他说，目前的云模型并不支持顶尖的超级计算。“动员Grand Challenge应用的人加入云计算就如同要说服驾驶F1赛车的人去乘公共汽车。”因为HPC主要执行计算密集型的任务，CPU的利用率已经很高，因此虚拟化技术对于HPC的CPU利用率作用不大。虚拟化对计算密集型(如果数据能全部放进内存)应用的影响很小，而I/O密集型应用的性能则会有一定下降。

　　他同时表示，云计算的易用性会影响传统的HPC计算模式。传统的排队处理方式很难实现按需即时响应的科学计算，而On-demand的云计算给HPC提供了更易交互的计算模式。如同几年前用大众化的PC服务器搭建集群以及最近用GPU加速科学计算一样，云计算对于HPC也是一次模式转变。

　　另外，李国杰院士还特别指出，虽然云计算是发展趋势所在，但现在对云计算基础关键技术的研究还远远不够，业界过于偏重虚拟化技术，而忽视了对计算机系统技术的研究。

　　而10月30日首次在中国举办的IDC HPC User Forum上，美国高级生物医学计算中心信息系统部研究人员 Jack R. Collins博士在演讲中就目前如何应用高性能计算和云计算来攻克癌症研究做了有关介绍，分享了经验。

　　Jack博士表示，从医学研究的角度来看，癌症研究目前主要从药物研究、致癌机理、基因学等不同角度在进行。而不论是基因研究还是药物研究都需要大量的计算模拟做研究支持。对于NCI美国国家癌症研究中心来说，癌症的研究已经成为驱动其高性能计算发展的主要因素。而研究中心的数据规模也随着癌症研究的深入和数学模型的日益精确爆炸式的增长。

　　Jack博士认为，高性能计算面临四大挑战：如何应对数据的海量增长；如何应对计算性能增长带来的系统压力；如何从软件和系统的角度来做长远规划；如何应对来自社会的可靠性和安全性质疑。Jack博士表示，也许未来云计算可以解决上述难题，最终将HPC变成计算即服务（CAAS）、信息即服务（IAAS）等来解决医学研究中的计算互通性和数据共享。

　　美国Advisory Council第二届中国高性能计算研讨会(10月27日)、2010年全国高性能计算学术年会(HPC China 2010会议，10月28日～29日)、IDC HPC User Forum(10月30日)三个会议总共有100多场专题技术讲座，内容非常丰富。涉及的技术热点包括：GPU计算、异构HPC、千万亿次(petascale)、百亿亿次(exascale)、云计算等。

（文章来源：《中国教育网络》杂志2010年12月刊）