什么是高性能计算 (HPC)？

在实际应用中，有一些工作负载（例如 DNA 测序）对于任何一台计算机来说都过于庞大。对此，HPC 或超级计算环境可以使多个节点（计算机）以集群（互联组）的形式协同作业，在短时间内执行海量计算，从容应对这些规模庞大而又极其复杂的工作负载挑战。此外，由于支持在云端自动创建和删除集群，HPC 还能有效降低成本。

HPC 支持多种类型的工作负载，其中常见的两种是并行工作负载和紧密耦合工作负载。

并行工作负载

指被细分为多个小型、简单、独立任务的计算问题，这些任务可以同时运行，通常相互之间几乎没有通信。例如，一家企业可能向某节点集群中的各个处理器核心提交了 1 亿条信用卡记录。其中，处理一条信用卡记录即是一项小任务，当 1 亿条记录分布在整个集群上时，1 亿个小任务就能以惊人的速度同时（并行）执行。并行工作负载的常见使用场景包括风险模拟、分子建模、上下文搜索和物流模拟。

紧密耦合工作负载

通常占用较多的共享资源，并分解为相互之间持续通信的小任务。换言之，集群中的各个节点在执行处理时会相互通信。紧密耦合工作负载的常见使用场景包括计算流体动力学、天气预报建模、材料模拟、汽车碰撞仿真、地理空间模拟和交通管理。

HPC 为何重要？

数十年来，HPC 一直在学术研究和行业创新中扮演着重要角色。它帮助工程师、数据科学家、设计师和其他研究人员更经济、更高效地解决了许多大型复杂问题。

HPC 的主要优势包括：

• 减少物理测试：HPC 可用于创建仿真，而无需用户进行物理测试。例如在测试汽车事故时，与实际碰撞测试相比，HPC 可以更加经济、便捷地生成碰撞模拟。
• 速度：基于最新 CPU、图形处理单元 (GPU) 和诸如 RDMA（远程直接内存访问）的低延迟网络结构，以及全闪存本地存储和块存储设备，HPC 可以在数分钟内完成以往需要数周才能完成的大量计算。
• 成本：HPC 可以更快速、更低成本地提供答案。此外，借助基于云技术的 HPC，即使是小型企业和初创企业也能轻松运行 HPC 工作负载 — 只需为实际使用的资源付费且可按需扩展和收缩。
• 创新：HPC 推动了几乎每一个行业发展创新，是突破性科学发现得以问世，改善全球人民生活质量的重要驱动力。

如今 HPC 越来越流行，几乎每一个行业的财富 1000 强企业都在使用 HPC。Hyperion Research 数据显示，2022 年全球 HPC 市场规模预计将达到 440 亿美元。

以下是 HPC 在一些行业中的应用以及相应的 HPC 工作负载类型：

• 航空航天：创建复杂模拟，例如飞机机翼上的气流
• 制造： 通过模拟来增强新产品（例如自动驾驶）的设计、制造和测试，从而生产更加安全的汽车和更轻的零部件，提高流程效率，促进创新
• 金融科技 (fintech)：执行复杂风险分析、高频交易、财务建模和欺诈检测
• 基因组学：通过 DNA 测序、药物相互作用分析和蛋白质分析来推进系谱学研究
• 医疗卫生：研发药物、研发疫苗以及为罕见和常见疾病研究创新疗法
• 媒体和娱乐： 创建动画、渲染电影特效、转码大型媒体文件以及创建沉浸式娱乐体验
• 石油和天然气：执行空间分析，测试储层模型，从而预测油气资源分布位置；对流体流动和地震数据处理等进行模拟
• 零售：分析海量客户数据，从而为客户提供更有针对性的产品建议和更优质的服务

HPC 的部署模式有哪些？

HPC 可以在本地、云端或混合模式下运行。

在本地 HPC 部署下，企业和研究机构可构建一个由服务器、存储解决方案和其他基础设施构成的 HPC 集群，并自行管理和升级。在云端 HPC 部署下，云技术服务提供商负责管理基础设施，企业和研究机构可以直接使用并按用量付费。

另外，一些企业会选择混合部署模式，尤其是已经投资购置了本地基础设施，但又希望获得云技术的速度、灵活性和成本节省优势的企业。当本地部署中的排队时间过长时，它们就会使用云技术来运行 HPC 工作负载，按需使用云技术服务。

本地 HPC 部署面临哪些挑战？

本地部署模式下，企业可以全面掌控 HPC 运行，但同时也面临一些挑战，包括：

• 投入大量资金购置和持续升级计算设备
• 支付日常管理和其他运营成本
• 用户需要排队几天或几个月的时间才能运行自己的 HPC 工作负载，尤其是在需求激增时
• 采购周期较长，难以及时升级至功能更强、效率更高的计算设备，导致研究和业务发展速度受到影响

考虑到本地部署环境的成本和其他挑战，云端 HPC 部署越来越受欢迎。据 Market Research Future 预测，从 2017 年到 2023 年全球云端 HPC 市场将增长 21%。在云端运行 HPC 工作负载，企业只需按使用付费且可在需求发生变化时快速扩容或减容。

如今，为了赢得和留住客户，顶级云技术提供商开发了专为 HPC 工作负载而设计的领先技术，可以有效避免本地 HPC 设备老化带来的性能下降。它们可以提供最新、最快速的 CPU 和 GPU 以及低延迟闪存存储、极速 RDMA 网络和企业级安全性，提供全天候服务可用性，尽可能降低甚至消除排队时间。

HPC Cloud — 选择云环境要考虑哪些关键要素？

目前市场上各个云技术提供商的实力不尽相同，某些云技术并非专为 HPC 而设计，无法在工作负载高峰期提供所需的性能。因此，在选择云技术提供商时，请重点考察以下 4 点：

• 领先性能：您的云技术提供商应当能提供最新一代的处理器、存储和网络技术，提供可达到或超出典型本地部署水平的 HPC 能力和顶尖性能。
• HPC 经验：您的云技术提供商应当具备为各种客户运行 HPC 工作负载的丰富经验，能够在高峰时段（例如运行多个仿真或模型时）提供所需的性能。在很多情况下，裸金属计算实例相比虚拟机可提供更加稳定、一致、强大的 HPC 性能。
• 灵活迁移：您的 HPC 工作负载应当能够在云中顺畅运行，就像在本地运行一样。在将工作负载“原样”迁移至云端之后，您在下周运行的模拟应与十年前运行的模拟结果一致。在需要使用相同的数据和计算方法进行年度比较的行业中，这一点极其重要。例如，如果空气动力学、汽车和化学的计算方法没有改变，那么无论什么时候同一模拟的结果都不应有任何不同。
• 无隐藏成本：云技术服务通常采用“按使用付费”模式，请确保您准确理解云技术提供商的定价信息。许多用户经常对出站数据移动或数据传出成本感到惊讶，原因就在于用户可能知晓需要为每一个事务和数据访问请求付费，但是很容易忽略传出成本。

HPC 的未来趋势

如今很多行业的企业和机构纷纷开始采用 HPC 来推动业务增长，这一趋势预计将持续多年。到 2023 年，全球 HPC 市场预计将从 2017 年的 310 亿美元增长至 500 亿美元。其中，大部分增长将来自云端 HPC 部署。得益于云技术性能的持续发展，云技术将变得更可靠、更强大。云端 HPC 部署将为企业节省数百万美元的数据中心基础设施和相关成本。

此外，在不久的将来，HPC 有望与大数据融合，即通过同一大规模计算机集群来分析大数据，运行模拟和其他 HPC 工作负载。而随着这两种趋势的融合，HPC 的计算能力和容量将变得更加强大，将更有力地推进更具突破性的研究和创新。

i Earl Joseph、Steve Conway、Bob Sorensen、Alex Norton。Hyperion Research 更新：ISC19。https://hyperionresearch.com/wp-content/uploads/2019/06/Hyperion-Research-ISC19-Breakfast-Briefing-Presentation-June-2019.pdf

ii https://www.abnewswire.com/pressreleases/cloud-hpc-market-growing-swiftly-at-21-cagr-by-2023-cloud-high-performance-computing-market-forecast-by-component-service-deployment-industry-vertical_211149.html

iii https://www.businesswire.com/news/home/20181218005581/en/Global-High-performance-Computing-HPC-Market-2018-2023-Grow