从黑洞到云，高性能计算即将到你身边为你服务

前两天刷爆互联网的黑洞照片，想必大家一定都看到了。不过严格来说，这张照片并不是“拍”出来的，而是经过庞大的数据收集、导出过程，然后借助高性能计算设备，进行关联对比、拟合参数，最终再由麻省理工博士后凯蒂·伯曼主持开发的大数据算法处理、成像，才能导出我们看到的这个在无尽黑暗中散发着橙色、黄色和暗红色光芒的黑色孔洞。在黑洞照片的诞生过程中，高性能计算起到了加速的作用。

图片来源：欧洲南方天文台（ESO）

当然，高性能计算的应用绝不仅限于天文领域。随着数据量呈现指数级增长，人工智能、机器学习、深度学习等大数据分析技术在不断成熟，结合硬件的不断发展，高性能计算正在延伸到纯科学和超级计算机之外的领域，比如：

- 加速产品开发速度，更快上市，同时降低成本；

-保证物流运输更加安全；

-加快诊断疾病的速度，开发药物更快；

-保证网络更加安全，减少电子欺诈行为。

图：适合云的高性能计算工作负载示例

2017 年，全球高性能计算市场超过 120 亿美元，预计年复合增长率（CAGR）为 9.8%，在 2022 年达到 195 亿美元。

随着应用范围不断扩大，应用领域不断增加，传统的高性能计算本地部署已经无法满足需求。Hyperion Research 发现， 近一半（46%）的高性能计算场所有 25% 或更多需求受到抑制，这意味着由于高性能计算容量受到限制， 用户无法开展工作。解决之道是：一边增加适当规模的本地资源，一边要利用基于云的高性能计算，也就是“高性能计算即服务”（HPCaaS），来满足需求。从2016年到2017年，云端高性能计算的花费增加了44%；目前有64%的高性能计算场所使用公有云完成某些工作。

“高性能计算即服务”需求不断增加，为云服务商打开了新的发展空间。

五大因素，开辟新空间

如果你是一家希望提供HPCaaS 的云服务商，真正着手之前，不妨考虑以下这些技术因素：

|起步

提供 HPCaaS 产品和服务，你不必拥有几百个计算节点。如果已经投zi（资）了英特尔® 至强® 可扩展处理器和10 GbE 骨干网络，无需投入太多固定资产成本，有八个节点就可以按需 HPCaaS 服务。

|架构

你希望满足的客户负载决定了你的架构。如果想要运行 I/O 密集型和高度耦合的集群工作负载，必须使用快速消息传递架构，比如英特尔的Omni-Path，即 OPA架构。基于该架构的HPCaaS，性能非常接近本地性能级别。

|计算能力

比起一般的云计算平台，高性能计算对计算能力要求更高。英特尔® 至强® 可扩展处理器具备多种技术优势：额外 DDR4通道，高级矢量扩展指令集，内核中额外的融合乘加支持（FMA）等等，可以满足常规高性能计算需求以及最严苛的计算工作负载。

|存储能力

高性能计算需要高性能文件系统。英特尔的数据直接 I/O技术DDIO、智能存储加速库（ISA-L） 和存储性能开发套件（SPDK），都可以增强存储性能。

|融合能力

HPCaaS 产品/服务的框架，必须能将所有组件紧密集成，提供高性能。英特尔的高性能计算平台架构，支持多种应用和高性能解决方案。

HPCaaS，帮你突破界限

无论是华为公司，还是北欧的高性能计算服务提供商Advania，都使用了英特尔架构的高性能计算产品，为客户提供 HPCaaS 服务。英特尔与他们一起携手，为客户提供了高性能计算的基础设施。一方面，这为云服务提供商带来了更多收入，同时也在为人类发展做出贡献。

有了高性能计算，可以在客户信用卡遭到欺诈前及时发现，也可以在恐怖分子实施攻击前加以制止。文章开头提到的凯蒂 · 伯曼曾在 TED 的讲台上说：“我想鼓励所有人去帮助突破科学界限，即使它最初看起来像黑洞一样神秘。”有了云中的高性能计算即服务，这并不遥远。

英特尔和英特尔标识是英特尔公司在美国和其他国家（地区）的商标。

*文中涉及的其它名称及品牌属于各自所有者资产。