第三個千年開始之際，人類醒來，伸展手腳……來瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未來簡史》
我們總需要時常回顧過去，不只是為了懷念，更多是為了找尋通往未來的一點線索。如果運氣再好一些，說不定能發現一些點（leng）子（fan）可以被翻出來再引人注目。例如AI的發展，就經歷了若干次熱潮，最近的一波我們還身在其中。與此相比，高性能計算似乎一直很熱，又一直離我們很遠。說高性能計算一直很熱，是因為從天河超級計算機開始，中國就加入了超級計算機的全球軍備競賽，年年爭奪超算世界冠軍；說離我們遠，是因為我們在日常的工作生活中見識超級計算機的機會并不多。事實上，高性能計算（HPC）離我們近在咫尺：路上開的車，發動機、底盤、車架，從內到外的設計都離不開HPC；生病吃的藥，研發過程是從計算模擬開始的；無數的電影特效，是在HPC上制作的……有意思的是，在過去的一年，高性能計算又頻繁被提及，變成了一個熱門話題。
不一樣的高性能計算
如今被頻繁提及的高性能計算和傳統的HPC已經大不相同了。包括AI、生命科學、計算化學家等技術的突飛猛進無疑凸顯了對計算力的強烈需求，從而推動了HPC的發展和變化。在前不久結束的HPC China 2018大會上，英特爾院士、英特爾HPC戰略總監Mark Seager在大會主題演講中就提到，AI市場將從2017年的25億美元成長為2022年的80-100億美元，年復合增長率達到30%，但是現有的平臺技術（包括HPC）依然不能很好的滿足AI的算力需求。那么問題具體出現在哪里？我們覺得至少有以下幾點值得注意：
- 異構的計算單元——以AI輔助研發為應用場景的HPC，必然涉及大量異構的計算單元，包括各種性能的CPU節點、GPGPU節點、專用ASIC計算模塊、FPGA模塊、TPU和新興的AI專用芯片等
- 更大的計算規模——以計算機輔助藥物研發為例，涉及高通量篩選的計算過程，常常需要數以萬計的CPU核做并行計算。設想如果同時提交多個這樣的計算任務，計算規模又會成倍增長
- 多樣化的數據存儲——與傳統HPC環境不同，越來越多的企業的數據來源于不同的數據源，存放在不同的存儲介質，存儲的性能和容量可能差別巨大。單一的一套分布式文件系統已經不能滿足多樣化的存儲需求了
- 硬件更新異常迅速——僅2018年，全球至少發布了約10款AI芯片，2代GPGPU，加上FPGA解決方案等，硬件的更新已經不是以年，而是以月計。為了跟上硬件的更新，需要更迅速有效的系統方案，動輒幾個月的部署上線時間是不能接受的
- 融合網絡——也許軟件定義網絡還不是HPC必須的配置，但無疑更快速靈活的網絡管理和動態優化是必須的
總之，應用場景的變化和對計算力的極度渴求正賦予HPC全新的使命。
為什么是現在？
AI早就不是一個新學科了，生命科學也持續在發展，那為什么這些領域的用戶似乎是一夜之間都對算力如此饑渴？我們覺得一個很重要的原因在于數據。
這個表是Gartner評選出的2010年-2017年間最酷的存儲公司。其中Pure，Nimble和Violin Memory是上市了的。Nimble和Violin Memory先后被收購，Pure也沒有實現PK掉EMC的豪言壯語。更有意思的是，EMC也在不久前與Dell合并，不再是一家獨立的公司。對此，我們的解讀是，數據存儲依然是一個巨大且增長的市場，但是已經有很多很好的產品和解決方案（包括云存儲）可供用戶選擇，跑馬圈地式的發展已經是過去時了。同時，從用戶的角度看，存儲雖然不是一個已經完全被解決的問題，但在過去的這些年，用各種存儲產品和方案，也能把他們需要的數據積累下來。
接下來的問題，就是這些數據如何為用戶產生價值。如果把這些還在不斷積累的數據看做金礦（真的是金礦），那大量的計算就是挖掘金礦的工具，更高性能的計算能力就是現代化金礦挖掘機!
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題。這些改變是每一個用戶都需要，并希望盡快實現的：
功能與硬件的解耦——底層硬件依然在飛速發展，異構計算也方興未艾。用戶如何應對最底層硬件的更新？一個可行的方法是添加軟件的抽象層，將硬件能力封裝，例如TensorFlow
擁抱云計算——云的規模優勢非常明顯，可以提供更新更快的硬件，但也會帶來額外的復雜性。對此，可以嘗試從策略驅動的資源調度、負載自動溢出到云端、云原生優化等方面著手。根據Univa在2018年對超過250家企業客戶的調查，相比2017年，客戶對在混合云上運行HPC的興趣增長了10倍，有61%的用戶表示他們將會，或已經在使用混合云運行HPC應用
更高帶寬、更低延遲的網絡——這包括單個數據中心內部的高速網絡和跨數據中心的網絡。在這一領域的一個榜樣是Equinix和一家HPC初創公司RStor共同建立的多云之間的高速網絡
我們相信，更高效的計算會讓我們從海量的數據中挖掘出更有價值的成果，會更深刻的改變我們所生存的世界！
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