāng)出色的。但是，對于深層的技術(shù)策源動向，一直是忽視的。商務(wù)決策層需倚靠技術(shù)管理層的建議，而技術(shù)管理層或者自身夠不著技術(shù)前沿、或者早已脫離技術(shù)前沿；中國高�？蒲袡C(jī)構(gòu)以純文章數(shù)為導(dǎo)向的研究風(fēng)氣，培養(yǎng)不出既尖端又實用的新鮮血液給企業(yè)，也鮮有學(xué)術(shù)專家真正花心思做好企業(yè)顧問。種種原因，商務(wù)決策層和先進(jìn)技術(shù)圈是脫節(jié)的。

　　因此我們認(rèn)為，對GPU并行云計算的市場需求和技術(shù)實現(xiàn)都不是問題所在。中國有志于做好云計算服務(wù)的各個公司，有必要進(jìn)一步提升其技術(shù)管理層的技術(shù)素養(yǎng)、商務(wù)決策層的技術(shù)意識。

　　「IT時代周刊批注」雖然全球云計算市場保持著平穩(wěn)增長的態(tài)勢，但也應(yīng)看到，各個國家間的云計算產(chǎn)業(yè)、市場和服務(wù)現(xiàn)況相距非常大。以中國為例，除了上述云服務(wù)企業(yè)存在的技術(shù)和服務(wù)因素外，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全也不容忽視。有專家就指出，國內(nèi)云服務(wù)商在網(wǎng)絡(luò)安全方面的防護(hù)措施仍比較薄弱。國內(nèi)典型云服務(wù)企業(yè)發(fā)生的安全事件中有50%是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的，占比達(dá)53%，隨著我國云服務(wù)用戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大，安全問題數(shù)量也將迅速增長。

　　6.云計算商應(yīng)腳踏實地、聚焦本質(zhì)價值：幫助眾多中小公司運(yùn)用前沿計算工具，提升中國移動互聯(lián)新經(jīng)濟(jì)的技術(shù)檔次。

　　中國過去三十多年的經(jīng)濟(jì)奇跡，是從無到有、從低到高的迅速變換過程。在經(jīng)濟(jì)層次迅速攀升的年代，昨日的成功者、今日的弄潮兒，難免不受以往經(jīng)驗與習(xí)慣思維的影響。出于習(xí)慣，凡起商業(yè)項目，重視商業(yè)渠道的爭奪、善于造勢，對于產(chǎn)品內(nèi)涵價值的挖掘卻很欠缺。此種做生意的方式，不可否認(rèn)在以往也取得過巨大的成功，但是我們也看到，每當(dāng)新流行概念出現(xiàn)，就呈現(xiàn)“眾口一詞、一擁而上、簡單復(fù)制、同質(zhì)單一”的局面。善于熱炒，而不扎實做事，不深入挖掘概念的內(nèi)涵價值，如納米、物聯(lián)、機(jī)器人、3D打印等等流行熱點比比皆是。概念固然很好，不做實做真，終究增加不了硬實力。

　　云計算服務(wù)，通過將繁瑣的技術(shù)維護(hù)的移至云端，把“很難很先進(jìn)”的技術(shù)功能打包封裝，降低用戶使用的技術(shù)門檻，實現(xiàn)社會智力資源共享。而現(xiàn)今中國的大大小小云服務(wù)商，簡單講就是個“遠(yuǎn)程機(jī)房+移動大硬盤”模式，意義著實有限。當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)幾乎唯中國一枝獨(dú)秀，中國名企牛氣沖天，何以搞個云計算卻停留在如此低的層次？歸根結(jié)底還在于商務(wù)觀念未脫落低水平市場中粗放競爭的歷史烙印，不習(xí)慣通過深挖技術(shù)內(nèi)涵，發(fā)揮內(nèi)在價值而建立商務(wù)優(yōu)勢的路線。

　　云計算作為一個“很實在很技術(shù)”東西，服務(wù)對象是商業(yè)應(yīng)用型公司，具有理智化決策的行為特征。腦白金式的蒙蔽營銷手法登峰造極，放在這里卻未必有效。中國的移動互聯(lián)新經(jīng)濟(jì)在應(yīng)用層面，欣欣向榮，活力四射，全世界數(shù)一數(shù)二。相應(yīng)的，云計算服務(wù)作為其龍骨支撐，不跟上是不行的。大量的視頻音圖+3D+規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)分析 =》高強(qiáng)度計算任務(wù) =》云GPU并行運(yùn)算，這是一個非常簡單明了的推導(dǎo)鏈條。何必瞻前顧后，剪不斷理還亂？

　　本文作者祁海江，青島五脈泉信息有限公司技術(shù)主管，南京大學(xué)計算機(jī)碩士，賓夕法尼亞大學(xué)生物工程博士。