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濉溪:一场暴雨 一座暖城(图)


2018年09月24日 02:18

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张常宁与吴冠希张常宁与吴冠希

  文/吴冠希

  前段时间我向张常宁求婚了,我们收到了特别特别多的祝福。亲人、俱乐部、朋友、双方的球迷们,通过各种途径向我们发来祝福。我很感谢大家的关心,也借这个机会告诉大家,我们很幸福。

  夏天,虽然CBA联赛告一段落,但我们运动员还是挺不容易的,训练和比赛任务也不轻松。所以这次求婚,我也是准备了很长时间。

  最近张常宁因为受了点伤,所以回家养伤休息。我趁着这个机会,跟队里请了半天的假,去把我这件人生大事给办完了。很感谢队里的理解和支持。

  求婚的过程很顺利,非常完美,一切都在掌控之中。张常宁很惊喜,也很满足,我当然也觉得非常满足啦。

  这件事结束之后,我马上就回到球队了,她很快也回到女排国家队,去备战世锦赛。这件事情已经过去了,我们的心思都已经回到了球场上。我们都还很年轻,事业上要多花费一些精力,这都是应该的。我们彼此都很支持对方的工作,非常合得来,平时也没有什么争吵。

  我们是由于双方父母的关系而认识的,从一开始就觉得这个女孩子非常特别,不可以错过。

  现在我们经常是各自在各自的球队里,虽然都在江苏,也难得见上一面。平时就像多数人一样,手机联络。但是彼此都觉得非常踏实,心里面很温暖。

  我去现场看过她的比赛。我知道我个子比较高,在球迷当中会比较扎眼,所以那天我藏在了一个很隐蔽的地方,在看台的最顶上“暗中观察”。最后也没有人认出我。

  不过她没有来看过我的比赛,她们平时事情真的比较多,俱乐部啊国家队的,有很多的事情要忙。我也很理解她。

  关于未来婚礼什么的,我真的还没有太多的设想。但我想,牵手张常宁是一辈子的事情,我们一定会一步一步走好每一步路,一直这样幸福地走下去。

  最后,再次感谢各位的关心和祝福!

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中科院高性能计算中心中科院高性能计算中心

  新浪科技讯 9月18日下午消息,联想近日宣布与中科院共建高性能计算中心,提供整体HPC解决方案,为基因测序科学研究赋能,可满足未来的3至5年的科研需求。

  据悉,作为我国在生命科学研究领域的权威科研机构,中科院具有较为丰富的HPC集群使用经验,但早期的设备故障率高、稳定性较差,计算性能已无法满足中科院的日常科研需求,并且原有机房空调设备老化,耗电量较高,无法支持更多的新购IT设备的散热需求。

  联想为中科院搭建的一套采用Intel最新产品的HPC平台,在满足云计算方面需求的同时,也为科研攻关提供计算力支持。

  联想方面介绍,该HPC平台完全满足中科院在未来的3至5年的科研需求,同时其整体性能强劲、管理便捷、扩展性强,可确保未来进行集群扩展时,整体性能实现线性的提高。

  对此,中科院遗传发育所基因组分析平台首席技术专家梁承志教授表示,联想高性能计算集群的使用,大大提高了科研工作的数据分析速度和工作效率。

  此前,联想曾为中科院打造过高性能计算集群,拥有408个计算节点,实现了预期三倍的运算速度。此外,联想还在北京总部搭建有一套HPC测试集群,专门用于联想与中科院遗传发育所、微生物所等单位的合作研究测试,支持众多重大科研项目的顺利开展。(韩大鹏)

  以下为部分采访内容:

  问:高性能计算与云计算,有何差异?

  联想李炜:云计算和高性能计算虽然都带有“计算”这个主语,但是完全是不同的两个领域,基本上它是两种算法。高性能计算是复杂的系统,虽然叫计算,但也包括存储、网络、专用软件。而云计算基本原理是先有了虚拟化,数据上云以后根据客户的需求我可以免费随时调用,它强调的不是速度,而是便捷和便宜性。

  中科院遗传发育所的梁承志:生物信息这个领域很大,很多分析是云计算能解决的,但是另外一部分分析云计算就有点困难。此外,既然是云的话,数据处理方式、存储方式的效率可能都不是最高的,这样就导致我们做很多复杂计算的时候,它的效率有时候就不能保证。生物数据分析有一定的特殊性,这也导致了我们很有必要用高性能计算。

  问:对于高性能计算机集群,国产和进口有何区别?

  李炜:国产的高性能集群应用领域比较窄,公开的就是0.09的太湖之光,美国3个月前的是0.18。如果做一个完整的对照表,基本上硬件领域可以把所有的空白点补全,无论性能是否足够好,我们都可以做。但是在软件领域我们很多地方是空白的,或者是接近空白的,所以中国需要世界级的工业软件公司。只有世界级的软件公司和我们一起配合,才可能做出更好的产品。

  问:做高性能计算机集群,最大的挑战是什么?

  李炜:在高性能集群最早诞生的时候,最大的技术挑战是并行的集群放在一起,它计算能力的损耗。简单而言,一个计算节点是两万亿次,一百个节点是两百万亿次,计算的时候不能做到一加一等于二,会有能量的损耗。联想当时做集群的时候,我们自己开发了集群调优并行软件,保证了集群效率的最高,这是最重要的,所以我们在这里也一起呼唤中国早日诞生世界级的软件公司,特别是工业软件公司。

  问:计算分析上是否也存在瓶颈?

  梁承志:计算的瓶颈是很多的,有些复杂性特别高。所以我们的计算系统对存储硬件的要求就比较高,不然的话计算效率就会大大降低下来。我们分析时既考虑计算又考虑存储,所以复杂性一下就高多了,这是一个基本的需求。

  另外很重要的原因是分析能力还不够,这是未来5至10年急需改变的状况。随着数据越来越多现在也在提升,这还需要大量的投入,需要开发新的软件,新的分析方法。其中很重要的一点跟人工智能有一定的关系,随着生物数据的增加对人工智能的需求就会越来越高,在其他领域里已经做到了人工智能分析的方法,可以借来使用。

  我认为,数据的增加和分析能力的增加有一定的时间差,相对来讲也是相辅相成的,是共同发展的过程。

  

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