大数据时代高性能计算教育面临的挑战之探讨
过去几年，我国许多高校参加国际大学生超算竞赛都取得了不错的成绩。通过比赛，指导教师对高性能计算也有了更加深刻的认识，认识到了应该如何引导学生兴趣，如何理解系统，只有理解了系统才能用好高性能计算机，才能培养好人才。虽说如此，在大数据时代，高性能计算教育在中国依然面临着巨大的挑战。
第一，多样化的计算机体系结构设计。现在的计算机系统结构非常复杂，不仅应用科学家难以理解，计算机专业的教师也很难掌握。当代计算机系统的结构层次非常多，结构变化非常快，以至于许多传统的高性能计算企业和制造商都无力应对，有些甚至退出了这个领域。复杂的体系结构变化无法及时地反映到大学课程中，很多学校的计算机学科都来不及更新课程体系和实践教学环境，难以跟上计算机结构快速发展的节奏。
第二，编程环境纷繁复杂。随着大数据和云计算的蓬勃发展，近几年出现了几十种并行编程模型和环境工具，包括MPI、OpenMP、CUDA、Java、OpenCL、HMPP、OpenACC等。即便在中国科学技术大学，并行计算教学和科研方面的历史较长基础较好，教师仍感到难以快速跟上并行处理技术发展的步伐。可想而知，其他没有并行计算基础的高校就更难以适应这种变化。
第三，编程模型与硬件的对应关系模糊，没有统一的编程模型。我国本科教育缺乏对学生并行编程能力的培养，在向社会每年输送的约10万名计算机专业的学生中，能够编写并行程序的寥寥无几。随着计算机系统结构的发展和变迁，不管喜不喜欢，都应该学会写并行程序。这需要在计算机课程体系方面有大的变革。
尽管我国在高性能计算机系统研制方面开始占据世界领先位置，但从这些挑战来看，我们在教育方面还远远落后。
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