这次的数学建模推演分析涉及到的数据量很庞大,原本要申请超算的。
但超算的使用需要走申请流程进行排队,而且还得将程序改写使之适合在超算中运行,折腾下来起码得一周左右。
所以姜为先自然就提出远程使用他实验楼里那几十台服务器资源。
姜为先的流体力学实验楼是国家级的重点实验楼,这几十台服务器由清木大学计算机学院的教授们一起出手,据说组建了一个当时很牛逼的云计算平台。
不过秦克了解过其运算能力数据后便直接放弃了,靠这个五年前确实还算不错、但放在现在已开始落后的云计算平台,跑上48小时也未必能跑出个结果来。
所以秦克干脆让微光来搞定。
微光很快就开始执行程序了,秦克通过远程连接,能看到界面里不断跳动过的运算过程。
大气环流、风速风向变化、地理坐标、撒哈拉沙漠及塔克拉玛干沙漠的历史数据、温湿度变化、气压变化、光照条件、云层动向……数不清的变量与数据都融入到以n-s方程为核心的偏微分方程组,以及各种矩阵、概率算式中,看得人眼花缭乱。
运算量更是以千万为单位计算。
如果这时站在青柠科技数据中心的监控室里,就能通过监控平台,看到所有服务器的cpu与gpu使用率都接近到100%,散热风扇正全力工作,而精密空调同样在全速运转……
这样庞大的运算量,若是用造价20多亿的超算来执行,大概需要十分钟左右,而lv4的微光能充分发挥青柠科技数据中心里的一千多台服务器群组的资源优势,大概需要半小时左右。
但如果考虑到青柠科技数据中心的总造价只有4.5亿不到,那性价比就明显超过了超算中心,更别说两者运行时的耗电量差距了。
这自然得益于微光的升级到了lv4,对于计算资源的管理效率及并行算法处理能力的显着提升——如果还是原本lv3的微光,想完成本次的运算,起码要三个小时。
会议室里的众人此时才知道原来秦克自己就有个这么厉害的数据中心,都大为惊讶。
不过他们都不知道微光的存在,还以为是青柠科技数据中心的工作人员在后台跑这个程序,便一边低声议论着可能出现的结果,一边慢慢地吃着晚饭。
晚饭吃得差不多时,微光运行的推演程序也即将迎来了最终的结果。
要说最紧张的,不是秦克,也不是研究团队里
本章未完,请点击下一页继续阅读!