单从高性能计算(HPC)市场来看，可谓是“高手如林”，致力于企业级云服务的“青云”，为何选择加入这个赛道?最新推出的EHPC高性能计算平台，能给用户带来哪些差异化优势?我们先从大数据、人工智能与超算深度融合的角度开始谈起!
高性能计算的脚步无处不在
所谓高性能计算，是指用大量服务器并行地对某一个任务执行运算，来解决工程和科学上的问题。就应用而言，高性能计算用途很多，能模拟世界万物。宏观上，可以用卫星图像、遥感数据、气象数据来模拟地球、海洋和气侯，预测环境变化;微观上，能通过分子原子模拟，进行基因测序，来了解生命原理。
具体而言，高性能计算是如何结合人工智能、大数据技术，与实际应用场景深入融合的呢?青云QingCloud 云平台&服务部高级总监陈海泉，通过典型案例介绍，让我们对高性能计算的认知，有了质的飞跃。
● 航空航天领域。我们基于过去几十年卫星照片的积累，再结合人工智能算法，通过地理信息的快速识别，全面分析地球变化，预测未来气候情况如何。为了得到全球卫星图像，科学家动用了1万台服务器，分析了 65万张遥感影像，其数据量的庞大，简直无法想象。但是，有了超算平台，整个计算时间仅需要4个小时。
● 高端科学研究。中国科学院计算技术研究所副研究员商红慧，通过模拟拉曼光谱，设计了全电子精度的第一性原理计算理论算法，从而得到蛋白质分子的信息，使得药物研发更快速、更精确。在多达3006个原子模拟的背后，是一套468 PFlops 算力的太湖之光超级计算机在支撑。
如果说科研场景距离我们的生活比较远，那么HPC在能源、大型赛事、医疗、金融等行业方面的诸多应用，一定会让你感觉到近在咫尺。
● 石油勘探场景。工程师使用地震波反射法建模来模拟油藏，每次测量都会产生 PB 级的数据，如何基于庞大的数据进行密集计算和模拟，从而算出最优钻井位置?HPC在石油勘探效率提升层面，发挥了重要作用!
● 大型体育赛事现场支持。很多人都喜欢F1赛车比赛，那么主办方是如何不断提升观赛体验的呢?红牛车队会在比赛前，根据赛道情况，做特定环境模拟。包括使用虚拟风洞，来优化空气动力学;模拟电源散热系统，让赛车发挥最大功率;模拟碰撞优化车身结构，让赛车可以符合比赛的安全法规。最后，红牛车队会利用超算平台的算力，在7 天内完成所有模拟和优化，以确保每场比赛都能发挥车队和车手的优势。
● 医药行业。新冠疫情加速了大数据在医药和生命科学上的应用，有效推进了疫苗和核酸类药物的研发。通过大数据获取，仅在病毒出现一周后就完成了基因序列的测量;在超算平台上，只用了4个小时就设计出 mRNA 新冠疫苗。
● 金融领域。大数据、人工智能与超算更是完美结合，让坏账率降低了35%。通过超算平台多维度的数据分析，以及持续迭代和优化模型训练，有效实现了金融风控的管理。
上述案例说明了三点：一、HPC与高精尖科技密不可分，高科技要想进步，必须基于大规模的数据进行计算;二、大数据驱动存储跟算力融合，超算中心不仅要关注算力，还要应对大数据的存储挑战; 第三，人工智能应用走向爆发阶段，不管是机器学习，还是深度学习，已开始结合模型训练、数据推理计算等，解决实际业务问题。
如果用一句话来概括，高性能计算的发展，不再是一个遥不可及的高大上概念，而是已经渗透到各行各业，成为技术创新的动力引擎。
如何让高性能计算“好用又便宜”？
当大数据、人工智能与超算深度融合，当各行各业开始准备把高性能计算引入核心业务时，挑战越来越明显。
首先，大数据的存储容量直线上升，带来了直接的存储成本。如何拥有无限的存储容量、最高的性能，还要很便宜?
其次，不同类型的业务对存储的要求也不一样。超算中心如何对不同的业务提供合适的存储类型?
熟悉HPC的人都知道，比较早的超算中心都是围绕计算资源构建，基本只有 Lustre 并行文件存储，并且容量有限，难以支撑大数据场景。而新一代的超算中心有些已经配备了足够大的容量，可以承接仿真建模类大数据业务，但由于超算中心本身提供的服务比较单一，实际上也无法承载 MapReduce 这种纯粹的大数据业务。
其三，在人工智能应用爆发时代，要求超算中心要有充足的GPU资源，并且还要提供对应的软件框架，比如 TensorFlow。另外，在业务部署上，还希望用云原生的方式来运行，这对以 Slurm 调度器为主的超算中心也是一个很大的挑战。
大体来看，如何让高性能计算“好用又便宜”?还有可探索的空间!
QingCloud EHPC为新业务场景而生
青云，是一家云计算企业，能为人工智能、大数据和超算的融合提供基础设施。但在支撑应用场景落地时，青云希望尽量能实现复用，而最新推出的EHPC，就是为解决传统超算中心的痛点问题而生。
“QingCloud EHPC 是基于青云公有云IaaS、PaaS 层基础架构，为生命科学、海洋气象、地理测绘等基础科研领域，以及前沿科学与大数据、人工智能技术结合形成的新兴场景，提供从上云计算到结果产出的全流程SaaS化计算服务。” 青云QingCloud EHPC 产品经理 苗慧，具体介绍了EHPC带来的差异化优势。
● 更方便。传统超算中心体验不好，使用时需要提交申请，还要经过人工审批，需要自己安装VPN客户端登录节点。青云云平台带来的最大变化是，把传统的审批制度变成用户自服务的形式，用户随时可以到云平台注册账号，充值购买他需要的计算资源。
● 更安全。超算中心的登录节点往往是很多用户共享的状态，为了保证安全，往往不提供 root 权限，软件安全过程非常麻烦。并且，Linux隔一段时间就会暴露出一些系统漏洞。如何解决超算中心的不安全问题?云平台和高性能计算平台的结合，是最佳选择!
青云通过云计算技术确保了应用的全面安全。EHPC在安全方面带来三个改进：一，在计算、网络跟存储方面，实现了每个租户在物理及逻辑层面的强隔离。二，管理节点跟计算节点分离，租户可以使用完全独享的登录节点。第三，除了传统的VPN接入，青云还能提供零信任客户端，让用户登录更便捷和安全。
● 更灵活。为了让超算在使用体验上变得更灵活，青云提供了两种不同类型的超算集群。一个是，偏传统的共享型超算集群。虽然青云的计算集群是共享的，但提供给用户的登录节点是独享状态，软件安装、执行、操作还是在自己的节点上;另一个是最新的独享EHPC集群。这种集群能给用户提供一个root账号，用户使用会非常方便。用户不仅能自由地安装所需要的系统软件，还能切换超算平台的各种软件，比如和AI相关的TensorFlow，或者和大数据相关的Hadoop、MapReduce等。同时，EHPC集群的计算、存储和网络类型，用户都可以自由搭配。比如：硬件支持是GPU，还是CPU;网络支持是以太网，还是IB网;存储选择上，是对象存储、NAS，还是并行文件存储，都可以灵活选择。
● 体验更好。为了打造高性能计算平台的一站式体验，青云还集成了不同行业的软件库。以工业仿真场景为例。这一功能的最大的特点是，其“求解集群”能够提供弹性算力，可以快速完成求解运算。同时，通过桌面虚拟应用，可以帮助用户完成图形的前后处理，让超算最佳体验覆盖到工业仿真软件的全部业务流程。
● 降低运营成本。超算业务一般都是短期、大规模部署的方式，比如：1万个节点部署，只使用4个小时。这种突发业务增长，导致计算资源不够，而其他用户想使用计算资源的时候，需要长时间排队;而业务少的时候，大量资源空置，造成了资源浪费，带来了巨大的成本压力。而QingCloud EHPC平台， 不仅能帮助用户私有化部署超算云平台，还能运营自己的业务。通过连接全网算力的模式，EHPC可提供外部资源支撑，避免突发业务排队;而当超算中心自己的资源空置时，也可以对外出售算力，增加运营收入。
总体来看，青云的超算云平台，不仅完美之地支撑了大数据和人工智能融合场景，还成为青云分布式云节点理念的重要一环，共建一个资源共享的算力网络，这让超算能力真正“走下神坛”，走向各行各业的具体应用场景中，这应该是超算以及云计算共同追求的理想境界。
