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。