告别2020:Cloud HPC的征途,literally,是星辰大海呀

"HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. "

-----By John Russell
Senior Editor of HPCwire

模拟银河,了解暗物质的运动和形成
优化海洋模型,提供气候预测
Literally,Cloud HPC的征途,是星辰大海啊


去年,我们暴风哭泣,云端高性能计算终于有了姓名。

今年,在Hyperion Research的年度HPC市场报告里,Cloud HPC正式拥有了席位。就像HPC wire主编John Russell说的:“HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. ”

1、全球市场受疫情影响下跌,Cloud HPC逆势增长
2、BIO/CAE领域占全球过半份额,EDA国内大热
3、AI和高性能数据分析加速增长
4、为什么Cloud HPC赢了?
5、中小企业“暗搓搓”上云

全球市场受疫情影响下跌
Cloud HPC逆势增长

全球HPC市场由本地服务器(包括超算中心、本地工作站等)和云端组成。
总HPC市场2020年是161.46亿美元,受疫情影响比2019后少了将近15亿美元。其中,本地服务器市场总量为118.46亿美元,比2019下降了14%。

与上面两个数据相反,云端Cloud HPC市场逆势上涨,从2019年近39亿美元增长到了2020年的43亿美元,年增长率为10.3%。

Hyperion Research预测Cloud HPC市场2024年将达到88亿美元的市场规模,未来5年年均复合增长率为17.6%,是本地服务器市场增长率的2.6倍。这还是因为受疫情影响,下调了预期。

Hyperion Research预测Cloud HPC 云端高性能计算市场2024年将达到88亿美元的市场规模

Hyperion Research判断增长主要来自两个原因:
1、全球为了对抗COVID-19对HPC的新需求(药物研发领域);
2、来自云端的HPC市场需求比原来预计的增长更加迅速。

速石观点:
Hyperion Research针对的是全球市场,报告中并未单独对中国市场进行分析和预测。
中国是全球最早有效控制住疫情的国家,也是2020年全球主要经济体中唯一GDP正增长的国家。
随着国内高新技术企业在研发上的人员和资金投入不断增长,我们判断,国内的云端高性能计算Cloud HPC市场的增长速度一定高于全球平均水平。 

我们从整体规模、使用体验、计费方式、商用门槛、更新周期、合作生态、云端支持七个角度对超算和云计算进行了全方位的对比,可以了解一下:国内超算发展近40年,终于遇到了一个像样的对手

BIO/CAE领域占全球过半份额
EDA国内大热

下表中可以明显看出:
BIO生命科学领域和CAE工业仿真领域在云端高性能计算方面跟本地服务器相比占绝对优势。两者占据的全球市场份额超过50%。

BIO生信分析-生物计算领域和CAE工业仿真领域在云端高性能计算跟本地服务器相比占绝对优势

原因有两方面:
1、BIO生命科学(主要包括药物研发和生信分析等)和CAE领域本身的HPC高性能计算需求一直就很高,许多行业企业的本地机房长期满负荷运作,需要在云端寻找更多资源;
2、相比国防政府等部门,BIO和CAE行业的商业化程度更高,这使得他们也更有动力去寻找高性价比解决方案。 

速石观点:
1、根据我们的观察,国内Cloud HPC市场中BIO和CAE的份额目前低于全球水平,未来还有很大的发展空间。
2、关于半导体EDA领域,我们判断,国内EDA行业对于Cloud HPC的市场需求将持续扩大。
在中国,“国产化替代”的提出与“十四五规划”的公布都明确了技术创新的重要性,而相关部门也相继出台了不少利好本土半导体行业的政策。随着国内半导体行业的发展,IC设计对于算力的要求呈指数增长,传统IT模式无法有效满足IC设计的需求。我们已经看到了这个趋势,也做了很多落地实践:

EDA云平台49问
国内最大规模OPC上云,5000核并行,效率提升53倍
从30天到17小时,如何让HSPICE仿真效率提升42倍?

半导体行业EDA上云解决方案-包括EDA多云PaaS平台,EDA混合云计算方案,EDA纯云SaaS模式

AI和高性能数据分析加速增长

去年——
HPDA高性能数据分析领域的增长速度超过HPC市场整体增长速度;
AI领域的增长速度高于整个HPDA高性能数据分析领域的增长速度。 

今年的结论依旧如此,甚至增长速度又多了不少。

HPDA高性能数据分析领域的增速超过HPC市场增速,AI领域的增速高于整个HPDA高性能数据分析领域

报告显示,AI领域云端市场增长的原因主要两个:
1、本地获取不到某些硬件或者软件资源;
2、云端收集或存储的数据(更适合在云上使用)。 

当增速迅猛的AI遇上的占据最大市场份额的生命科学,就有了这本《【2021年】全球44家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书》,欢迎扫码添加小F微信(ID:imfastone)获取

【2021年】全球44家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书

为什么Cloud HPC赢了?

下表是Hyperion Research判断用户不愿意购买更多本地服务器的原因。

Hyperion Research判断用户不愿意购买更多本地服务器的原因,用户转而购买云服务器或云主机

前7个问题我们都能解决,事实上很多问题在云端根本就不存在。

关于排名第一的成本问题,强烈建议看一下这篇:帮助CXO解惑上云成本的迷思,看这篇就够了

而Cloud HPC的优势远不止这些,报告也给出了驱动用户使用云的关键因素,包括:

云端能够支持的应用越来越多
不仅是应用支持数量上的提升,还包括对应用的云端优化,以及你能够在云端快速找到最适配的资源。

可量化的、明确可见的效率提升
比如我们的Auto-Scale功能可以自动监控用户提交的任务数量和资源的需求,动态按需地开启所需算力资源,所有操作均自动化完成:EDA云实证Vol.1:从30天到17小时,如何让HSPICE仿真效率提升42倍?

使用Cloud HPC运行任务更透明
我们支持用户通过直观的图形化界面实时查看任务和集群运行情况:CAE云实证Vol.2:从4天到1.75小时,如何让Bladed仿真效率提升55倍?

云平台支持用户异构使用资源
我们不仅支持异构计算,还能自动切换:生信云实证Vol.6:155个GPU!多云场景下的Amber自由能计算 

此外,一些新技术会让任务在云上比本地跑得更高效,云端近乎海量的资源就不用多说了,我们曾在云端调用10万核CPU,将原先预估本地需要5年的计算任务缩短到15小时:生信云实证Vol.3:提速2920倍!用AutoDock Vina对接2800万个分子

中小企业“暗搓搓”上云

Hyperion Research在报告提到中小型HPC用户(硬件总花费在10万美元以下)的本地服务器市场份额自2008年经济危机之后就一蹶不振,至今也没能恢复到与市场其他类型客户一致的增长水平。最近的研究表明,这些用户增长缓慢的部分原因在于他们增加了在云端的投入。 

基于全球经济趋势的影响,云对中小型用户的吸引力正在逐渐增强。 

专注通信技术领域的市场咨询机构Mind Commerce在2021年1月发布的最新报告中认为通过“HPC即服务”(HPCaaS),多达52%的收入将直接归因于基于云的业务模型,这使高性能计算解决方案可用于更广泛的垂直行业和公司,从而提供计算服务来解决范围更广的问题。 

呐,我们就有一种适合中小型用户使用的HPC Cloud产品:

集成多种应用,大量任务多节点并行
应对短时间爆发性需求,连网即用
跑任务快,原来几个月甚至几年,现在只需几小时
5分钟快速上手,拖拉点选可视化界面,无需代码
支持高级用户直接在云端创建集群

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提速2920倍!用AutoDock Vina对接2800万个分子

从4天到1.75小时,如何让Bladed仿真效率提升55倍?
从30天到17小时,如何让HSPICE仿真效率提升42倍?

关于云端高性能计算平台:
EDA云平台49问
国内超算发展近40年,终于遇到了一个像样的对手

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