是否需要高性能计算?

组学、计算化学、财务风险建模、地震成像等领域。最初由需要执行复杂数学计算的研究科学家所采用，高性能计算(HPC)现在引起了各个领域组织和企业的关注。

高性能计算(HPC)数据存储系统Panasas公司系统工程总监Dale Brantly说,“我们依靠数据的收集、分析、分发而蓬勃发展的环境，并依靠可靠的高性能计算(HPC)来支持具有强大计算能力的简化工作流程。”

虽然中小型企业采用高性能计算(HPC)技术仍然相对较少，但对于愿意投资于这种技术和专业知识的组织来说，高性能计算(HPC)具有巨大的潜力。

通常，高性能计算(HPC)用例专注于某种类型的仿真。谷歌云首席技术官办公室高性能计算(HPC)和量子计算技术总监Kevin Kissell说：“高性能计算(HPC)可以模拟机翼上的气流、发动机燃烧、行星气象系统、核反应，以及投资组合的估值。”其他用例则以分析为目的，例如统计广告投资回报率或评估业务部门的绩效。仍然可以将其他用例归类为翻译或转换。他说：“就像视频的渲染一样。”

无需超级计算机的高性能计算

许多企业和IT领导者都误以为高性能计算(HPC)系统都是基于超级计算机的。实际上，虽然由Atos、IBM、HPE、Cray和Fujitsu等公司生产的超级计算机是众多专用高性能计算(HPC)系统的核心，但一种更广泛使用的方法是将多台小型计算机集成到互连的集群中以提供高性能计算(HPC)功能。在这种安排下，集群中的每台计算机都充当节点。每个节点通常配备有多个处理器(称之为计算核心)用于处理计算任务。每个节点内的处理器、图形处理单元(GPU)和内存资源相互连接以创建高性能计算(HPC)系统。

由于采购和运行超级计算机及其定制软件的成本高达数百万美元，其成本远远超出了大多数企业的财务承受能力。使用运行现成软件的相对便宜的互连计算机，集群型高性能计算(HPC)通常更易于部署和运行。尽管如此，对于大多数企业来说，即使是规模适中的基于集群的高性能计算(HPC)都是一笔巨大的投资，尤其是那些高性能计算(HPC)需求有限的企业。

现在这种情况正在改变。希望在不破坏IT预算的情况下获得高性能计算(HPC)访问权限的企业现在可以选择使用公共云服务，例如谷歌云、Microsoft Azure、AWS和IBM Cloud。

数字服务和软件工程商Ciklum公司的.NET技术负责人Maksym Pavlov说，“这些服务使企业能够访问高性能计算(HPC)功能来满足其业务需求，而无需大量投资高性能计算(HPC)集群的硬件基础设施。”IBM公司云计算的副总裁David Turek补充，“云计

（编辑：潍坊站长网）

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