單從高性能計算(HPC)市場來看，可謂是“高手如林”，致力于企業(yè)級云服務的“青云”，為何選擇加入這個賽道?最新推出的EHPC高性能計算平臺，能給用戶帶來哪些差異化優(yōu)勢?我們先從大數據、人工智能與超算深度融合的角度開始談起!

高性能計算的腳步無處不在

所謂高性能計算，是指用大量服務器并行地對某一個任務執(zhí)行運算，來解決工程和科學上的問題。就應用而言，高性能計算用途很多，能模擬世界萬物。宏觀上，可以用衛(wèi)星圖像、遙感數據、氣象數據來模擬地球、海洋和氣侯，預測環(huán)境變化;微觀上，能通過分子原子模擬，進行基因測序，來了解生命原理。

具體而言，高性能計算是如何結合人工智能、大數據技術，與實際應用場景深入融合的呢?青云QingCloud 云平臺&服務部高級總監(jiān)陳海泉，通過典型案例介紹，讓我們對高性能計算的認知，有了質的飛躍。

● 航空航天領域。我們基于過去幾十年衛(wèi)星照片的積累，再結合人工智能算法，通過地理信息的快速識別，全面分析地球變化，預測未來氣候情況如何。為了得到全球衛(wèi)星圖像，科學家動用了1萬臺服務器，分析了 65萬張遙感影像，其數據量的龐大，簡直無法想象。但是，有了超算平臺，整個計算時間僅需要4個小時。

● 高端科學研究。中國科學院計算技術研究所副研究員商紅慧，通過模擬拉曼光譜，設計了全電子精度的第一性原理計算理論算法，從而得到蛋白質分子的信息，使得藥物研發(fā)更快速、更精確。在多達3006個原子模擬的背后，是一套468 PFlops 算力的太湖之光超級計算機在支撐。

如果說科研場景距離我們的生活比較遠，那么HPC在能源、大型賽事、醫(yī)療、金融等行業(yè)方面的諸多應用，一定會讓你感覺到近在咫尺。

● 石油勘探場景。工程師使用地震波反射法建模來模擬油藏，每次測量都會產生 PB 級的數據，如何基于龐大的數據進行密集計算和模擬，從而算出最優(yōu)鉆井位置?HPC在石油勘探效率提升層面，發(fā)揮了重要作用!

● 大型體育賽事現場支持。很多人都喜歡F1賽車比賽，那么主辦方是如何不斷提升觀賽體驗的呢?紅牛車隊會在比賽前，根據賽道情況，做特定環(huán)境模擬。包括使用虛擬風洞，來優(yōu)化空氣動力學;模擬電源散熱系統(tǒng)，讓賽車發(fā)揮大功率;模擬碰撞優(yōu)化車身結構，讓賽車可以符合比賽的安全法規(guī)。最后，紅牛車隊會利用超算平臺的算力，在7 天內完成所有模擬和優(yōu)化，以確保每場比賽都能發(fā)揮車隊和車手的優(yōu)勢。

● 醫(yī)藥行業(yè)。新冠疫情加速了大數據在醫(yī)藥和生命科學上的應用，有效推進了疫苗和核酸類藥物的研發(fā)。通過大數據獲取，僅在病毒出現一周后就完成了基因序列的測量;在超算平臺上，只用了4個小時就設計出 mRNA 新冠疫苗。

● 金融領域。大數據、人工智能與超算更是好結合，讓壞賬率降低了35%。通過超算平臺多維度的數據分析，以及持續(xù)迭代和優(yōu)化模型訓練，有效實現了金融風控的管理。

上述案例說明了三點：一、HPC與高精尖科技密不可分，高科技要想進步，必須基于大規(guī)模的數據進行計算;二、大數據驅動存儲跟算力融合，超算中心不僅要關注算力，還要應對大數據的存儲挑戰(zhàn); 第三，人工智能應用走向爆發(fā)階段，不管是機器學習，還是深度學習，已開始結合模型訓練、數據推理計算等，解決實際業(yè)務問題。

如果用一句話來概括，高性能計算的發(fā)展，不再是一個遙不可及的高大上概念，而是已經滲透到各行各業(yè)，成為技術創(chuàng)新的動力引擎。

如何讓高性能計算“好用又便宜”？

當大數據、人工智能與超算深度融合，當各行各業(yè)開始準備把高性能計算引入核心業(yè)務時，挑戰(zhàn)越來越明顯。

首先，大數據的存儲容量直線上升，帶來了直接的存儲成本。如何擁有無限的存儲容量、最高的性能，還要很便宜?

其次，不同類型的業(yè)務對存儲的要求也不一樣。超算中心如何對不同的業(yè)務提供合適的存儲類型?

熟悉HPC的人都知道，比較早的超算中心都是圍繞計算資源構建，基本只有 Lustre 并行文件存儲，并且容量有限，難以支撐大數據場景。而新一代的超算中心有些已經配備了足夠大的容量，可以承接仿真建模類大數據業(yè)務，但由于超算中心本身提供的服務比較單一，實際上也無法承載 MapReduce 這種純粹的大數據業(yè)務。

其三，在人工智能應用爆發(fā)時代，要求超算中心要有充足的GPU資源，并且還要提供對應的軟件框架，比如 TensorFlow。另外，在業(yè)務部署上，還希望用云原生的方式來運行，這對以 Slurm 調度器為主的超算中心也是一個很大的挑戰(zhàn)。

大體來看，如何讓高性能計算“好用又便宜”?還有可探索的空間!

QingCloud EHPC為新業(yè)務場景而生

青云，是一家云計算企業(yè)，能為人工智能、大數據和超算的融合提供基礎設施。但在支撐應用場景落地時，青云希望盡量能實現復用，而最新推出的EHPC，就是為解決傳統(tǒng)超算中心的痛點問題而生。

“QingCloud EHPC 是基于青云公有云IaaS、PaaS 層基礎架構，為生命科學、海洋氣象、地理測繪等基礎科研領域，以及前沿科學與大數據、人工智能技術結合形成的新興場景，提供從上云計算到結果產出的全流程SaaS化計算服務。” 青云QingCloud EHPC 產品經理 苗慧，具體介紹了EHPC帶來的差異化優(yōu)勢。

● 更方便。傳統(tǒng)超算中心體驗不好，使用時需要提交申請，還要經過人工審批，需要自己安裝VPN客戶端登錄節(jié)點。青云云平臺帶來的大變化是，把傳統(tǒng)的審批制度變成用戶自服務的形式，用戶隨時可以到云平臺注冊賬號，充值購買他需要的計算資源。

● 更安全。超算中心的登錄節(jié)點往往是很多用戶共享的狀態(tài)，為了保證安全，往往不提供 root 權限，軟件安全過程非常麻煩。并且，Linux隔一段時間就會暴露出一些系統(tǒng)漏洞。如何解決超算中心的不安全問題?云平臺和高性能計算平臺的結合，是好選擇!

青云通過云計算技術確保了應用的全面安全。EHPC在安全方面帶來三個改進：一，在計算、網絡跟存儲方面，實現了每個租戶在物理及邏輯層面的強隔離。二，管理節(jié)點跟計算節(jié)點分離，租戶可以使用完全獨享的登錄節(jié)點。第三，除了傳統(tǒng)的VPN接入，青云還能提供零信任客戶端，讓用戶登錄更便捷和安全。

● 更靈活。為了讓超算在使用體驗上變得更靈活，青云提供了兩種不同類型的超算集群。一個是，偏傳統(tǒng)的共享型超算集群。雖然青云的計算集群是共享的，但提供給用戶的登錄節(jié)點是獨享狀態(tài)，軟件安裝、執(zhí)行、操作還是在自己的節(jié)點上;另一個是最新的獨享EHPC集群。這種集群能給用戶提供一個root賬號，用戶使用會非常方便。用戶不僅能自由地安裝所需要的系統(tǒng)軟件，還能切換超算平臺的各種軟件，比如和AI相關的TensorFlow，或者和大數據相關的Hadoop、MapReduce等。同時，EHPC集群的計算、存儲和網絡類型，用戶都可以自由搭配。比如：硬件支持是GPU，還是CPU;網絡支持是以太網，還是IB網;存儲選擇上，是對象存儲、NAS，還是并行文件存儲，都可以靈活選擇。

● 體驗更好。為了打造高性能計算平臺的一站式體驗，青云還集成了不同行業(yè)的軟件庫。以工業(yè)仿真場景為例。這一功能的大的特點是，其“求解集群”能夠提供彈性算力，可以快速完成求解運算。同時，通過桌面虛擬應用，可以幫助用戶完成圖形的前后處理，讓超算好體驗覆蓋到工業(yè)仿真軟件的全部業(yè)務流程。

● 降低運營成本。超算業(yè)務一般都是短期、大規(guī)模部署的方式，比如：1萬個節(jié)點部署，只使用4個小時。這種突發(fā)業(yè)務增長，導致計算資源不夠，而其他用戶想使用計算資源的時候，需要長時間排隊;而業(yè)務少的時候，大量資源空置，造成了資源浪費，帶來了巨大的成本壓力。而QingCloud EHPC平臺， 不僅能幫助用戶私有化部署超算云平臺，還能運營自己的業(yè)務。通過連接全網算力的模式，EHPC可提供外部資源支撐，避免突發(fā)業(yè)務排隊;而當超算中心自己的資源空置時，也可以對外出售算力，增加運營收入。

總體來看，青云的超算云平臺，不僅好之地支撐了大數據和人工智能融合場景，還成為青云分布式云節(jié)點理念的重要一環(huán)，共建一個資源共享的算力網絡，這讓超算能力真正“走下神壇”，走向各行各業(yè)的具體應用場景中，這應該是超算以及云計算共同追求的理想境界。

新聞標題：以云計算的方式提供超算，青云QingCloudEHPC做到了！
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