2018年6月15日，GPU数据库公司Zilliz创始人兼CEO星爵受邀出席第32届ACM国际高性能计算会议（ICS 2018）圆桌论坛，与来自学术界和工业界的多国专家共同探讨HPC和大数据处理的未来。

ICS 2018于2018年6月13日至15日在北京国际会展中心隆重举行。本届会议由中国科学院计算技术研究所、IBM和以色列理工学院主办，并获得了ACM、微软、华为和Zilliz等机构的联合支持。ICS创办于1987年，是高性能计算领域一年一度的顶级学术盛会。今年是此次会议第一次在中国举办，彰显了国际学术届对我国高性能计算领域近年来蓬勃发展的关注和肯定。

本次ICS圆桌论坛由IEEE Fellow、前Intel首席工程师Avi Mendelson教授主持，出席嘉宾包括Zilliz创始人兼CEO星爵、IEEE和ACM双Fellow获得者高光荣教授、IBM研发总监鞠海、英伟达首席架构师Judy He和西班牙巴塞罗那超级计算中心主任Mateo Valero教授等多位专家。一众嘉宾共同探讨了HPC和大数据处理的现状和挑战，并结合各自研究领域展望了行业发展的未来和趋势。 

Zilliz创始人兼CEO星爵谈到，各行各业日益增长的实时大数据分析需求与陈旧的数据库软硬件体系结构之间的矛盾是目前数据处理领域的一个突出矛盾。近年来，全球数据量保持着每两年翻一番的高速增长，而且随着物联网的广泛应用，数据量增长将进一步加速。大数据应用已渗透至人类生活的各个方面，我们需要更敏捷更精准更实时的数据分析处理。同时，企业希望大幅度降低大数据基础架构的软硬件成本和能耗，提高投入产出比（ROI）。 

星爵进一步指出，在过去的十年里，CPU在结构设计及工艺两方面遭遇瓶颈，导致了摩尔定律的终结；而以GPU为代表的新一代异构众核处理器架构迅猛发展，性能提升了数百倍。GPU作为新一代大数据处理的承载硬件已然表现出了强劲的性能威力和极大的性价比提升，国内外也出现了一批GPU硬件加速的数据库产品。GPU数据库和传统数据库相比，查询性能提升数百倍，同时硬件成本和运维成本降低了一个数量级。

最后，星爵对大数据处理的未来作出了展望：“正如AI计算平台经历了从CPU到GPU再到TPU的演进，未来一定会出现专门为数据处理量身定制的DPU（Data Processing Unit）芯片，提供更高效的数据处理能力和更低的能耗。”

高光荣教授谈到，一方面，摩尔定律已经失效，另一方面人类社会正处在从PC互联网、移动互联网过渡到智能物联网的新阶段，越来越多的智能设备正在诞生，越来越多的数据正在产生，对海量数据的管理和有效利用提出了越来越高的要求。高教授进一步提出了数据流模型，采用数据驱动的方式实现对包括CPU、GPU和FPGA等异构系统资源的高效调度和充分利用，在智能数据分析、机器学习和类脑计算等领域有着广泛的应用前景。

IBM研发总监鞠海提到，IBM推出了基于OpenPOWER架构的P8和P9系列服务器，搭载了NVIDIA Tesla P100和V100 GPU处理器和NvLink高速数据通道，同时集成了TensorFlow深度学习平台和Zilliz GPU数据库，以此满足AI计算和大数据处理的需求。

英伟达首席架构师Judy He表示，目前NVIDIA生产的最新一代GPU的处理能力已经超过最新一代CPU百倍之多，而预计到2025年，两者之间的性能差距将进一步扩大到上千倍。从HPC到深度学习，再到大数据处理，GPU正在为多个领域带来革新。

Mateo Valero教授也针对大数据处理给出了自己的看法。他指出，伴随着GPU等众核处理器的大规模应用，并行编程模型和运行系统需要不断发展和改进，以克服众核处理器在功耗、内存、可编程性和灵活性方面的限制。Valero教授介绍了一种运行时体系结构相关RAA（Run-time Architecture Aware）的方法。RAA是一种基于程序运行时状态设计的大规模并行体系结构，为程序员提供异构计算系统的透明度， 减轻并行程序的开发难度，未来将在大数据处理领域得到广泛运用。

最后，圆桌会议的主持人Mendelson教授的收尾词瞻首了HPC和大数据的未来。他谈到，HPC和大数据处理需要全球共同关注与参与，希望学术界和产业界能够通力合作，携手同行，共同推动领域的蓬勃发展。