高性能计算的新场景
时间：2022-04-29 16:00:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-29 16:00:01 来源：行业动态
前面我们说过，高性能计算在基因组学、生命科学、CAE 仿真、深度学习、地理测绘、影视渲染等应用场景有着广泛的应用。
但是随着新技术和新应用的发展，高性能计算的新场景也在不断涌现。青云QingCloud云平台服务部高级总监陈海泉告诉记者，青云看到高性能计算领域出现了新的场景，那就是大数据、人工智能正在与超算融合。
具体而言，大数据驱动存储跟算力融合。以前建设超算中心的时候，普遍是以算力为主导，但在存储方面出现新的挑战，因为数据量和数据类型越来越多，这些数据都需要利用大数据技术进行处理和分析。
陈海泉说，大数据应用带来两个问题：存储容量比以前大很多；不同类型的业务对存储的要求也不一样。所以超算中心需要对不同的业务提供合适的存储类型。
当前人工智能应用出现爆发式增长。人工智能通常指的是机器学习，机器学习最常用的技术是深度学习，深度学习又分为训练和推理两个阶段，而这些要求超算中心有充足的GPU资源，并且还要提供对应的软件框架。
在医药领域，新冠疫情加速了大数据在医药和生命科学上的应用，促进了核酸疫苗和核酸药物的研发；在金融领域，通过深度学习技术训练出模型，应用在风控上面，可以让坏账率降低35%。
青云QingCloud EHPC产品经理苗慧表示，QingCloud EHPC提供灵活的使用模式，适配多种应用场景。通过统一管理的平台，使工程师、研究人员可以突破本地的HPC基础设施限制，快速开始云上创新。
对于超算最常见的仿真和建模业务，青云提供了低延时、高带宽的InfiniBand网络，高速并行文件存储以及CPU/GPU的算力组合，不仅能支持大规模求解运算，还能提供GPU桌面进行图形前后处理，完成一个闭环的业务场景。
对于大数据业务，QingCloud云平台提供的对象存储容量达245PB，跟计算节点结合，可以用于大规模的数据处理和分析。计算节点到对象存储的网络带宽有1.6T，能够保证大数据计算的超高性能。
对于人工智能训练业务，青云提供算力达850PFlops的A100 GPU资源池和全闪并行文件存储，并且能够结合容器平台，提供性能极致优化、轻量便捷、开源开放的人工智能平台。
依托青云云平台的多种存储服务，用户可以按照自己的业务来选择合适的存储类型，包括冷热类型的对象存储、全闪并行文件存储或者块存储等。
此外，通过虚拟化技术的加持，青云可以快速为不同业务构建其所需的运行环境，随时可以切换MPI、TensorFlow或者MapReduce软件平台，充分利用超算中心的硬件资源满足各种业务场景的需求。
苗慧说，整体来看，QingCloud EHPC提供了快捷、弹性、安全及互通的公有云高性能计算服务，具有四个优势：弹性伸缩，按需配置；只管使用，无需运维；资源租赁，性价比高；租户隔离，安全可靠。
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