2020年作為《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》頒布的第五年，使得今年教育備受關注。《總體方案》裡確定了每5年為一個建設周期，並針對雙一流大學的科學研究水平提出了詳細的目標；同時《教育信息化2.0行動計劃》中也明確指出，2.0時代需要將1.0時代中完成的基礎建設的作用發揮出來。為了加快打造「雙一流」大學的進程、迎接第一個5年目標並實現從1.0到2.0時代的跨越，各大高校過去幾年間一直在積極推動著信息化建設的探索與實踐。
我國從90年代開始了IDC和信息化硬體設施建設，相關數據表明，截止到90年代末全國約有500餘所大學建設了完備的校園網絡。可以說，我國高校的信息化1.0始於20世紀90年代。
如今，高校承載著物理、化學、藥物、工程模擬等多種類密集型的科研任務，數據龐雜、場景豐富，同時引入物聯網、人工智慧、移動應用等新技術進行智慧校園的建設。1.0時代完善的信息建設也帶來了新的問題——隨著研究範圍的拓寬、研究內容的深入、原始數據的累積、新數據挖掘和新技術的應用，使得數據量幾何級增長，已經形成的基礎設施已經趕不上了數據應用的變化，早前的基礎設施的計算能力無法匹配數據的增長，而單一的模塊升級又容易造成信息割裂——其實這並不僅是中國高校面臨的問題，幾乎全世界的高校都面臨著這些問題。
教育信息化浪潮再起 EPYC打破高校數字圍城
以德國的烏爾姆大學為例，德國西南部的烏爾姆大學因其在電化學和相關學科方面的開創性研究而聞名。過去這所大學一直利用兩個獨立的雲平臺分別處理數據，第一個高性能計算（HPC）群集，它為學生和研究人員提供了運行複雜的量子化學和量子物理學計算的能力。第二個bwCloud（BadenWürttembergCloud）平臺，為烏爾姆大學在內的巴登州教職員工、學生和研究人員提供訪問操作、項目、指導工作以及諸如數據挖掘之類的應用程式，所需的計算資源權限等。這套應用已久的方案看上去靈活輕便，但是問題隨著時間慢慢變得浮現出來——烏爾姆大學IT服務通信主管Stephan Wesner博士說道：「實踐證明，bwCloud太小且太慢，無法滿足強大的用戶需求。」因為大型應用程式所需的大量內存帶寬正在減慢性能，因而系統被迫依賴於伺服器外部的存儲。
為了解決這個問題，烏爾姆大學選擇升級處理器能力強的伺服器以支持大內存，並保證其平臺的應用程式可以有效地管理內存。烏爾姆大學的團隊測試了16款單插槽處理器後，選擇了AMD EPYC系列處理器來承擔平臺升級改造的任務。AMD EPYC處理器作為一款高性能x86伺服器處理器，其行業領先地位毋庸置疑，第二代更是經典「網紅」款處理器，2倍的FLUENT計算流體動力學性能、最高提升79%的LSTCLS-DYNA有限元分析性能、最高提升72%的RADIOSS結構分析性能、達到60%的GROMACS分子動力學基準提升以及高達79%的浮點性能提升。
64位X86架構，和7納米技術的EPYC可以提供多達32MB的三級緩存以及多達 1TB 內存容量，可根據計算需要，通過不同數量的計算核心與I/O模塊搭配實現不同的規格。其許多內存通道使得烏爾姆大學完全實現在內存中運行應用程式，不僅提升了bwCloud雲平臺性能，更是因其解決方式實現了在同通類產品運行時成本最低。
計算能力不足的情況同樣廣泛存在於不同地區的其他院校，美國的俄勒岡州立大學的生命和環境科學可算是聞名遐邇；該大學的基因組研究和生物計算中心（CGRB）要處理大量的基因測序，CGRB服務於俄勒岡州的26個部門，研究人員可以訪問該中心研發的4000~5000個程序。它們運行在支持5000多個處理器的分布式服務架構上，5 PB的存儲空間，以及安全專用的1G/10G/40G網絡。CGRB每天生成4TB到8TB的數據，大部分時間都會同時運行數千個作業。
聖母大學的研究計算中心則是為多學科提供研究環境，在科學與工程，藝術，人文和社會科學領域起到了推動作用。該大學的研究計算中心（CRC）在廣泛的應用程式中支持跨關鍵領域
（包括癌症，環境變化，全球健康等）的多樣化研究基礎架構。巴黎聖母院研究計算中心（CRC）支持大約2000個活躍用戶帳戶、200個不同的軟體應用程式。為了支持他們的研究人員，CRC的50名工程師和開發人員組成的團隊管理著30,000多個計算節點，並在20種不同的體系結構中擁有3-4 PB的數據。巴黎聖母院的CRC需要一個平臺來支持多種軟體，並滿足其對流體動力學和天氣建模的高存儲能力要求。他們需要的HPC環境將支持每個作業500個內核，並具有擴展能力，每個內核需要2GB至3GB的內存。
二者同樣面臨了計算能力不匹配的困境，採用了AMD的解決方案，俄勒岡州立大學節省了伺服器機房的數百萬美元，使用64核128線程的AMD EPYC 760取代124核、48線程的伺服器，避免了在較低線程伺服器上崩潰的現象；聖母大學採用了高帶寬和高速RAM的處理器 HPE ProLiant DL385 Gen10 伺服器解決方案，通過構建的更靈活的體系結構執行更大的內存、高性能計算，為流體動力學等受內存限制的應用程式提供空間。
「高性能計算+」新模式 安全高校並肩先行
計算性能是數據處理的決定因素，但好的產品能否落地應用的依靠的卻不僅是性能。教育信息化發展中，比計算能力更重要的就是信息安全問題。在高校的IT建設中，安全保障是優先於其計算能力的，教育信息化作為國家信息化的重要組成部分和戰略，在安全方面完全遵照2017年正式開始施行《網絡安全法》，明確網絡安全與信息化發展並重原則，法律中明確了對於網絡安全的違法行為將承擔相應的法律責任。信息安全也是全世界高校都在關注的問題，美國高等教育信息化協會（EDUCAUSE）發布的2019年年度十大IT議題中第一個議題就是安全：「確保學校數據和系統的安全是極度重要的事情。威脅在不斷增強，我們需要加速努力，將安全保障全面集成到IT戰略和措施的各個方面。有效的信息安全戰略會運用以風險為焦點的多層次戰略來為學校提供安全保障」。
可以說網絡安全是全球高校信息化基礎建設的基礎，而新一代的AMD EPYC同樣在安全方面頗具優勢，可為安全啟動、安全內存加密、安全加密虛擬化等功能提供基礎。晶片級嵌入式安全子系統提供的核心在以下方面頗具優勢：I/O晶片中的嵌入式安全處理器；可用於安全加密虛擬化的509個加密密鑰；內置在內存控制器中的AES-128加密引擎；CPU核心隔離不同的內存源；通過簡單的BIOS設置，無需更改軟體即可進行的安全內存加密等功能。可以保證核心數據的安全，為業務運營保駕護航。
勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室（LLNL）是美國最注重計算能力和信息安全的研究機構之一，它的使命是通過世界一流的科學、技術和工程來加強國家安全。同時他也是國家核安全局（NASA）的「儲備管理計劃」中的三個實驗室之一，高級模擬和計算（ASC）計劃是其中的關鍵組成部分，成立的ASC計劃以模擬代替地下核試驗。在ASC計劃下，LLNL的科學家和工程師使用模型和仿真來分析和預測這些因素對核材料的性能，安全性和可靠性的影響，從而研究材料科學，流體力學和高能量密度物理學。因此，LLNL需要HPC集群的商用處理器用於仿真、數據分析和機器學習，通過在具有多達32個內核的AMD EPYC7000系列處理器的伺服器上創建170個節點的HPC群集，應用機器學習和數據分析，使研究人員能夠更有效地運行複雜的多物理場模擬。而LLNL的與AMD的合作也正是說明了其研究場景下，對高性能計算在安全與性能上的苛刻要求完全可以被滿足。
數據探索未來 計算驅動世界
不少影視作品將60年代「兩彈一星」的研發過程稱之為「算盤算出來的」過程，《我和我的祖國》《暗算》等電影中都有這一幕——國防科技戰線的科研工作者為了研發原子彈，幾乎所有的工作環境裡都是滿地的計算數據紙、算盤、草稿紙、鉛筆。這樣通過大量人力物力手算來協助計算機製造原子彈的「囧」境其實並非只存在於我國，實際上美國的「曼哈頓工程」也有專門的計算部門，僱傭的幾千人大多數是有數學和物理背景的女性和科學家的夫人們，唯一的任務就是算數。
其實造成這樣局面的主要原因是當時的計算機能力有限。儘管70多年前數據計算還是難事慢事國之重事，但是DT時代下，處理海量的數據和多樣的數據結構已相對輕鬆。無論是我國的「兩彈一星」還是美國的「曼哈頓工程」，計算機都在其中扮演了重要的角色，可以說計算機的發明是因為國防工程的建設。彼時笨重的計算機只是承擔著簡單的計算工作，如今，AMD EPYC 將強大的處理集中在一塊小小的晶片內，在一塊基板上，並排放置最多四顆晶片，每顆晶片內部為8核心，總計達到了32核心。未來，計算能力還將不斷進步，而計算的創新和發展也將推動了社會甚至整個人類社會的進步。