IBM 工程師 Michael Johnston
數十年來，研究者都在用高效能運算（ HPC ）來提升系統的速度和規模，現在，IBM 的新模型——數據中心計算（DCS ）將提供更快速高效的運算架構。
雷鋒網了解到，DCS 提供了專注于協同定位運算和數據的計算架構，目的是減少數據遷移，從而使用戶能夠以前所未有的速度將復雜的分析程序應用于千兆字節（PB ） 數據。IBM 認為， DCS 模式將使科研人員和機構能夠在計算機的幫助下加快新材料的發現，設計和測試過程。
Michael Johnston 是具有計算生物物理學和生物化學專業背景的 IBM 研究工程師，致力于 HPC 和應用程序設計。Michael Johnston 博士的 DCS 及云系統團隊是 IBM 都柏林研究實驗室的成員。在過去四年內，Michael Johnston 的主要工作是在英國哈特里中心（Hartree Centre），與英國科學與技術設施理事會（STFC）合作進行一系列的項目合作。IBM 發布了能夠處理海量數據流的軟件架構原型，這是為 SKA（平方公里陣列）望遠鏡項目而建，能夠自動分類天體對象。SKA 項目的主要目的是通過遍布在澳大利亞、新西蘭或貫穿南非的雷達和天線網絡，對射電源進行精確觀測。
從 2015 年起，Michael Johnston 博士的焦點開始向“ 計算型材料設計 ” 上轉移。
計算型材料設計的反復實驗與穿著白大褂的科學家們在實驗室里做的化學實驗并沒有什么不同，只不過是在計算機中發生的。Michael Johnston 團隊的目標是幫助工業界最大程度地發揮計算機的潛力，用來設計新的分子和化學混合物（或配方）。事實上，這些“配方”就在我們身邊，像是普通居民家中洗衣粉里的化學制品，還有提高發動機性能的新款燃料添加劑等等，這些都在“配方”的范圍內。在計算機的幫助下，企業可以省下一筆昂貴的實驗室開支，科學家們也節省了大量的時間可以用在其他設計實驗中。
Michael Johnston 表示，這些研究很大程度上都依賴于 IBM 的技術。團隊使用 GPU，OpenPower 和 IBM 數據中心架構，用來加速數據模擬和分析。同時， IBM 認知領域以及數據分析方面的專家也在幫助該團隊開發出更好的分析技術，以便為 DCS 服務。
目前，IBM 已經與一些企業建立了合作關系，除了 STFC，IBM 還與 NVIDIA、Mellanox 等公司合作，致力于為學界、工業界和政府領域提供軟件解決方案。
此外，IBM 還與聯合利華合作，為其開發了一項計算型設備，讓研究人員可以在超級計算機上運行該公司真實世界的實驗版本，并且通過一個簡單的移動界面和 HPC 黑箱，幫助他們預先篩選成分，以便聯合利華可以用更少的精力，設計出更好的新產品。
雷鋒網(公眾號：雷鋒網)的讀者可以從上述三個圖中看出，該設備是如何檢測出甲醇和水的不同比例混合物，以及將分子溶解或者分離出來的。圖一：選擇 DCS 進行實驗。圖二：選擇分子的測試和實驗類型。圖三：實驗完成，紅線下的混合物將被分離。
值得一提的是，Michael Johnston 博士稱自己的團隊不僅對外面向工業界，對內還要反饋給 IBM。哈特里中心的一部分使命是促進數據中心的計算技術驅動發展。因此，當人們使用這些新技術時，向研發人員提供反饋也同樣重要，必須要讓研究者通過測試結果看到哪些項目的效果比較好，以及還有沒有新的功能使得團隊的目標更容易達成。這種反饋過程對解決未來工業和學術界的問題有很大幫助。
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