传统高性能计算服务的缺陷
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：开发者和研究人员的项目，会受限于本地化的硬件能力，由此创新思维将会被算力规模所限制。
- 生产率有限：本地化的高性能计算服务，队列等待耗时周期更长，无法像云端高性能计算服务一样，动用近乎无限的容量。
- 与 AI 机遇擦肩而过：鉴于大多数 AI 算法都是云原生属性，所以在从事此类创新项目时，本地化的高性能计算服务承载能力与范围，将无法支持相关需求。
高性能计算服务的常见支持负载
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
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。
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。
