高性能計算(HPC)是企業(yè)獲得創(chuàng)新能力、洞察力、商業(yè)競爭力的動力，是這個數(shù)字時代不可或缺的資源。例如，采用高性能計算(HPC)運行的復(fù)雜計算機模型來測量和分析近幾十年天氣變化，幫助改善預(yù)測并模擬氣候變化和其他破壞性事件(如颶風(fēng))的影響。

而在一系列的制造、工程和工業(yè)環(huán)境中，采用高性能計算(HPC)技術(shù)可以縮短金融交易時間，加強合規(guī)性、風(fēng)險檢測、數(shù)據(jù)分析，甚至加快原型設(shè)計。

高性能計算(HPC)非常適合計算、數(shù)字和數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，原來主要應(yīng)用于大型企業(yè)、政府部署、研究機構(gòu)的少數(shù)領(lǐng)域。但云計算一直是IT變革的催化劑。它提供了超級計算能力，并為規(guī)模較小的實體提供了大量的計算能力;推動‘云優(yōu)先'的思想。當然，這與更廣泛的市場數(shù)字化密切相關(guān)，越來越多的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序從內(nèi)部數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移出來，以提高靈活性，并降低成本。

當今的發(fā)展

如今，超大規(guī)模的云計算供應(yīng)商占據(jù)了大部分的高性能計算(HPC)市場，提供了更高的彈性以及幾乎無限的計算可擴展性。在以往，超級計算數(shù)據(jù)中心的技術(shù)更新通常需要兩年或更長時間。該過程包括審查現(xiàn)有技術(shù)，然后進行試驗或概念驗證階段，并廣泛公布征求建議書(RFP)要求。毫不奇怪的是，這些設(shè)施中通常部署了Cray、IBM、HPE、NEC等公司的服務(wù)器。

但是，超大規(guī)模云計算構(gòu)建者可以將一些快速網(wǎng)絡(luò)與一系列GPU和一些復(fù)雜的中間件有效地融合在一起，以便管理模擬和建模工作負載，然后稱之為真正的高性能計算(HPC)，這種想法是錯誤的。該模型不適合高性能計算(HPC)。這些應(yīng)用程序復(fù)雜而密集，并且要求苛刻。雖然對于某些高性能計算(HPC)而言，通常是以最低成本獲得最多計算能力，但其成功交付以及高性能計算(HPC)應(yīng)用程序的最佳運行，在很大程度上依賴于性能和速度。

大型云計算提供商通過大量使用自己的服務(wù)器來響應(yīng)對高性能計算(HPC)集群的需求。通過這些硬件可以提高性能，而服務(wù)器的CPU則可以通過商用GPU進行擴充，以用于更大規(guī)模的高性能計算(HPC)應(yīng)用。但這并不是最佳選擇。依靠“大量計算”并不能簡單地構(gòu)建一個出色的高性能計算(HPC)環(huán)境，即在最佳條件下部署應(yīng)用程序并盡可能高效地運行。要實現(xiàn)這一目標，企業(yè)需要一個定制的云環(huán)境，其中應(yīng)用程序優(yōu)先提供真正的高性能計算(HPC)。

最近，研究機構(gòu)在Amazon Web Services、Microsoft Azure、私有的高性能計算(HPC)云平臺上實施了相同高性能計算(HPC)配置的OpenFOAM壓力測試，以更好地了解性能影響。為了反映合理的中型高性能計算(HPC)工作量，元素數(shù)量從20萬個增加到4160萬個。

針對每個高性能計算(HPC)云平臺配置嘗試了五次運行，揭示了在使用少量核心時，在AWS云平臺中的擴展結(jié)果可重復(fù)性非常好，但隨著CPU數(shù)量的增加，可變性也隨之增加。并會產(chǎn)生負面影響。而采用物理服務(wù)器并沒有發(fā)生這種情況，全面加快了30%。在Microsoft Azure云平臺上擴展OpenFOAM模擬也存在一些值得注意的問題。

超大規(guī)模公共云是廣泛的企業(yè)、辦公室和云平臺支持的應(yīng)用程序和工作負載的理想計算資源，提供廣泛的可擴展性、靈活的訪問點、定價計劃，以適應(yīng)任何部署和時間表。但是它們依賴于虛擬化的服務(wù)器，這些服務(wù)器通常是跨越國界的，并且通常遠離存儲設(shè)備。在考慮位置時，還要做出關(guān)于最佳地理位置的戰(zhàn)略決策。例如，一些地點還可以采用可再生能源，這可能對組織的利潤及其環(huán)境足跡產(chǎn)生巨大影響。

而且，對于要求更高的高性能計算(HPC)用戶，尤其是那些希望在近期內(nèi)接受定制機器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的用戶，或者為了從原型階段過渡到生產(chǎn)產(chǎn)品的人工智能初創(chuàng)公司需要對此重新思考。不幸的是，定制配置機器以適應(yīng)他們自己的應(yīng)用程序也違背了超大規(guī)模的原則。公共云需要高度的同質(zhì)性，以便能夠大規(guī)模地運營基礎(chǔ)設(shè)施。對于運行定制或高度自定義應(yīng)用程序的高性能計算(HPC)用戶，這些應(yīng)用程序需要高性能計算(HPC)工程師進行精確配置或增加支持時間以優(yōu)化其部署，用戶將無法在超大規(guī)模云平臺中找到它。對于這些專業(yè)應(yīng)用，用戶需要采用“量身定制”服務(wù)。

Hyperion公司報告稱，10%的高性能計算(HPC)現(xiàn)在在云平臺中實施。隨著企業(yè)越來越依賴高性能計算(HPC)輸出，他們必須尋找一個真正優(yōu)化的環(huán)境，在這個環(huán)境中，高性能計算(HPC)集群能夠以可重復(fù)的方式部署，并且電力和成本是可持續(xù)的，并且不會有經(jīng)濟損失。曾幾何時，“優(yōu)化”意味著使用作業(yè)調(diào)度程序?qū)⒓悍旁谝粋€地方。而如今，每個復(fù)制的部署都必須記錄，并隨著時間的推移而實施自動化，以保持性能完整性。

最終，在云中運行復(fù)雜的高性能計算(HPC)應(yīng)用程序的潛力是巨大的，但如果人們真正獲得好處，必須面對并解決性能、速度、成本的基本挑戰(zhàn)。