计算 什么是计算？
计算对于组织、处理和检索数据以及资产至关重要。它通过本地基础设施、混合系统或云设置提供信息和应用来实现重要操作。计算为当前的数字化流程提供动力，支持数据分析、应用执行和资源管理，使组织能够在不同环境中高效运作。
- 计算的主要功能有哪些？
- 容器有哪些优势？
- 为什么计算对于企业组织如此重要？
- 在计算语境中，计算的意义是什么？
- 计算的基础是什么？
- 什么是计算技术和范式？
- 什么是云计算中的计算？
- 什么是边缘计算中的计算？
- 什么是物联网 (IoT) 计算？
- 什么是 AI 计算？
- 什么是计算性能和优化？
- 为什么选择 HPE 计算产品？
主要计算功能有哪些？
计算的主要功能包括：
- 解决问题：使用边缘到云计算，可以通过采用 AI 技术的系统在几分之一秒内阻止复杂问题的出现。
- 数据处理和存储：计算是接收、分析和存储数据的过程。这些数据包括在业务应用程序和网络之间收集和移动的所有信息。在数据经过处理和存储后，会由 ITDM 和管理者进一步分析，以用于解决方案的开发。
- 优化机会：优化后的智能计算系统可为开拓新的业务领域或实现新的盈利水平提供更多机会。
容器有哪些优势？
容器为开发人员提供以下多重受益：
- 可移植性：容器包含程序及其依赖项，可在开发、测试和生产环境中可靠地运行，而不受基础设施限制。
- 可扩展性：Kubernetes 和其他编排技术可以轻松地扩大或缩小容器的规模以满足工作负载需求。
- 高效率：容器可共享主机操作系统的内核，使用的系统资源比传统虚拟机 (VM) 要少，因而缩短了启动时间并降低了开销。
- 隔离：容器不但将应用彼此隔离，而且还可与主机系统隔离，提高了安全性与稳定性，进而更为灵活地在一台主机上执行多项工作负载。
- 快速部署：容器包含了运行应用所需的一切，让启动应用变得更加容易。这有助于开发人员更快地发布更新和新功能。
- 跨设置一致性：开发人员可以确保本地测试的代码在暂存或生产环境中以类似方式运行，尽可能地减少“在我的计算机上运行”的麻烦。
- 增强的 DevOps 和 CI/CD 集成：容器简化了 DevOps 设置中的流程并提高了持续集成/持续部署 (CI/CD) 管道的自动化程度。
- 灵活性：容器让开发人员能够使用多种语言、框架和工具而不会出现错误。
- 安全性：容器在具有受控权限的独立环境中运行，从而减少了攻击面并提高了安全性。
- 节省成本：容器可优化资源利用，减少硬件需求和云基础设施消耗，从而降低运营费用。
这些特性使得容器对于现代计算，尤其是云原生应用的开发至关重要。
为什么计算对于企业组织如此重要？
如果没有多功能的强大计算，企业便无法进行数据分析和业务预测，而这些正是紧跟当今市场趋势所不可或缺的。
计算对关键决策大有裨益。为了解决复杂问题，提出解决方案以为不断收集的海量数据提供针对性洞见，企业需要拥有能满足目标需求的基础设施和软件，并借助它们来管理由此产生的工作负载。
在提升业务灵活性方面，计算也必不可少。组织可通过远程使用强大的云计算功能，快速、准确地完成任务，缩放规模和优化自身资源，并保持全方位竞争优势。
云计算的另一个显著优势是通过“即用即付”结构提高效率。这种结构可以预防过度配置问题，也可通过利用计量使用监督（包括硬件、软件和服务），在需求高峰时提供支持。此功能允许企业自由分配资本和劳动力，并以此提供支持。
在计算语境中，计算的意义是什么？
在计算语境中，“计算”一词是指在计算机或其他类似设备上执行计算或命令的行为。其中包括多项活动，如解决问题、数据处理、算法执行和数学运算。为了创建软件应用、模拟、模型等，计算能力对于当今所有现代计算系统而言不可或缺。计算的高效利用对于人工智能、科学研究、数据分析以及其他许多研究和工业领域的发展大有裨益。
计算的基础是什么？
计算基础包括：
- CPU（中央处理器）架构和功能：CPU 是计算机的核心组件，负责执行指令和计算。它由控制单元、算数逻辑单元 (ALU)、寄存器和高速缓存等元件组成。要想了解 CPU 如何处理指令、执行计算，需要先了解 CPU 的架构和功能。
- 指令执行和处理阶段：指令执行和处理步骤：指令是发送给计算机的指示，其会告知计算机执行哪些操作。指令执行过程往往涵盖很多步骤，如获取、解码、执行和存储结果。这些步骤可确保计算机准确、有效地理解指令并执行必要操作。
- 内存层次结构和存储系统：内存层次结构是指计算机中的内存排列，由缓存、主内存 (RAM) 和辅助存储设备（如硬盘或固态硬盘）等多个层组成。由于不同等级的内存速度和容量不同，因此，只有了解内存层次和存储系统，才能优化数据访问和存储。
先了解这些原理，才能了解计算机如何处理信息、执行命令、存储数据和检索数据。它们是计算的基石。
什么是计算技术和范式？
计算技术和范式包括一系列用于执行计算的方法和模型。以下是部分示例：
- 传统计算模型包含单线程处理（指令按顺序执行）和多核处理器支持的多线程处理（并行处理指令）。对称多处理 (SMP) 涉及多个处理器或内核协同工作，通过同时执行任务提升性能。
- 并行和分布性计算包括同时处理多个数据的 SIMD 架构和在不同数据集上执行不同指令的 MIMD 架构。群集计算通过连接多个计算机提升计算能力，而网格计算则通过连接分布的资源创建虚拟超级计算机。
- 高性能计算 (HPC) 包括用于解决问题的超级计算机和群集、用于高效计算的加速器（如 GPU 和 FPGA）和新兴量子计算领域，量子计算可利用量子力学以比常规计算机更快的速度解决问题。
这些计算技术和范式提供了多种方式来提升计算能力、改进性能，应对复杂的计算挑战。
什么是云计算中的计算？
在云计算语境中，“计算”一词是指提供和管理完成计算活动所需的虚拟化资源。以下是云计算中有关计算的重要方面：
- 虚拟化计算资源是指使用虚拟机 (VM) 和容器创建运行应用程序的隔离环境。虚拟机模拟整个计算机系统，而容器是轻量级的，是应用程序及其依赖项的软件包。与虚拟机相比，容器的效率更高、可扩展性更强、启动速度更快，在不同计算环境中可移植性更高。
- 基础设施即服务 (IaaS) 类似于从云租用计算机资源。它包括存储、网络和计算能力。借助 IaaS，用户可以在使用这些服务时选择他们想要使用的操作系统和应用程序。
- 计算资源的弹性和可扩展性意味着，您可在云计算中轻松调整所需的计算能力。如果工作负载增加，您可快速添加更多资源。如果工作负载减少，您可减少资源供给。这种灵活性让您的应用程序随需而变，针对不同的需求提供相应的算力。
什么是边缘计算中的计算？
计算是指在网络边缘（更接近数据产生或使用的地方）附近提供的处理和计算能力。以下是边缘计算中与计算相关的重要因素：
边缘计算中的“计算”是指在网络边缘（更接近数据产生或使用的地方）部署的处理和计算能力。以下是边缘计算中与计算相关的关键方面:
- 边缘设备是网络边缘的连接设备，而边缘服务器则提供额外的处理能力。边缘计算旨在减少延迟，实施实时处理。
- 边缘计算会缩短计算任务与设备间的距离，以此来减少延迟，实现实时处理。边缘计算能力包括运行应用程序、执行分析和做出本地决策等功能。
- 边缘环境中的计算有很多优点，比如减少延迟、优化带宽利用、支持离线操作以及加强数据隐私保护并提升安全性等。边缘计算可通过数据的本地化处理提升响应速度，减少网络拥堵，支持离线操作，并提升对敏感数据的保护力度。
边缘环境中计算的用例如下所示：
- 工业 IoT：用于工业环境中的实时监控、控制和分析。
- 智慧城市：实时数据分析，用于改善交通管理、加强环境监测以及保障公共安全。
- 医疗保健：执行数据处理和分析，用于对病患远程进行检测和诊断的护理点。
- 零售业：库存管理、个性化市场营销和实时分析之类的应用，用于提升客户体验。
边缘计算中的计算会在贴近数据源的位置提供计算能力，支持实时处理数据，从而减少延迟、提升效率，为各行业和各种用例提供更强的能力。
什么是物联网 (IoT) 计算？
物联网 (IoT) 中的“计算”是指物联网设备和系统的计算能力和处理能力。以下是物联网计算的重要方面：
- 物联网设备中的嵌入式系统是资源有限的专用计算设备，针对低功耗环境中的特定任务进行了优化。
- 物联网中的边缘计算可使计算能力更接近设备，支持本地处理、减少延迟，并克服带宽和隐私方面的挑战。
- 物联网通常要结合边缘与云计算，边缘设备负责本地处理，而云资源则负责为存储、计算和分析提供可扩展性。
通过边缘和云计算的结合，可以满足物联网部署的计算需求，进行集成处理、数据分析和决策。
什么是 AI 计算？
与 AI 计算相关的主要方面如下所示：
- AI 中的机器学习算法需要大量资源进行培训，包括大型数据集的处理和复杂计算。
- AI 计算使用标注数据和迭代计算培训模型，而推理使用预训模型进行预测，计算需求较低。
- TPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等专门的 AI 计算硬件可用于加速机器学习工作负载，提供高性能和节能处理能力。
总之，边缘计算、云计算和专门 AI 硬件等计算技术的进步，极大地满足了包括物联网、机器学习和 AI 在内的各个领域的不同计算需求。得益于这些强大的计算能力，组织可以更加高效地处理数据，做出决策，开发可推动当今数字世界创新的应用程序。
什么是计算性能和优化？
计算性能和优化致力于最大限度地提升计算资源的效率、速度和利用率。计算性能和优化的关键因素包括：
- 性能指标和基准提供了评估计算系统效率的措施，包括吞吐量等指标和用于硬件或软件对比的标准化测试基准。
- 并行化技术，比如使用多个处理单元或专门硬件，通过同时执行多个任务提升计算速度。优化技术通过改进算法、优化数据访问和优化代码来提高效率。
- 计算资源采用负载均衡、工作负载管理和动态资源配置等技术来保障资源的有效分配和调度。自动扩展可根据需求动态调整资源，优化利用，满足性能需求。
总之，性能指标、并行和优化技术，以及计算资源管理在提高计算系统效率和效益、加快计算速度和优化资源利用方面发挥着至关重要的作用。
为什么选择 HPE 计算产品？
HPE 提供丰富多样的解决方案来满足各类企业需求，同时提供尖端技术、可扩展性和安全性。以下是 HPE 的主要计算解决方案：
- HPE ProLiant 服务器：这款行业领先、适应性强且安全的服务器支持多种工作负载，可扩展性和可靠性俱佳。HPE ProLiant 服务器通过加强管理优化小型公司和大型数据中心的性能。
- HPE Superdome Flex：提供关键业务任务所需的高性能计算。HPE Superdome Flex 可以利用其纵向和横向扩展功能处理金融、医疗保健和研究领域的复杂计算任务。
- HPE Apollo：HPE Apollo 解决方案为 HPC 和大数据提供高效节能的可扩展基础设施。科学研究、AI 和机器学习对处理能力要求非常高，因此这些系统非常出色。
- HPE Edgeline：HPE 边缘计算解决方案通过在更接近数据源的位置执行计算来实现实时分析和决策。这些设备非常适合物联网、工业和边缘 AI 应用。
- HPE GreenLake：HPE GreenLake 为本地环境提供即用即付的云服务，这样，公司便能够有效地增加计算资源，同时掌控数据和基础设施。
- HPE SimpliVity：一种简单的超融合基础设施架构，融合了计算、存储和网络。HPE SimpliVity 通过提升数据经济性、可扩展性和管理能力，简化 IT 并加速创新。
- HPE Moonshot：适用于高性能计算、云和数据中心应用的高效节能、可扩展服务器平台。对于大型并行处理组织，HPE Moonshot 提供了出色的计算能力密度。
- HPE AI 和 ML 可扩展计算解决方案：HPE Machine Learning Operations (MLOps) 适用于要求苛刻的 AI 工作负载。这些基于 GPU 的计算解决方案加速了 AI 模型训练和推理，帮助组织借助 AI 进行变革。
企业可以选择 HPE 的各种计算产品来满足当前和未来的需求。HPE 计算解决方案为高性能计算、边缘计算以及可扩展的 AI 和大数据基础设施提供动力、安全性和灵活性。
