AI趨勢(shì)浪潮下，處理大量信息的需求涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)處理成為一項(xiàng)重要工程，傳統(tǒng)計(jì)算方式已無(wú)法達(dá)成市場(chǎng)期望，高速運(yùn)算成為新世代發(fā)展的重點(diǎn)需求項(xiàng)目。眾所周知，高效能運(yùn)算（HPC）最早的應(yīng)用領(lǐng)域是在科學(xué)計(jì)算，包括國(guó)防、航空、能源、電力、汽車(chē)、生物、氣象、仿真等領(lǐng)域，因此HPC亦被稱(chēng)之為“國(guó)之重器”，它不僅代表著一個(gè)國(guó)家在科學(xué)計(jì)算方面的實(shí)力，更是一個(gè)國(guó)家在經(jīng)濟(jì)建設(shè)中打造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素。但與此同時(shí)，HPC經(jīng)過(guò)一代又一代的不斷進(jìn)化和迭代，特別是隨著人工智能應(yīng)用的快速崛起，更使得HPC不僅在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的貢獻(xiàn)日益突出，同時(shí)也被人們廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言、圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等人工智能的新領(lǐng)域。

高效能運(yùn)算概述

簡(jiǎn)單的說(shuō)，高效能運(yùn)算（High Performance Computing）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究并行算法和開(kāi)發(fā)相關(guān)軟件，致力于開(kāi)發(fā)高效能運(yùn)算機(jī)（High Performance Computer）。

隨著信息化社會(huì)的飛速發(fā)展，人類(lèi)對(duì)信息處理能力的要求越來(lái)越高，不僅石油勘探、氣象預(yù)報(bào)、航天國(guó)防、科學(xué)研究等需求高效能運(yùn)算機(jī)，而金融、政府信息化、教育、企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)游戲等更廣泛的領(lǐng)域?qū)Ω咝�能運(yùn)算的需求迅猛增長(zhǎng)。

高效能運(yùn)算集群技術(shù)

高效能運(yùn)算集群，英文原文為High Performance Computing Cluster， 簡(jiǎn)稱(chēng)HPC Cluster，是指以提高科學(xué)計(jì)算能力為目的計(jì)算機(jī)集群技術(shù)。 HPC Cluster是一種并行計(jì)算（Parallel Processing）集群的實(shí)現(xiàn)方法。并行計(jì)算是指將一個(gè)應(yīng)用程序分割成多塊可以并行執(zhí)行的部分并指定到多個(gè)處理器上執(zhí)行的方法。目前的很多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以支持SMP（對(duì)稱(chēng)多處理器）架構(gòu)并通過(guò)進(jìn)程調(diào)度機(jī)制進(jìn)行并行處理，但是SMP技術(shù)的可擴(kuò)展性是十分有限的，比如在目前的Intel架構(gòu)上最多只可以擴(kuò)展到8顆CPU。為了滿足哪些＂計(jì)算能力饑渴＂的科學(xué)計(jì)算任務(wù)，并行計(jì)算集群的方法被引入到計(jì)算機(jī)界。著名的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)就是并行計(jì)算集群的一種實(shí)現(xiàn)。

由于在某些廉價(jià)而通用的計(jì)算平臺(tái)（如Intel＋Linux）上運(yùn)行并行計(jì)算集群可以提供極佳的性能價(jià)格比，所以近年來(lái)這種解決方案越來(lái)越受到用戶(hù)的青睞。比如殼牌石油（Shell）所使用的由IBM xSeries服務(wù)器組成的1024節(jié)點(diǎn)的Linux HPC Cluster是目前世界上計(jì)算能力最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)之一。

新興技術(shù)帶動(dòng)作用明顯

從2016年起，物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)興起，帶動(dòng)全球物聯(lián)網(wǎng)裝置數(shù)量爆發(fā)性成長(zhǎng)，產(chǎn)生的巨量資料也成為深度學(xué)習(xí)的重要因素，有助AI發(fā)展，而大量資料的處理亦推升運(yùn)算與儲(chǔ)存需求，高效能運(yùn)算應(yīng)運(yùn)而生。高效能運(yùn)算需仰賴(lài)記憶體技術(shù)的升級(jí)，催生出各類(lèi)型的次世代技術(shù)，找出效能更好的解決方案也成為記憶體廠商的首要任務(wù)。

為了滿足日益繁重的資料處理需求及工作負(fù)荷，運(yùn)算能力持續(xù)演進(jìn)，從超越PC的功能型運(yùn)算，慢慢走向工作站，再到企業(yè)用伺服器；近年來(lái)隨著智慧型連網(wǎng)裝置的推陳出新與普及，網(wǎng)路服務(wù)的導(dǎo)入逐漸演變成伺服器群組或資料中心。

未來(lái)，網(wǎng)路工作量將持續(xù)增加，呈現(xiàn)算力集中化的趨勢(shì)，由邊緣處理重要且即時(shí)但非隱私的資料；中央（高效能運(yùn)算與云端）則處理機(jī)密、非即時(shí)的資料，高效能運(yùn)算的重要性不言而喻。

高效能運(yùn)算可以在有限或較短時(shí)間內(nèi)，完成復(fù)雜或大量運(yùn)算工作，以提高應(yīng)用程式的處理能力，應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)生活與智慧城市等。上述應(yīng)用服務(wù)需要倚賴(lài)龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算與訓(xùn)練，大部分藉由伺服器來(lái)進(jìn)行統(tǒng)合。

此外，伴隨著虛擬化平臺(tái)及云儲(chǔ)存技術(shù)發(fā)展，伺服器需求與日俱增，也帶動(dòng)超大規(guī)模資料中心（hyperscale datacenter）的成長(zhǎng)。根據(jù)TrendForce調(diào)查顯示，全球超大規(guī)模資料中心的建置數(shù)量于2025年預(yù)計(jì)將達(dá)1，070座，2016年至2025年CAGR達(dá)13．7％。