这是一个简单的计算问题:先数A仓和B仓的口罩，再数B仓的口罩，还是同时数两个仓的口罩，两种计算思路哪个更快？
显然，答案是后者。这种更快的计算思想就是并行计算。与串行计算相比，它意味着把要解决的问题分解成几个部分，每个部分由一个独立的“大脑”进行计算。通过扩大问题求解的规模，可以解决大型复杂的计算问题。
1987年，44岁的李国杰已经看到了这种计算技术的魅力。那一年，他进入中国科学院计算技术研究所，受中国科学院理论物理研究所邀请，讲授一门并行计算课程。
他还记得，包括“两弹一星”元老彭焕武、著名理论物理学家郝柏林等老科学家都坐在台下听讲座。李国杰说，他深深感受到老一辈物理学家对并行计算技术的渴望。
现在30多年过去了，计算技术日新月异，已经是中国工程院院士的李国杰也更新了对它的判断。3月25日，77岁的李国杰说，“未来几十年一定是并行计算的黄金时代。”
在他看来，未来10年，将出现全新架构的“寒武纪大爆发”，学术界和工业界的计算机架构师也将迎来“一个激动人心的时代”。计算机体系结构的改进必须与并行算法和并行软件同时进行。提升越大，效率也就越大。效率越高，自然计算越快。
那么问题来了。很快。有什么用？
远非如此，在当前抗击新冠肺炎疫情的斗争中，存在并行计算。1月24日，中山大学药学院教授罗海滨提出了一个迫切的需求:针对新冠肺炎的药物筛选和病毒变异预测需要大量的计算资源。国家超级计算深圳中心接到任务后，仅用1个小时就协调对接了计算资源，优先调度两个分区400多个节点的计算资源供其使用。
李国杰说，疫苗和新抗病毒药物的开发涉及复杂的数学模型，必须通过使用并行计算的数值方法来解决。并行处理技术在对抗病毒方面有着不可替代的作用。
并行计算发展迅速是有原因的。在李国杰看来，中国选择的并行计算发展路径是先研发高性能、大规模的并行计算设备，推出成熟产品后再寻找合适的应用。这种选择的好处是可以在短时间内启动高性能超级计算机，并不断优化。中国在世界超级计算机500强排行榜上的优异成绩就是一个例子。
但这种选择的缺点也很突出:并行计算所需的应用软件缺乏，很多大规模科学计算应用主要依赖进口。
据李国杰介绍，在计算机科学家的传统思维逻辑中，他们认为用户不知道自己需要什么技术，所以他们引入新的语言，开发新的编译技术，并创新系统结构来解决一些并行问题，然后将他们认为“聪明”的解决方案推送给用户。但问题是用户不使用也不愿意学习这些学者提供的方法。
李国杰认为，要实现这样的跨学科深度合作，计算机科学家需要跳出传统的思维逻辑，即从“技术推动”到“应用拉动”；从向用户推送“智能”解决方案，到与应用领域的专家一起开发关键的并行应用软件，同时，用普遍观察到的模式指导研究。
他举了一个成功的例子:常规脑科学解剖成像技术重建一只老鼠的大脑需要7000年，而脑科学家与美国普林斯顿大学计算机科学教授李凯的合作项目，将数据分析时间缩短到了原来的1/20万。
“如果仅仅依靠脑科学家本身，绝对没有这么高的速度。”李国杰说。
当然，并行计算也面临很多挑战。李国杰说，尽管并行计算很流行，但“并行计算不是万能的”。
在他看来，目前智能计算和大数据计算主要依靠并行处理。不仅GPU给了人们大规模并行处理的希望，量子计算和生物计算的强大之处也在于并行处理。并行计算虽然功能强大，效率高，但也不是万能的。
例如，目前并行计算面临着一些重要命题，如“需要一种新的思路来挖掘片上并行性”、“如何缓解因扩展并行性而恶化的内存访问瓶颈”、“并行算法也应着眼于更重要的低功耗目标”、“提高并行计算的普适性并覆盖应用范围”、“必须应对智能应用等动态、不确定的复杂负载”。这些问题需要年轻一代的研究者来回答。
现在，李国杰是并行计算应用大奖赛的专家顾问委员会主席，希望弥补并行计算的不足，也希望有更多的年轻人加入到并行计算应用的队伍中来。
