近一年來 Internet 上當紅的話題，不外乎是「網格運算（Grid Computing）是否將成為下一代的資訊基礎建設？」。 為什麼人們如此看重網格運算，我們不妨由其所倡導的精神加以分析。網格運算的基本精神有二，分享與溝通。分享即是 代表資源的分享，資源的定義可以由「有形的」CPU Time、Disk Storage、Special Equipment，一直到「無形的」Data and Information。至於溝通，則不僅僅是透過網路，彼此相連，更重要的是，彼此溝通傳輸的協定，必須採用 open 與 standard 的介面。此外，所有的資源，必須是 decentralized，也就是並非由某一單方面所專擅控管。由以上描述，我們不難看出網格 運算的基本精神，與 Internet 當年發展的宗旨十分神似，也難怪人們會相信網格運算應該可以複製 Internet 成功的經驗， 成為下一代的資訊基礎建設。

具體言之，我們可由網格運算的另一特性，加以舉例說明。網格運算的訴求之一，即是「有效利用閒置資源」。1993 年前 後，約六百多位學術研究人士，透過Internet 串連數千台電腦，就為了破解號稱「本世紀不可能的任務」之 RSA-129 編碼， 結果不到一年，順利解出該組密碼。此外，從 1996 年開始，由美國柏克萊大學的太空科學實驗室所發起的「尋找外星生物計 畫」，也希望循此模式，透過志願者於個人電腦安裝運算程式，利用電腦閒置時間，幫忙分析無線電波，迄今業已集結數百萬 名志願者貢獻其 CPU time。

網格運算的「資源分享」特性，更確定了其於科學界之重要地位。現今科學界的研究方式，早已脫離閉門造車的傳統模式， 取而代之的，是合作與分享。以目前最為熱門的「基因定序」問題，由於需求的計算量非常之大，因此不可能每一個研究團隊 ，各自獨立計算一次，因此在網路上存在許多共享資料庫，提供研究人員查詢目前已經解碼成功與尚待解碼之基因序列，以便 不同研究團隊，協助解碼不同序列，以避免重複運算，造成資源浪費。

此外對於高能物理學界而言，由於加速器造價昂貴，甚至一般國家都無力建置。且加速器所產生的數據資料過於龐大，通常 是以 Petabyte 計算（Petabyte = 2^50），任何有興趣的研究團隊，也不可能透過任何方法，包括網路、磁碟機、光碟片等， 將資料複製一份。因此唯一可行的方法，便是透過資源共享的方式，貢獻心力，參與研究。目前台灣僅中研院參與（LHC Computering Grid）計畫，與其他國家高能物理研究單位連接，分享「大強子對撞機」(Large Hadron Collider, LHC)實驗所需資源。

以上所舉的幾個實例，僅是眾多網格應用的九牛一毛。大體上說來，網格應用可分為三大類。分別為：computing grid、data grid 及access grid。以computing grid來說，望文生義，不難猜到其用途為專注於提供高效能計算資源。對於一般規模較小的研究 團隊，往往無力購置龐大計算設備，因此求助於計算機中心，或者是其他善心人士，便是傳統的解決方式。而後者這類善心人 士，通常就是願意出借閒置資源的computing grid提供者。其次談data grid，data grid通常出現在資料的產生者，人們習慣性 的思維，總是喜歡將所有需要的資料，完全複製一份至個人磁碟，以便未來方便取用。然而當資料特性為頻繁更新，且總容量 遠超乎個人儲存空間能耐時，那麼就必須轉換思考模式，弱水三千，只能取一瓢飲。資料更新頻繁的典型例子，即為基因定序 資料庫。而資料量龐大的典型例子，則包括了物理加速器、天文望遠鏡等，其每年產生的資料量，可以用Petabyte 計算（Petabyte = 2^50）。 一般data grid目前流行的工作模式，都是將真正需要的資料，透過網路傳回自己的電腦，進行後續的分析工作。最後談到 access grid，access grid通常都是應用於貴重儀器的分享，例如日本大阪大學，擲重金建置高倍率電子顯微鏡，對於其他國家的研 究團隊，只要透過郵寄將標本送達，即可約定時間，操作電子顯微鏡，分析資料。這類access grid的常見應用，還有天文望遠鏡、 質譜分析儀等等。

由於本校歷史悠久，對於各項基礎科學研究，無不投入大量人力物力。目前計有醫學、物理、化學、大氣、生物等研究團隊。然基 礎科學研究所需之計算資源龐大，亟需強而有力之計算平台支援，以加速研究之進行，進而擠身國際一流之林。

在此，計算機中心提出「利用網格運算，提升研究效率，擠身世界一流」之計畫，期能透過強大網格運算平台之提供，加強跨國研究計 畫之接軌，進而協助校內研究團隊，有效取得所需資源，加速研究計算之進行。具體實現步驟分述如下：

1) 建置高效能運算平台

如前文所題，Grid Computing 之基本精神即為資源共享，然而天底下沒有白吃的午餐，國內外其他單位，不可能無條件地提供我們所需 之任何計算資源。也就是除非我們願意率先貢獻我們的閒置資源，否則將無法獲得其他人之認同，從而享用對方所提供的資源。

此外，部分研究所使用的平行演算法，每一運算節點，必須於固定時間內回應彙整，因此其計算程式，由於網路傳輸的延遲特性，無法利 用過於分散的 計算資源，必須使用較為集中，可以即時傳遞訊息的計算設備。

因此，我們必須自行建置一套高效能運算平台（computing grid），除了滿足校內各研究團隊所需之計算資源外，也可以適時將閒置之運 算資源，提供國外研究團隊分享，以便建立雙方合作關係。

承蒙研究發展委員會於2003年之經費挹注，本中心得以採購高效能運算設備乙組，目前總計有50組運算節點，服務校內研究單位。殷殷期 盼未來能有第二期專款撥用，以利於設備之擴充，提供更為充足之運算能力，進而支持本服務之延續性。

2) 開發 grid enable application 環境，妥善利用閒置 CPU 時間

網格運算的另一項精神，即為「閒置資源」之充分利用。現今電腦工業進步 迅速，個人電腦的運算能力，早已遠遠超越當年計算主力之工 作站級電腦，然而一般桌上型電腦，處理工作主要為「低運算需求」之文書處理與上網瀏覽，因此我們可以想見，座落於校內各處之「行政用 電腦」，以及「電腦教室」之電腦，絕大多數時間，其 CPU 皆處於「閒置」的狀況。倘若該電腦為 24 小時開機， 我們更加確定的是，下班 時間後，肯定為百分之百閒置。以計算機中心為例，目前電腦教室配備超過 250 台個人電腦，若能充分運用其閒置資源，肯定能提供相當可觀 之運算能力。

有鑑於此，計算機中心希望能夠投入人力，成立研發團隊，撰寫符合 Grid Computing 之應用程式，並安裝於低 CPU 利用率之電腦之上，以 增加系統之整體貢獻度。

高效能的運算平台是每一個科學研究團隊不可或缺的研究工具，然而如何滿足此一需求，需要智慧的判斷，將日益短缺的有限預算，做最適 當的分配。我們建議以「開源節流」之精神，雙管齊下，一方面建置嶄新計算平台，提供高效能運算能力。另一方面則將「閒置資源」回收再 利用，透過軟體方式，充分發揮既有硬體之每一分效能。期能透過以上兩種方法，實現網格運算（Grid Computing）的最終理想，以資源分享之 理念，達成資源有效高利用率，帶給校內科學研究團隊，穩定而高效能的運算平台，提供源源不絕，無限擴充之計算能力，以完成各項重要研 究所需之運算。

臺灣大學計算機中心 張傑生