第三个千年开始之际，人类醒来，伸展手脚……来瞧瞧今天有什么重要的事吧 ---《未来简史》
我们总需要时常回顾过去，不只是为了怀念，更多是为了找寻通往未来的一点线索。如果运气再好一些，说不定能发现一些点（leng）子（fan）可以被翻出来再引人注目。例如AI的发展，就经历了若干次热潮，最近的一波我们还身在其中。与此相比，高性能计算似乎一直很热，又一直离我们很远。说高性能计算一直很热，是因为从天河超级计算机开始，中国就加入了超级计算机的全球军备竞赛，年年争夺超算世界冠军；说离我们远，是因为我们在日常的工作生活中见识超级计算机的机会并不多。事实上，高性能计算（HPC）离我们近在咫尺：路上开的车，发动机、底盘、车架，从内到外的设计都离不开HPC；生病吃的药，研发过程是从计算模拟开始的；无数的电影特效，是在HPC上制作的……有意思的是，在过去的一年，高性能计算又频繁被提及，变成了一个热门话题。
不一样的高性能计算
如今被频繁提及的高性能计算和传统的HPC已经大不相同了。包括AI、生命科学、计算化学家等技术的突飞猛进无疑凸显了对计算力的强烈需求，从而推动了HPC的发展和变化。在前不久结束的HPC China 2018大会上，英特尔院士、英特尔HPC战略总监Mark Seager在大会主题演讲中就提到，AI市场将从2017年的25亿美元成长为2022年的80-100亿美元，年复合增长率达到30%，但是现有的平台技术（包括HPC）依然不能很好的满足AI的算力需求。那么问题具体出现在哪里？我们觉得至少有以下几点值得注意：
- 异构的计算单元——以AI辅助研发为应用场景的HPC，必然涉及大量异构的计算单元，包括各种性能的CPU节点、GPGPU节点、专用ASIC计算模块、FPGA模块、TPU和新兴的AI专用芯片等
- 更大的计算规模——以计算机辅助药物研发为例，涉及高通量筛选的计算过程，常常需要数以万计的CPU核做并行计算。设想如果同时提交多个这样的计算任务，计算规模又会成倍增长
- 多样化的数据存储——与传统HPC环境不同，越来越多的企业的数据来源于不同的数据源，存放在不同的存储介质，存储的性能和容量可能差别巨大。单一的一套分布式文件系统已经不能满足多样化的存储需求了
- 硬件更新异常迅速——仅2018年，全球至少发布了约10款AI芯片，2代GPGPU，加上FPGA解决方案等，硬件的更新已经不是以年，而是以月计。为了跟上硬件的更新，需要更迅速有效的系统方案，动辄几个月的部署上线时间是不能接受的
- 融合网络——也许软件定义网络还不是HPC必须的配置，但无疑更快速灵活的网络管理和动态优化是必须的
总之，应用场景的变化和对计算力的极度渴求正赋予HPC全新的使命。
为什么是现在？
AI早就不是一个新学科了，生命科学也持续在发展，那为什么这些领域的用户似乎是一夜之间都对算力如此饥渴？我们觉得一个很重要的原因在于数据。
这个表是Gartner评选出的2010年-2017年间最酷的存储公司。其中Pure，Nimble和Violin Memory是上市了的。Nimble和Violin Memory先后被收购，Pure也没有实现PK掉EMC的豪言壮语。更有意思的是，EMC也在不久前与Dell合并，不再是一家独立的公司。对此，我们的解读是，数据存储依然是一个巨大且增长的市场，但是已经有很多很好的产品和解决方案（包括云存储）可供用户选择，跑马圈地式的发展已经是过去时了。同时，从用户的角度看，存储虽然不是一个已经完全被解决的问题，但在过去的这些年，用各种存储产品和方案，也能把他们需要的数据积累下来。
接下来的问题，就是这些数据如何为用户产生价值。如果把这些还在不断积累的数据看做金矿（真的是金矿），那大量的计算就是挖掘金矿的工具，更高性能的计算能力就是现代化金矿挖掘机!
拥抱改变
要用更快的速度挖出更多的金子，就必须解决我们之前提到的一系列问题。这些改变是每一个用户都需要，并希望尽快实现的：
功能与硬件的解耦——底层硬件依然在飞速发展，异构计算也方兴未艾。用户如何应对最底层硬件的更新？一个可行的方法是添加软件的抽象层，将硬件能力封装，例如TensorFlow
拥抱云计算——云的规模优势非常明显，可以提供更新更快的硬件，但也会带来额外的复杂性。对此，可以尝试从策略驱动的资源调度、负载自动溢出到云端、云原生优化等方面着手。根据Univa在2018年对超过250家企业客户的调查，相比2017年，客户对在混合云上运行HPC的兴趣增长了10倍，有61%的用户表示他们将会，或已经在使用混合云运行HPC应用
更高带宽、更低延迟的网络——这包括单个数据中心内部的高速网络和跨数据中心的网络。在这一领域的一个榜样是Equinix和一家HPC初创公司RStor共同建立的多云之间的高速网络
我们相信，更高效的计算会让我们从海量的数据中挖掘出更有价值的成果，会更深刻的改变我们所生存的世界！
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