ACM通信

计算机职业发展道路

由高性能计算推动的职业生涯

多娜·克劳福德
ACM通信，2021年1月，第64卷第1期，第9页
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评论

我一直在努力解释为什么超级计算或高性能计算(HPC)对我的职业生涯至关重要。

我一开始并不喜欢高性能计算。1969年我刚开始读本科时，它几乎不存在。但我喜欢数学，喜欢用方程式描述世界的简单优雅，喜欢有辨别对错的能力。在一个充满细微差别和解释的世界里，数学的客观性在向我说话(现在仍然如此)。作为家里第一个上大学的人，我毕业时不知道该从事什么职业。凭借德语学位和对全球事务的兴趣，我申请了中央情报局(CIA)、联邦调查局(FBI)、国家安全局和能源部(DOE)的国家安全实验室。我很幸运地收到了能源部桑迪亚学院的offer，他们认为送我去斯坦福大学攻读运筹学——应用数学，处理优化的硕士学位是合适的。一上班，我就开始为大型计算机编写代码。我的第一个任务是找到一种算法，可以精确计算照射在抛物线槽上的阳光量。当它完成后，我们一遍又一遍地运行它，以了解如何建立太阳能农场以最佳地捕获太阳能。 This was in the late 1970s when solar farms were a new concept. Pioneering code for large, first-of-a-kind computers was thrilling and knowing that the results made a difference was exhilarating. I was hooked.

高性能计算已经成为科学研究和发现不可或缺的一部分。这与苹果、Facebook或谷歌等公司的做法不同。这些都是很酷的工作，但对我来说，能够通过使用大型计算机将我的应用数学应用到科学研究中，真是太神奇了。我们可以通过计算机模拟“进行危险的、昂贵的、长达几个世纪的实验”。因此，我们和其他几个率先开创超级计算的地方(主要是国家实验室)从根本上改变了科学方法，从理论和实验转向理论、实验和模拟。

当我在Sandia工作时，我们的模型和大规模计算产生了很大的影响。例如，在其他事情中，我们对降落伞如何工作的知识有助于汽车安全气囊的发展。我们还与固特异密切合作，帮助他们从财务危机中恢复过来，用高性能计算的新方法设计和生产轮胎。

在桑迪亚工作了25年之后，我很荣幸能够领导世界上首屈一指的计算中心之一。我在劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)工作了15年。

随着高性能计算越来越被广泛接受，越来越多的数据被收集，计算机变得越来越大，这自然导致了将超级计算用于机器学习和人们所认为的人工智能(AI)。要想在人工智能领域达到世界级水平，需要具备三个条件:最先进的算法、快速的计算硬件和充足的数据供应。

最近，LLNL开发了一个人工智能驱动的计算平台，模拟病毒和抗体的分子行为，以创建Covid药物。

国家安全实验室与其他优秀机构的区别在于，它们采用多学科的方法来解决非常庞大、复杂、长期的重大挑战。但令人兴奋的是，这些实验室为国家安全提供的解决方案也为能源、环境和医学等领域的社会带来了巨大利益。

当我在2016年退休时，我不得不继续从事科学和计算。这就是为什么我联合创立了利弗莫尔实验室基金会(LLF)。该基金会正在利用实验室的计算和数据分析能力来处理大量数据，以帮助确定肌萎缩性侧索硬化症(ALS)或卢伽雷氏症的病因。我们的目标是提高我们对肌萎缩性侧索硬化症的了解，加速新疗法和治疗方法的开发。

此外，在一个审视系统性种族主义的世界里，LLF鼓励黑人学生和其他历史上代表性不足的群体通过提供与实验室设施和导师接触的独特机会来追求STEM。

对于计算机如何让我们的世界变得更美好，我只触及了皮毛。我们的星球面临着令人生畏的问题，而高性能计算是解决其中许多问题的关键。

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