数字世界的发展离不开各种各样的数字工具，Mars则是推动科学计算的强力武器。
在现代科技的演进中，伴随着计算环境的复杂以及数据量的大规模爆发，使得科研人员和开发者往往要面对十分庞大的计算量。比如在金融工程、基因测序、气候研究等领域，不仅需要强大的计算力支持，还要保证数学理论上的抽象与严谨，并兼顾程序设计上的实用与实践。
基于此，阿里巴巴推出基于张量的分布式计算框架Mars，并与英特尔合作，借助英特尔傲腾持久内存提供的更大内存容量与低时延特性，大幅加速科学计算任务中产生的中间过程的数据I/O，明显提升分布式科学计算的运算效率。
分布式计算难以应用于科学计算
基因序列、大自然、宇宙充满了未知的秘密，科学计算就是人类揭开一些隐藏信息的钥匙。在数字化发展逐渐成熟的当下，除了科学研究外，科学计算也为金融、交通、气象等一些工程技术提供了可行方案。
科学计算的过程往往伴随着庞大的数据量以及高计算力需求，因此也诞生了一些专为科学计算而发展的工具，如SciPy。从诞生日起，SciPy已经经历了二十年的发展，作为面向Python的开源科学计算库，SciPy一直是科学计算的核心，并代表着Python的一个行业标准。在SciPy提供的基本算法中，涵盖了现有的数学软件分类系统，可以为微分、积分方程等计算提供完整流程，这也使得SciPy在数学、工程、科学计算等领域发挥着十分重要的作用。
在整个SciPy体系中，Numpy是各种工具的基础，它不仅提供了多维数组的数据结构，还支持SciPy体系中的各种计算。多维数组又叫张量，这个概念在近几年被广泛传播，它是深度学习的基础。张量拥有很多优势特性，相比于二维表/矩阵，张量能够创造更高纬度的矩阵和向量，因此其具有更加强大的表达能力。
在AI创新的驱动下，掀起了一股机器学习和深度学习的热潮，张量的使用也逐渐增加。Numpy由于简洁易用且性能强大，在企业中被广泛应用。不过，Numpy还只适用于单机条件，对于大部分函数都无法进行并行化操作，也不能利用CPU的多核心处理能力来提高计算效率，从而使得Numpy不能突破现有的规模瓶颈。
在这样的背景下，分布式计算引擎的出现为处理海量数据的工作提供了另一种思路。分布式计算是一个十分高效且具备高性价比的方案，在应对大数据集的计算任务中，不仅可以均衡任务调度，还能大幅提高计算效率。
但值得注意的是，分布式计算引擎在科学计算领域并不能发挥太大作用，其原因就是前者的诞生与后者没有必然关系，而分布式计算引擎的上层接口不匹配，导致科学计算任务很难用传统的SQL/MapReduce编写。且在执行过程中，计算引擎本身没有对科学计算进行针对性优化，使得后者的计算效率同样难以满足行业发展需求。
基于此，阿里巴巴推出开源分布式科学计算引擎Mars，将分布式技术引入科学计算领域，突破大数据计算引擎以关系代数为主的计算模型，将大规模的科学计算任务从MapReduce的上千行代码降低到Mars的数行代码，使得科学计算的效率大幅提升。
Mars增强科学计算核心
Mars在科学计算领域的应用是突破性的。作为新一代大规模科学计算引擎，Mars让大数据可以进行高效的科学计算，并将其带入到分布式时代。目前，Mars已经在阿里巴巴及其云上客户的业务和生产场景中广泛应用，帮助用户探索数据背后的价值。
具体来看，Mars具备以下几个独特的优势和特点，使得其在科学计算领域拥有广阔前景：
第一，符合使用习惯的接口，容易上手。Mars通过内部的tensor模块提供兼容Numpy的接口，用户只需要通过import Mars就能将已有的基于Numpy编写的代码移植到Mars中，直接获得比原来扩大数万倍的运算规模。
在实际移植过程中可以发现，代码只需要有少量改变，一是将import numpy改成import mars.tensor；二是通过execute来触发执行。目前，Mars 实现了大约 70% 的常见 Numpy 接口。据悉，在Mars后续的升级迭代中，将逐渐把SciPy技术栈中的工具分布式化，比如提供完全兼容的pandas接口，从而完善整个Mars应用生态。
第二，支持GPU加速，这也是Mars在科学计算领域十分突出的一个优势。用户可以十分简便地设置GPU加速：创建张量时，通过指定gpu=True就可以让后续计算在GPU上执行，进一步提升计算效率。
第三，支持二维稀疏矩阵。通过设定sparse=True，用户可在Mars创建稀疏矩阵，这样的好处是可以节省存储空间，有利于计算效率的提升。
第四，可扩展性。Mars可以向内扩展到单机，也可以向外扩展到有数千台计算机的服务器集群。由于本地和分布式版本都共享相同的代码，因此随着数据的增加从单机迁移到集群也是十分便利的。
粗粒度图
也是基于这些特性和独特的优势，Mars支持多种调度方式，如多线程模式、分布式、单机集群模式，这保证了Mars的扩展性，也让其可以支持更多科学计算的场景。与Numpy相比，Mars可以看成是包含粗粒度图与细粒度图的计算图，给定一个张量，Mars会将其在各个维度划分为小的chunk，然后对这些chunk进行处理，将其调度到多核或者分布式集群中来执行。
这主要是因为Mars不会在客户端进行真正的运算操作，当用户写下代码时，这些数据会在内存中用图的形式来记录下来，并在用户使用execute触发执行后，将图提交到Mars的分布式执行环境中。本质来看，Mars是一个对细粒度、异构图的执行调度系统。
Mars chunk级别的执行图
值得注意的是，尽管在Mars矩阵运算中输入和输出的数据量并不大，但在chunk之后的运行过程会产生大量的中间过程，在上图中，红色框内部的就是产生的中间过程。毫无疑问，这些过程的产生会占用大量内存资源。为此，阿里巴巴在Mars中加入了数据溢出控制手段，将暂时不用或用不到的数据放到磁盘中存储，防止内存溢出，保证计算安全。
英特尔傲腾助力Mars突破计算瓶颈
数据溢出控制手段会有效减少Mars运行时内存资源不必要的消耗，但与此同时，在TCO相当的条件下，内存系统的构建会成为制约Mars计算效率的又一瓶颈。
传统硬盘价位低，且可以提供大量存储空间，但在可靠性、物理空间要求、散热等因素上会带来新的应用成本。且在I/O速度方面，从硬盘访问数据会伴随着严重的延迟，在这一点上，DRAM拥有明显优势，可以减少千倍的延迟时间，但在容量方面又会有新的困扰。
在此背景下，阿里巴巴与英特尔合作，在运行Mars的服务器上配置英特尔傲腾持久内存，通过其容量大、低延迟的特点为Mars提供足够的共享内存，保证Mars科学计算效率的高水平实现。
英特尔傲腾持久内存拥有两种操作模式，内存模式和应用直接模式（AD），前者适用于大内存容量，后者具备非易失性，应用可直接在内存中进行运算，大幅降低堆栈中的复杂程度。不仅如此，英特尔傲腾持久内存可以提供128G、256G、512G容量，与传统DRAM相比每GB的内存成本也更低，可以满足Mars大规模应用的需求。
Mars需要满足不断多样化的科学计算环境，为此，英特尔对傲腾持久内存进行了两个调优，一个是内存启用Snoop for AD模式，一个是Plasma在持久内存中实现共享。前者可以保证傲腾持久内存保持较高的I/O水平，后者让内存资源应用更为合理，从而有效提升Mars的计算性能。
在实验环境下，使用两个矩阵相乘的科学计算为Mars的工作负载，分别采用装配有英特尔傲腾持久内存的服务器和搭载DRAM内存的服务器来执行，在对Mars进行不同数据集的工作负载测试后可以发现，当数据集规模较小时，数据是可以被DRAM缓存的，持久内存的性能接近于DRAM；当数据集规模不断上升后，持久内存的优势开始显现，当数据集规模增大到SF=0.5时，使用傲腾持久内存的性能就有相对于DRAM 1.11倍的提升。
可以说，利用英特尔傲腾持久内存，Mars的计算性能会得到有效提升，尤其是面向大规模数据集时，英特尔傲腾持久内存不仅能解决数据缓存溢出问题，还能大幅降低数据延迟，从而让科学计算更为高效。
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