第三個(gè)千年開(kāi)始之際，人類醒來(lái)，伸展手腳……來(lái)瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未來(lái)簡(jiǎn)史》

我們總需要時(shí)常回顧過(guò)去，不只是為了懷念，更多是為了找尋通往未來(lái)的一點(diǎn)線索。如果運(yùn)氣再好一些，說(shuō)不定能發(fā)現(xiàn)一些點(diǎn)（leng）子（fan）可以被翻出來(lái)再引人注目。例如AI的發(fā)展，就經(jīng)歷了若干次熱潮，最近的一波我們還身在其中。與此相比，高性能計(jì)算似乎一直很熱，又一直離我們很遠(yuǎn)。說(shuō)高性能計(jì)算一直很熱，是因?yàn)閺奶旌映?jí)計(jì)算機(jī)開(kāi)始，中國(guó)就加入了超級(jí)計(jì)算機(jī)的全球軍備競(jìng)賽，年年?duì)帄Z超算世界冠軍；說(shuō)離我們遠(yuǎn)，是因?yàn)槲覀冊(cè)谌粘５墓ぷ魃钪幸?jiàn)識(shí)超級(jí)計(jì)算機(jī)的機(jī)會(huì)并不多。事實(shí)上，高性能計(jì)算（HPC）離我們近在咫尺：路上開(kāi)的車，發(fā)動(dòng)機(jī)、底盤、車架，從內(nèi)到外的設(shè)計(jì)都離不開(kāi)HPC；生病吃的藥，研發(fā)過(guò)程是從計(jì)算模擬開(kāi)始的；無(wú)數(shù)的電影特效，是在HPC上制作的……有意思的是，在過(guò)去的一年，高性能計(jì)算又頻繁被提及，變成了一個(gè)熱門話題。

不一樣的高性能計(jì)算

如今被頻繁提及的高性能計(jì)算和傳統(tǒng)的HPC已經(jīng)大不相同了。包括AI、生命科學(xué)、計(jì)算化學(xué)家等技術(shù)的突飛猛進(jìn)無(wú)疑凸顯了對(duì)計(jì)算力的強(qiáng)烈需求，從而推動(dòng)了HPC的發(fā)展和變化。在前不久結(jié)束的HPC China 2018大會(huì)上，英特爾院士、英特爾HPC戰(zhàn)略總監(jiān)Mark Seager在大會(huì)主題演講中就提到，AI市場(chǎng)將從2017年的25億美元成長(zhǎng)為2022年的80-100億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到30%，但是現(xiàn)有的平臺(tái)技術(shù)（包括HPC）依然不能很好的滿足AI的算力需求。那么問(wèn)題具體出現(xiàn)在哪里？我們覺(jué)得至少有以下幾點(diǎn)值得注意：

• 異構(gòu)的計(jì)算單元——以AI輔助研發(fā)為應(yīng)用場(chǎng)景的HPC，必然涉及大量異構(gòu)的計(jì)算單元，包括各種性能的CPU節(jié)點(diǎn)、GPGPU節(jié)點(diǎn)、專用ASIC計(jì)算模塊、FPGA模塊、TPU和新興的AI專用芯片等
• 更大的計(jì)算規(guī)模——以計(jì)算機(jī)輔助藥物研發(fā)為例，涉及高通量篩選的計(jì)算過(guò)程，常常需要數(shù)以萬(wàn)計(jì)的CPU核做并行計(jì)算。設(shè)想如果同時(shí)提交多個(gè)這樣的計(jì)算任務(wù)，計(jì)算規(guī)模又會(huì)成倍增長(zhǎng)
• 多樣化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——與傳統(tǒng)HPC環(huán)境不同，越來(lái)越多的企業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的數(shù)據(jù)源，存放在不同的存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)的性能和容量可能差別巨大。單一的一套分布式文件系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足多樣化的存儲(chǔ)需求了
• 硬件更新異常迅速——僅2018年，全球至少發(fā)布了約10款A(yù)I芯片，2代GPGPU，加上FPGA解決方案等，硬件的更新已經(jīng)不是以年，而是以月計(jì)。為了跟上硬件的更新，需要更迅速有效的系統(tǒng)方案，動(dòng)輒幾個(gè)月的部署上線時(shí)間是不能接受的
• 融合網(wǎng)絡(luò)——也許軟件定義網(wǎng)絡(luò)還不是HPC必須的配置，但無(wú)疑更快速靈活的網(wǎng)絡(luò)管理和動(dòng)態(tài)優(yōu)化是必須的

總之，應(yīng)用場(chǎng)景的變化和對(duì)計(jì)算力的極度渴求正賦予HPC全新的使命。

為什么是現(xiàn)在？

AI早就不是一個(gè)新學(xué)科了，生命科學(xué)也持續(xù)在發(fā)展，那為什么這些領(lǐng)域的用戶似乎是一夜之間都對(duì)算力如此饑渴？我們覺(jué)得一個(gè)很重要的原因在于數(shù)據(jù)。

這個(gè)表是Gartner評(píng)選出的2010年-2017年間最酷的存儲(chǔ)公司。其中Pure，Nimble和Violin Memory是上市了的。Nimble和Violin Memory先后被收購(gòu)，Pure也沒(méi)有實(shí)現(xiàn)PK掉EMC的豪言壯語(yǔ)。更有意思的是，EMC也在不久前與Dell合并，不再是一家獨(dú)立的公司。對(duì)此，我們的解讀是，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)依然是一個(gè)巨大且增長(zhǎng)的市場(chǎng)，但是已經(jīng)有很多很好的產(chǎn)品和解決方案（包括云存儲(chǔ)）可供用戶選擇，跑馬圈地式的發(fā)展已經(jīng)是過(guò)去時(shí)了。同時(shí)，從用戶的角度看，存儲(chǔ)雖然不是一個(gè)已經(jīng)完全被解決的問(wèn)題，但在過(guò)去的這些年，用各種存儲(chǔ)產(chǎn)品和方案，也能把他們需要的數(shù)據(jù)積累下來(lái)。

接下來(lái)的問(wèn)題，就是這些數(shù)據(jù)如何為用戶產(chǎn)生價(jià)值。如果把這些還在不斷積累的數(shù)據(jù)看做金礦（真的是金礦），那大量的計(jì)算就是挖掘金礦的工具，更高性能的計(jì)算能力就是現(xiàn)代化金礦挖掘機(jī)!

擁抱改變

要用更快的速度挖出更多的金子，就必須解決我們之前提到的一系列問(wèn)題。這些改變是每一個(gè)用戶都需要，并希望盡快實(shí)現(xiàn)的：

功能與硬件的解耦——底層硬件依然在飛速發(fā)展，異構(gòu)計(jì)算也方興未艾。用戶如何應(yīng)對(duì)最底層硬件的更新？一個(gè)可行的方法是添加軟件的抽象層，將硬件能力封裝，例如TensorFlow

擁抱云計(jì)算——云的規(guī)模優(yōu)勢(shì)非常明顯，可以提供更新更快的硬件，但也會(huì)帶來(lái)額外的復(fù)雜性。對(duì)此，可以嘗試從策略驅(qū)動(dòng)的資源調(diào)度、負(fù)載自動(dòng)溢出到云端、云原生優(yōu)化等方面著手。根據(jù)Univa在2018年對(duì)超過(guò)250家企業(yè)客戶的調(diào)查，相比2017年，客戶對(duì)在混合云上運(yùn)行HPC的興趣增長(zhǎng)了10倍，有61%的用戶表示他們將會(huì)，或已經(jīng)在使用混合云運(yùn)行HPC應(yīng)用

更高帶寬、更低延遲的網(wǎng)絡(luò)——這包括單個(gè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的高速網(wǎng)絡(luò)和跨數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)。在這一領(lǐng)域的一個(gè)榜樣是Equinix和一家HPC初創(chuàng)公司RStor共同建立的多云之間的高速網(wǎng)絡(luò)

我們相信，更高效的計(jì)算會(huì)讓我們從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出更有價(jià)值的成果，會(huì)更深刻的改變我們所生存的世界！

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關(guān)于我們：
速石科技專為有高算力需求的企業(yè)級(jí)用戶提供一站式算力運(yùn)營(yíng)解決方案，幫助用戶提升10-20倍業(yè)務(wù)運(yùn)算效率，降低成本達(dá)到75%以上，加快市場(chǎng)響應(yīng)速度。目前主要應(yīng)用領(lǐng)域包括藥物研發(fā)、基因測(cè)序分析、半導(dǎo)體行業(yè)的EDA仿真及電路設(shè)計(jì)、汽車行業(yè)的自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)、虛擬碰撞試驗(yàn)以及AI人工智能。

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