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满足高性能计算需求，提供多样化使用模式青云QingCloudEHPC为云上创新加速

2021-12-09 10:46:05 来源：网络整理作者：管理员

在未来的五年内，数字经济的发展将步入快车道。云计算作为数字经济的重要载体之一，也将迎来发展的黄金时代。

据中国信通院测算，2020年，我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，同比增长9.6%。大量设备入网上云，海量数据毫秒级传输，更多行业和企业获得数字升级的机遇……

高性能计算助力高质量发展

随着数字经济规模逐步扩大，以及大量设备入网上云，数据量呈现几何倍数式增长，对算力的要求也越来越高。传统的小型机、单一计算单元已经不能满足当下对算力的要求。因此，整合多个处理器或在某集群中整合多个计算机共同处理计算任务，已经成为实现高算力的必经之路。基于此，高性能计算的概念应运而生。

高性能计算是实现数字经济高质量发展的重要手段之一。在青云QingCloud（股票代码：688316）云平台&服务部高级总监陈海泉看来，现阶段高性能计算应用领域很广阔，但最核心的用途是用来模拟世界万物，“宏观上，可以用卫星图像、遥感数据、气象数据利用高性能计算来模拟地球、海洋和气侯；微观上，能模拟分子原子来了解生命的原理，使药物的研发更快速、更精确。”陈海泉指出。

陈海泉表示，随着高性能计算的发展，在更多的应用场景得以应用。大数据、人工智能与超算的融合就是其中之一。陈海泉将大数据和人工智能与超算的融合趋势总结为三个表现方面：

首先，高性能计算与尖端科研密不可分，不断提高的计算精度与更大规模的数据量的计算是推动科技进步的动力；

其次，大数据的发展驱动存储、算力的融合，“一方面，数据量不断提升，另一方面，数据类型也越来越多样化。这些数据都需要利用大数据进行处理和分析。这一改变正在驱使数据中心和算力中心互相融合，并且数据量越大，对应的算力也需要更强。”陈海泉强调。

再次，随着人工智能的发展，机器学习、深度学习对算力的需求也越来越大，为了达到足够的算力，就需要更多的GPU节点。

陈海泉表示，随着大数据、人工智能与超算融合的场景越来越多，对超算提出了一定的挑战，在他看来，现阶段，大数据的应用主要面临两大挑战。第一，存储容量较原来大很多；第二，不同类型的业务，对存储的要求也不尽相同，“客户既希望可以拥有无限的存储容量，又希望能实现高性能计算，同时对成本有一定要求。这就需要超算中心针对不同业务提供合适的存储类型。”陈海泉指出。

高性能计算的普及与推广已是必然的趋势，在这点上青云科技看得很“透”也很“远”，提早的产品及业务布局，也让企业在实现高质量发展的时候拥有充足的动能。

云3.0时代已来

谈及“计算”就不能不说说云计算。上云作为绝大多数企业数字化转型过程中的第一步，也是重要的一步。发展至今，企业对于“云”的态度已经从“要不要上”转变为“如何上”，而云的形态及业务模式也从以资源为中心，传统应用云迁移时代，到以服务为中心，业务应用依托PaaS云化的云2.0时代，再到现今的中心-区域-边缘，全域分布的云原生时代。不同的时代，企业在数字化转型过程中对云的需求也不尽相同。

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