传统高性能计算服务的缺陷
传统本地化高性能计算服务受限于超算设备的规模，相比云模式存在如下缺陷：
创新力不足
生产率有限
与 AI 机遇擦肩而过
高性能计算服务的常见支持负载
在短时间内，高密度地进行巨量算力执行，是高性能计算服务承接大规模负载的重要性能指标。高性能计算服务的常见支持负载有如下两种：
紧密耦合工作负载
这种负载模式，会将大规模运算，拆解为彼此通信的小型任务，同时占用更多的算力资源。常见于地理环境模拟、碰撞仿真实验、计算流体动力学等场景。
并行工作负载
与紧密耦合工作负载类似，并行工作负载也会采取拆解动作；但差异点在于小型独立任务彼此间几乎不存在通信行为，常见于物流、风险模拟等场景。
高性能计算服务的多行业应用场景
基于对云端无限算力的整合应用，高性能计算服务几乎可应用于生命健康与药物研发、自动驾驶、金融行业等各类规模的企业，简化超级算力应用流程，显著缩短创新项目的研发周期。
药物研发
在医疗保健与生命科学相关领域，高性能计算服务能够支持分子动力学、3D 结构、虚拟筛选等研发方案的规模拓展与精准推进。借助高性能计算服务中的共享存储服务，研究人员可高效访问业务所需的高性能文件系统。
自动驾驶
应对自动驾驶巨量数据采集与分析的关键 IaaS 需求，高性能计算服务充分融合 GPU/CPU 弹性容量、机器学习框架的支持功能和数据存储等方案，全方位赋能自动驾驶的数据分析与处理等场景。
金融风险分析
金融行业长期应用网格计算模拟，来审视投资机会、加持风险管理以及把握对冲机遇等。通过应用基于云端的高性能计算服务，能够全方位优化此类计算密集型工作负载的性能与成本，更具效能的赢得投资增长。
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本课程帮助您初步了解云平台与本地环境的差异，以及亚马逊云科技平台的基础设施和部分核心服务，包括亚马逊云科技平台上的弹性高可用架构，架构设计准则和本地架构迁移上云的基本知识。
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