高性能计算

什么是高性能计算?

围绕高性能计算 (HPC) 打造的解决方案能够以远超其他计算机的速率来处理数据、执行计算。该聚合计算能力能够为科研、企业以及工程组织提供助力,让其能够攻克原本难以解决的大难题。

以全新视角审视 HPC

一般台式计算机每秒钟能够执行的计算达到几十亿次。与人类完成复杂计算的速度相比,这个能力显然十分惊人,然而,HPC 解决方案每秒钟能够执行的计算达到几千万亿次。

相关 HPE 解决方案、产品或服务

超级计算就是一款 HPC 解决方案

最常被提及的其中一款 HPC 解决方案就是超级计算,也就是,利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源,处理极端复杂的或数据密集型的问题。要说明超级计算具备的强大能力,就得从超级计算机能够攻克的问题类型入手。

HPC 系统的实例

莱斯特大学 (University of Leicester) 使用 HPC 系统来完成理论物理、天体物理、粒子物理、宇宙学以及核子物理的计算。能够快速地完成这些复杂的计算,让这个团队得以探究恒星如何诞生、星球如何诞生及演变等问题。如此这般,高性能计算能够加深我们对广袤宇宙的理解。

高性能计算如何发挥作用?

高性能计算发挥作用的形式多种多样。此前,企业借助一款广为采用的系统来支持高性能功能,避免了因此而承担运行超级计算机的费用。这种做法将成组的小型计算机用在群集中,之后作为节点运行。这些节点中的每一个都拥有多个处理器,各个处理器各司其职,即专门负责特定计算任务。在这种情况下,这些互连的群集就构成了高性能计算系统。由于这些系统不需要定制软件就可以运行,因此方便较小企业部署使用。

近几年,市面上出现了另一款 HPC 系统,不愿意投资其基础设施的企业都会选择这款颇具成本效益的解决方案 - 高性能计算即服务。HPC 即服务让科技公司能够将 HPC 解决方案托管在其基础设施上,企业也就能够通过云来访问这些解决方案。如此,这些企业就能够获得需要的资源,能够在必要时快速扩大规模,并且只需为所使用的容量付费。

高性能计算为何重要?

高性能计算的重要性体现在于,作为一款解决方案,其能够使用数据来探究人类原本如何也无法处理的问题。

除了对宇宙研究提供助力之外,HPC 在我们的日常生活中也有诸多关键应用,包括:

  • 欺诈检测 – 要精准检测金融服务行业中的欺诈,就需要一种算法,这种算法能够同时对正在进行的数百万笔交易以及这些交易的相关信息进行分析,并在分析之后提供前后脉络。HPC 能够自动完成这项工作,为公司节省数以百万计的成本。
  • 病历管理 – 电子病历 (EHR) 在医疗领域日渐盛行,医生和护士若能够访问空前庞大的患者数据量,从理论上来说,就能够让他们做出更好的诊断、制定更好的治疗方案。HPC 系统能以常规计算系统做不到的方式对此类数据进行处理及分析,缩短医护人员耗费在输入及组织数据的时间,从而让其能将更多时间投入到患者照护上。
  • 天气预报 – 天气预报的难点在于要投入大量计算资源才能确保准确性。高性能计算能够处理可用于表达气象物理的复杂偏微分方程,也能够处理卫星收集到的海量气象数据。
  • 赛车优化 – F1 赛车的重要一环是设计团队之间的工程较量,一个小小的设计改进就能在赛道上产生大为不同的效果。这些团队将 HPC 用于其流体力学分析和细化之中,为的是找出还可以从哪些方面优化赛车,与此同时,遵守 FIA 对车队施加的约束。

为不同规模组织加速高性能计算创新

在生机勃勃的全球化经济时代,成功源自数据中心。不论是中小型企业,还是超大型全球企业,当前组织都依靠最新技术发展来释放其数据的价值。

创新的能力十分关键,决定了能否激发非凡性能、实现更高的智能,以及能否交付可将业务提升至新水平的成果。各行各业对高性能计算和人工智能的需求暴增,数据中心也随之发生巨变。

 

HPC 应用历史

高性能计算在 20 世纪 60 年代出现,初衷是为政府和学术研究提供支持。HPC 在 20 世纪 70 年代进入主要行业,汽车、航空航天、油气、金融服务等领域以及制药公司利用其来加速开发复杂产品。

2019 年,在全球 HPC 服务器系统收入(137 亿美元)中,有近一半 (49%) 来源于私营部门。完整 HPC 生态系统的开支(包括服务器、存储、软件和技术支持)是服务器系统总额的两倍。

长期以来,私营部门中的大多数 HPC 系统都安装在专门的 HPC 数据中心,用于产品开发或其他上游研发任务。但是近年来,越来越多的大型和较小型企业(其中包括许多首次使用 HPC 的用户)已经将这些系统集成到企业数据中心中,用来支持企业服务器系统无法单独、高效处理的复杂业务操作。

 

HPC 应用现状

HPC 和 AI 需求正不断推动数据处理和计算的重大改进,也推动着各种科学、行业和社会挑战不断演进。HPC 及 AI 工作负载的规模和复杂程度持续上升,为此,许多组织部署了加速计算解决方案,借此获得更强的能力和更多内存带宽,进而得以处理组织内数据最密集的工作负载。

加速计算通过改进整体速度和性能,支持 HPC、AI 和大规模数据分析。这些强健的平台能够管理日益增加的数据参数、执行复杂的建模和模拟应用,还能够以极快速度执行海量培训和推理工作。

 

企业中的 HPC

全新百万兆次级时代一开篇就促成非同凡响的转变,在企业空间中推进以数据为中心的计算。百万兆次级预计将对 IT 基础设施提出严格的需求,才能消化大规模 AI 的海量数据。高度复杂的工作负载将需要最高持久性、更高的带宽和高速互连,才能避免出现数据瓶颈。各组织竞相开发兼容技术来助推数字化转型并推出更高效、更具成本效益的解决方案,为百万兆次级做好准备。

加速计算是诸如机器学习和深度学习等 HPC 和 AI 技术的理想基础,这两项技术所提供的惊人速度、精度和洞见正不断颠覆整个行业。

多个垂直市场已从这些颠覆传统的改进中获益,运用 HPC 的力量和速度来简化各类任务。医疗保健和生命科学、能源、制造、政府以及金融服务等等,几乎每一个行业都少不了 HPC 应用的身影。%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%93%E9%A2%98%EF%BC%9ACIO%20%E5%88%A9%E7%94%A8%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9D%A5%E6%8F%90%E5%8D%87%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%95%88%E7%8E%87%E5%92%8C%E7%AB%9E%E4%BA%89%E5%8A%9B%EF%BC%8CHyperion%20Research%EF%BC%8C2020%20%E5%B9%B4%208%20%E6%9C%88

HPE HPC 以随需应变的创新能力加速数字化演进

如今,数字化演进不是一道选择题,而是必选题。公司能否很好、很快地适应及创新,决定了公司的成败。以现有方式解决最紧迫的问题不再可行,全球化社区需要的是能够呈指数级发展的全新方法。
 
作为这个新方法的重要一环,超级计算也在快速演变以满足当前各类迥然相异的需求。如今的超级计算需要的不只是几款追求速度的专用系统,而是迫切需要自海量数据提取洞见和价值、了解这些计算需求,在研究的每一个阶段、不论企业规模大小,都能够以更快速度执行超级计算。
 
现代 AI 工作负载已将超级计算推向极限。具备前瞻性思维的组织纷纷寻求尖端解决方案来发挥 AI 的全部潜能、收获竞争优势、直面几大世界难题。如此多的智能系于一线,因此,对于能否驾驭 AI 的扩展,超级计算的下一阶段十分关键。这些突破性创新将不仅能满足 I/O、安全性和可管理性的现有标准,还能提供强大的大规模处理能力,此外,通过更快、更可靠的数据通信来优化要求严苛的工作负载。

 
欢迎进入百万兆次级时代

HPE 提供的高性能计算定义及实现新一代计算,能够在组织需要的时间和地点、以组织需要的方式加速计算。
 
曾经,适应环境需要耗费数代之功,而如今,任何公司都能够实时适应环境,以随需应变的洞见和创新能力加速数字化演进。慧与可助您一臂之力。
 
HPE 在超级计算领域领衔 40 年,为全球最伟大的思想者、创造者和行动者打造服务于他们的系统和技术。HPE 也利用领导地位来定义及实现新一代计算。任何组织都能够借助此类创新,将不确定性扭转为可能性。
 
百万兆次级计算不止是代表速度或系统规模的一个里程碑。它代表的是新问题与新计算能力交叉产生的全新工作负载,而这类工作负载能够引发重大技术变革。HPE 将技术需求整合为解决方案,为所有组织提供百万兆次级计算能力。

HPE 提供面向百万兆次级时代而打造的 HPC 系统,甚至能够满足未来数代的需求。这些系统的执行方式类似超级计算机,而运行方式类似云,支持多种未来处理器和加速器架构,可用于满足不同规模需求、适应不同规模的数据中心。