高性能計算的案例
被忽視的國之重器：高性能計算那些事兒
政府和科研部門開始采購這樣的新型的高性能計算機，以代替原有的大型機。高性能計算機為登月計劃等大型科研項目做出了不可磨滅的貢獻，開啟了高性能計算技術和產業多年的持續發展與繁榮。
高性能計算近 60 年的演變路線可簡單地分為 2 個階段：Cray 時代和多計算機時代。
（1）Cray 時代。從 20 世紀 60—90 年代初期的 30 年被稱為“Cray 時代”，以單一內存向量機的技術革新為主導，Cray 定義和引領了前 30 年的高性能計算市場。第一個30 年研制以“頂天”為主，僅服務于國家戰略部門。
（2）多計算機時代。從 20 世紀 90年代迄今的后 30 年被稱為“多計算機時代”，由于微處理器的出現，以及大量工業標準硬件的普及，以大規模互連多個通用乃至商用的計算部件的可擴展系統結構的技術創新主導了迄今為止的高性能計算發展。后 30 年的高性能計算機在滿足國家戰略應用對性能巔峰需求的同時，“立地”成為發展的主要目標，市場驅動、高性能計算應用普及成為第二階段的顯著特點。
高性能計算為什么重要？
高性能計算是計算機科學與工程的“皇冠”。高性能計算是計算機技術的源頭之一。互聯網產業依賴的數據中心的核心技術，諸如 Hadoop 等并行編程工具和 RDMA 等遠程通信技術大多脫胎于此。因此，高性能計算機被視為計算機科學與工程的“皇冠”。各國均頻繁從國家層面啟動研制計劃。在中國多次上榜全球高性能計算 TOP500 后，美國自2015 年起將多所中國高性能計算相關機構或企業列入實體清單，包括國防科大、無錫江南計算技術研究所、曙光、申威等。而我國高性能計算整體實力和美國相比仍然有較大差距。因此，發展自主可控的高性能計算至關重要。
高性能計算的核心能力是 64 位雙精度浮點運算能力。高性能計算是一種通用算力，其設計目標是提供完備、復雜的計算能力，在高精度計算能力更強。
展開 云計算還有多久能夠替代高性能計算？
現今，超大規模的云計算供應商占據了大部分的高性能計算(HPC)市場，提供了更高的彈性以及幾乎無限的計算可擴展性。而超算中心的技術更新往往需要兩年甚至更久。也有許多技術愛好者會問北鯤云小編，云計算能夠取代高性能計算(HPC)嗎，或者云計算還有多久能夠取代高性能計算？
回答這個問題之前，我們可以先來看下云計算與高性能計算(HPC)有什么異同呢？
首先,我們來說云計算是什么？云計算構通常可以將一些快速網絡與一系列GPU和一些復雜的中間件有效地融合在一起，以便管理模擬和建模工作負載。
而高性能計算（HPC）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群中組織的幾臺計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。有許多類型的HPC系統，其范圍從標準計算機的大型集群，到高度專用的硬件。
我們知道高性能計算(HPC)與云計算的側重點不同，但是二者之間也有很多相關的特點，比如，兩者都使用了分布式計算、網格計算、集群、高密度計算，其中也有一些特定的領域利用云計算技術來從事高性能類的應用。例如，北京市計算中心打造的“北京工業云”，為中小企業提供產品設計模擬服務。
不過超算與云計算也存在很多不同，比如高性能計算(HPC)幾乎不用虛擬化技術，因為一個應用就可能把多個機器的CPU都跑滿了，虛擬化技術沒有用武之地，而在企業私有云中，虛擬化卻是一個最基礎的IT技術。
其實云計算與高性能計算(HPC)關系密切，卻又各有優勢，比如，超算中心是一種早期的運算模式，通過昂貴的計算資源部署，多個領域的用戶通過互聯網遠程使用計算服務并根據使用量來進行支付費用。但超算中心又與云計算有著明顯的區別。
知道了這些，我們再來看云計算不能取代超算？
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2005高性能計算應用大會---網絡計算
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北鯤云：淺談云計算與高性能計算的區別與聯系
高性能計算、云計算這類科技領域的詞匯也也逐漸進入人們的日常生活。那么，什么是云計算呢？云計算為什么這么火？云計算與高性能計算又有著什么樣的淵源?今天我們就詳細說一下云計算與高性能計算的區別與聯系。
在說云計算就不得不提到傳統的高性能計算，高性能計算是也就是許多人都聽說過的HPC（High Performance Computing)。傳統高性能計算的范疇是十分寬泛的，包括并行計算、分布式計算、計算機集群以及網格計算。
并行計算，是指一種能夠讓多條指令同時進行的計算模式。可分為時間上的并行和空間上的并行。 時間上的并行就是指流水線技術，而空間上的并行則是指用多個處理器并發的執行計算。并行計算的目的就是提供單處理器無法提供的性能（處理器能力或存儲器），使用多處理器求解單個問題。 可以說，并行計算是云計算的初始階段或者說是萌芽期，它為云計算的發展提供了理論支持。
分布式計算，是研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多計算機進行處理，最后把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。在分布式計算的算法中，我們更加關注的是計算機間的通信而不是算法的步驟，因為分布式計算的通信代價比起單節點對整體性能的影響權重要大得多。所以說，分布式計算是網絡發展的產物，是由并行計算演化出的新模式：網絡并行計算。如果說并行計算為云計算奠定了理論基礎，那么分布式計算則是云計算實現的網絡技術支持。
計算機集群，是指將一組松散集成的計算機軟件和/或硬件連接起來高度緊密地協作完成計算工作。簡單來說，我們可以把這一組松散的集成的計算機看作是一臺計算機。集群系統中的單個計算機被稱為節點，通常是通過局域網連接，但也有其它的可能連接方式。集群計算機通常用來改進單個計算機的計算速度和/或可靠性。
展開 北鯤云告訴你足夠的存儲空間在高性能計算有多重要
對于很多有高性能計算需求的用戶來說，通常比較關注的是計算的硬件配置是否是最新的，因為這往往關系到計算效率。但性能計算與任何一項技術一樣，都需要分步驟完成，除了計算速度，在高性能完成一項計算任務后，所用到的存儲空間最終了決定這項任務是否能夠成功執行。北鯤云計算小編就帶你一起來了解一下存儲的重要性。
隨著異構計算越來越多的應用，包括傳統高性能計算和新興的云計算都開始大規模的采用異構計算方式，包括GPU、FPGA、ARM等諸多架構芯片的出現，讓整個計算市場呈現出“百花齊放”的情形。
網絡層面上，北鯤云小編注意到，從每年兩屆的超算TOP500榜單的數據來看，100G網絡是以太網的“標配”；而在注重傳輸效率和低延遲的InfiniBand網絡中，200G的HDR標準則成為主流。從這個角度來說，高性能計算的發展可謂是突飛猛進，從計算到網絡的變化使得數據的處理和傳輸越發效率，在這樣飛速發展的狀態下，存儲空間就成為高性能計算發展中另一個不可忽視的重要環節。
存儲對于高性能計算有多重要？
以往在談到高性能計算的時候，我們更在意計算的速度，因為那時候計算能力還有較大的提升空間；而如今，異構計算的出現讓計算效率呈指數級提升，而高速網絡也讓這些計算成果讓數據本身能夠發揮更大的價值，在高性能計算主體升級后，作為高性能計算重要組成部分的存儲環節，如果沒有隨之升級，就會成為制約高性能計算發展瓶頸。
從上個世紀90年代提出的生物基因工程測序到最近大火出圈的AlphaFold2模型，無一不說明高性能計算在生命科學領域的成功應用。無論是計算過程中出現的臨時數據，還是計算完成后的結果輸出，都是相當龐大的數據。因此，如果存儲不足，也就意味著計算不得不中斷，當然，如果沒有足夠的存儲空間，計算結果數據同樣不能順利地發揮其價值。
展開 北鯤云超算平臺如何將云計算與高性能計算結合
近幾年，隨著“上云“概念的普及，而且云計算技術逐漸趨于成熟，許多有自建機房或者集群的高性能計算行業企業都開始上云。但是因為對于云技術的不了解，這些企業非常需要一個完善的企業上云方案。北鯤云計算有限公司就是的能夠為高性能計算行業企業提供一站式上云解決方案的公司。
那么北鯤云如何將云計算與高性能計算結合起來呢?在北鯤云年初獲得Pre-A輪融資時，談及為何選擇云超算作為創業方向時，創始人馮建新表示，在多年的工作中發現當前的云計算市場上企業在云資源管理方面有很多可以提高和優化的工作。從需求側來看，企業內部通常通過預定系統來申請和釋放云服務器資源，但資源申請無法實時匹配，經常會出現資源過剩，亦或不足導致大量計算任務排隊，工作效率較低。 從供給端來看，公有云廠商有大量的云服務器處于空閑當中，據統計云服務器平均空閑比高達50%左右。北鯤云基于此打造了北鯤云一站式云超算平臺，當用戶提交任務時，無需提前購買資源，從北鯤云超算平臺里自動匹配到最合適的公有云資源去執行高性能計算任務，當任務執行完畢的時候自動釋放資源，大幅提高了公有云廠商云服務器的利用率。并且北鯤云針對國內市場的特點，最早提出了競價服務器管理方案，通過此機制，企業可以提供比同行更低報價的算力解決方案。
企業可以通過北鯤云超算平臺提供的私有模式、混合模式以及云上模式將企業異構的資源整合，并隨之將業務遷移上云。北鯤云超算平臺在這個階段重塑了硬件資源層，解決了硬件資源彈性伸縮問題，并且能夠將上層應用開發和運維產生根本變革，將云上的彈性、敏捷性等云的特性釋放。從而大幅提高企業的工作效率。
北鯤云超算平臺通過那幾種模式將云計算與高性能計算結合呢？有以下三種方式：
北鯤云SaaS模式：為所有有高性能計算需求的客戶提供算力SaaS服務。
展開 2005高性能計算應用大會---工程應用
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展開 北鯤云超算平臺如何將云計算與高性能計算結合
近幾年，隨著“上云“概念的普及，而且云計算技術逐漸趨于成熟，許多有自建機房或者集群的高性能計算行業企業都開始上云。但是因為對于云技術的不了解，這些企業非常需要一個完善的企業上云方案。北鯤云計算有限公司就是的能夠為高性能計算行業企業提供一站式上云解決方案的公司。
那么北鯤云如何將云計算與高性能計算結合起來呢?在北鯤云年初獲得Pre-A輪融資時，談及為何選擇云超算作為創業方向時，創始人馮建新表示，在多年的工作中發現當前的云計算市場上企業在云資源管理方面有很多可以提高和優化的工作。從需求側來看，企業內部通常通過預定系統來申請和釋放云服務器資源，但資源申請無法實時匹配，經常會出現資源過剩，亦或不足導致大量計算任務排隊，工作效率較低。 從供給端來看，公有云廠商有大量的云服務器處于空閑當中，據統計云服務器平均空閑比高達50%左右。北鯤云基于此打造了北鯤云一站式云超算平臺，當用戶提交任務時，無需提前購買資源，從北鯤云超算平臺里自動匹配到最合適的公有云資源去執行高性能計算任務，當任務執行完畢的時候自動釋放資源，大幅提高了公有云廠商云服務器的利用率。并且北鯤云針對國內市場的特點，最早提出了競價服務器管理方案，通過此機制，企業可以提供比同行更低報價的算力解決方案。
企業可以通過北鯤云超算平臺提供的私有模式、混合模式以及云上模式將企業異構的資源整合，并隨之將業務遷移上云。北鯤云超算平臺在這個階段重塑了硬件資源層，解決了硬件資源彈性伸縮問題，并且能夠將上層應用開發和運維產生根本變革，將云上的彈性、敏捷性等云的特性釋放。從而大幅提高企業的工作效率。
北鯤云超算平臺通過那幾種模式將云計算與高性能計算結合呢？有以下三種方式：
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展開 【公開課】如何用高性能計算加速CAE仿真性能
4月17日19：30【技術鄰直播】
Altair官方高級技術經理傾情分享
如何用高性能計算加速CAE仿真性能
眾所周知，CAE作為一門新興的學科已經逐漸的走下神壇，成為了各大企業中設計新產品過程中不可缺少的一環。目前在航空、航天、能源動力等工業領域，利用 CAE 進行反復設計、分析、優化也已成為標準的必經步驟和手段。不同的CAE 應用程序對硬件資源例如處理器、網絡和存儲的要求各不相同，如何用高性能計算加速CAE仿真性能，這就是本期老師要分享的內容。
課程大綱
Ⅰ
不同的CAE應用該如何配置高性能計算
Ⅱ
引入HPC及云平臺加速現有資產價值
Ⅲ
Altair PBS關鍵技術介紹
講師：王軼華
Altair企業解決方案部技術經理
十多年時間專注在HPC技術領域工作，數十個高性能計算項目經驗，負責國內多個航空航天，汽車，能源客戶的HPC基礎架構規劃及性能優化，目前主要負責中國區Altair PBS Works產品線的團隊建設、產品售前、合作伙伴支持等工作。
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展開 
北鯤云超算平臺如何提高高性能計算在云環境下的可行性？
經過數年的發展，高性能計算在云環境下的使用也越來越成熟。在AWS、阿里云、騰訊云等這些大型的云服務供應商已經利用更為強大的網絡與處理器方案向高性能計算作出了試探性延伸的同時，諸如北鯤云、Rescale等公司也開始通過將軟件與高性能計算獨立軟件開發商相對接的方式，進而幫助高性能計算用戶更加地輕松使用高性能計算軟件。
與傳統的高性能計算集群（如，超算中心）相比，租賃云廠商資源確實會提高使用成本。但在相同配置下，用戶在物理數據中心內運維一臺典型的100節點集群，每月需要承擔近7萬美元固定成本，（包括人力成本）這僅僅是集群運維方面的支出。所需支付的成本并不比使用云廠商資源的低，這里并沒有添加任何高端處理器或者加速方案。
那么有沒有一種既能夠減少不必要的開支又能夠滿足企業根據不同硬件規格單獨進行計算的方案呢？因此，云計算的優勢在這種高成本支出及計算資源利用率不高的場景下，愈發凸顯。在云環境下，我們可以隨時開啟并關閉自己租賃的設備。而不使用時，它們完全不會帶來任何成本——這就是Rescale、北鯤云這樣的公司正在做的事情。
北鯤云平臺還在減少企業用戶在高性能計算集群的運維成本，提高企業計算資源的利用率的同時，還能夠未企業用戶提供行業解決方案，對于已自建集群的企業，北鯤云能夠提供幫助企業優化資源利用率的方案，如果企業的自建集群算力不足，北鯤云將會提供能夠自動溢出到云上的解決方案，而對于沒有集群的企業，北鯤云提供可以讓企業直接上云的解決方案。
對于企業用戶來說，最理想的方式是能夠將企業內部資源與基于云的容量加以結合，幫助企業輕松應對峰值需求的同時利用現有硬件投資平衡實際運營成本，一些企業。
展開 高性能計算對生命科學研究有何幫助？
生命科學作為21世紀最重要的科學分支之一，高性能計算在生命科學的研究和發展中起了非常重要的作用。目前，高性能計算在生命科學領域中的應用主要包括：基因測序，分子動力，虛擬篩選。而對于高性能計算在生命科學領域的主要作用是對實驗儀器測量數據處理和分析，分子動力學模擬以及計算機輔助藥物設計類計算。
隨著人類基因組計劃的相繼完成，以及各種模式的生物基因組計劃的實施，基因測序技術也在不斷發展。同時，關于生物基因組序列的海量數據不斷涌現，因此就需要用通過高性能計算對這些數據加以整理和存儲。
實驗儀器測量數據處理和分析，首先通過實驗儀器對生物分子進行測量，使用一些后處理軟件對原始的大量數據進行處理和分析，然后對序列數據進行同源及相似性搜尋、比對、序列分析、遺傳發育分析等，應用軟件數量巨大，各種軟件在同源性分析算法上各有特點，最常用的有BLAST，FASTA，HMMER，ClustalW，DNASTAR，PHYLIP，PAML，PAUP，T-Coffee，EMBOSS等。有對蛋白質分子進行研究的三維冷凍電鏡方法及結構解析軟件EMAN，SPIDER;利用Xray方法測量用軟件CCP4、ARP/wARP，CNS進行解析等;質譜儀測序以及后續處理軟件tandom(X!tandom)等。
分子動力學模擬是在原子水平上利用牛頓經典力學方程模擬分子的運動，隨著高性能計算能力的提高，分子動力學模擬已經成為生物大分子理論研究的有力工具，目前，用于分子動力學模擬的主要軟件有AMBER ，Charmm，NAMD，Gromacs等，這類應用非常適合大規模并行。
計算機輔助藥物設計是根據受體的結構是否已知，分為直接藥物設計和間接藥物設計。通過分子模擬軟件分析結合部位的結構性質。
展開 高性能計算：未來8大技術趨勢
內部云和私有云托管的結合克服了公共云的一些弱點，包括性能差和許多行業特定的、數據密集型的HPC工作負載的多樣性和復雜性所帶來的優化挑戰。相比之下，混合解決方案可以定制，往往是可伸縮的，同時提供云的靈活性。
向混合動力的轉變將使戴爾和惠普這樣的供應商受益。如果云計算的發展允許其缺點得到修正，AWS和微軟等公司將處于更有利的地位。
5、民主化
靈活性、HPCaaS和混合解決方案的出現都成為HPC的一個主要趨勢：民主化。這一趨勢與HPC更廣泛的使用有關，并與更多終端用戶能夠接觸到的技術定位有關。
超級計算機曾經屬于研究、學術或軍事領域。然后HPC擴展到股票交易，銀行，石油和天然氣。使用HPC的業務范圍很廣，包括汽車、航空航天，甚至食品加工。高性能計算在邊緣的部署將進一步擴大高性能計算的范圍。
6、Exascale計算機
百億億次計算是一種計算系統每秒執行十億次計算的能力，以exaFLOPS而不是FLOPS來衡量性能。第一臺百億億次計算機預計最早將于2022年問世。
百億億次計算并不是像量子計算那樣的一種新的計算形式，而是指現有技術可能實現的下一個級別的處理能力。然而，百億億次高性能計算機勢必會在高級模擬和建模方面帶來一些改進，這些改進將應對各種挑戰，如預測自然災害和推進科學發現，特別是在醫學領域。
8、微架構(Micro-architectural)改進
百億億次計算是HPC整體處理能力的一大進步，然而，性能的提高越來越多地來自于較小的設計創新，這些創新可能不那么引人注目，但仍然很重要。
微架構層面的進展包括更快的互連速度、更高的計算密度、可擴展的存儲、更高效的基礎設施、生態友好性、空間管理和更好的安全性。在未來幾年里，諸如此類的進步將繼續成為高性能計算的趨勢。
展開 6/23 Ansys高性能計算License與硬件配置建議
隨著對仿真速度要求的不斷提升，Ansys高性能計算（HPC）的應用也越來越多。采用HPC功能可以大大提到仿真速度，從而縮短產品研發流程，同時得以求解更加復雜更大規模的問題，幫助工程師們以更高的效率完成更多的復雜設計。 目前基于Ansys高性能計算的仿真方法已廣泛用于航空航天、電子、汽車、通信、醫療等多個領域，同時各行業對高性能計算的需求仍在不斷增長。基于以上對高性能仿真需求的行業現狀，Ansys中國聯手合作伙伴-惠普工作站共同舉辦在線研討會-《Ansys高性能計算License與硬件配置建議》。
本次研討會將簡要介紹Ansys軟件的高性能計算功能，硬件配置選型（CPU、內存、硬盤、顯卡等）的注意事項，介紹在HFSS和Maxwell等工具進行仿真時如何進行設置實現HPC的應用，以及惠普工作站如何與Ansys軟件結合實現高性能設計仿真的高效平臺。惠普工作站是Ansys多年的合作伙伴，在全球有諸多合作，通過軟硬件的結合，為汽車、航空航天、電子等諸多領域的用戶提供服務。本次將全面介紹惠普最新的高性能、專業圖形計算方案與技術，以及如何與Ansys軟件相結合，實現設計、模擬仿真高效平臺。
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