高性能计算的现状和未来（附下载）

高性能计算(HPC)场景业务模型错综复杂，超算中心更是如此，从超级计算应用统计分析来看，应用最大并行核数达到已经超过300万CPU核，超过60%的节点单位达到千核规模应用，超过30%的结点单位达到万核规模应用。

紧耦合负载场景：该场景的特征是计算量大，网络需求密集，对IO要求相对较低，典型应用为CAE仿真，天翼云提供100G IB计算网络，并可选的提供56G IB存储网络。

松耦合负载场景：该场景的特征是仅强调计算能力，计算节点间没有网络通讯，对IO要求适中，典型应用为金融风险分析、动漫渲染、科研领域，天翼云提供V5 CPU，单实例高达1TFloats计算能力。

数据密集负载场景：该场景的特征是数据量巨大，通常是PB级别，典型应用为生物基因测序、天气预报、天文科研领域，天翼云提供文件存储服务、对象存储服务。

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从HPC趋势来看，公有云HPC已经逐渐得到业界认可，主流公有云供应商都提供云化HPC解决方案，并且收割不少HPC专业用户。云化将为企业用户带来快速部署，按需付费，利用业界最新软硬件技术，无需关注HPC集群的复杂运维及功耗等收益。

从各类分析报告，并结合天翼云项目拓展情况、友商方案分析，推导出HPC云化具有如下显著趋势与挑战：

异构环境支持：越来越多的HPC业务支持异构环境（CPU、GPU、FPGA等），HPC作业调度软件在异构环境下调度更加精准、更加充分利用计算资源。

HPC SaaS服务构建：租户按需拎包入住，不用关心应用部署、集群调度、性能优化等，仅需要提交作业即可。FAST项目租用的是HPC端到端应用环境，天文台仅提供应用软件，其余均由服务提供商提供，同时在山东大学HPC项目中，校方提出构建SaaS门户想法，让科研人员、外部企业客户简单便捷通过门户使用HPC，而无须关注底层资源环境、命令行调度等。

HPDA将成为HPC的爆发点：HPDA，基于HPC的大数据分析，传统HPC主要区分为容量型应用和性能型应用两类，但HPDA将融合两者，将衍生很多新的方案，典型应用如深度学习、金融欺诈检测、图分析、语义分析和知识发现等，IDC认为，存储是HPDA市场增速最快的部分。

海量数据迁移到云端HPC计算集群：工作负载从自建到租用公有云服务，对于数据密集型负载，上百TB到数PB海量数据将迁移到公有云存储中。

高速、低延时OPA网络：当前HPC高速网络由Mellanox InfiniBand网络主导，但Intel Omni-Path（OPA） 100G高速网络由于与Intel CPU体系、现有以太网络协议兼容性方面优势，将快速吸引HPC应用厂商及企业使用。

性能优化，绿色HPC：HPC计算集群将越来越大，对数据中心电力消耗不容忽视，对于HPC云化供应商来说，将不断优化HPC方案，实现不增加硬件设施前提下的性能优化。

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