高性能計算（HPC）的可擴展性和普遍性正在深入日常生活

高性能計算(HPC)的可擴展性和普遍性正在深入日常生活?，F階段，超級計算已經推動了科學探索的發(fā)展，并能夠幫助解決氣候變化和慢性病治療等關鍵問題。

而在具體應用方面，高性能計算與產業(yè)的結合越發(fā)緊密。從金融到醫(yī)療，越來越多的數據分析，需要高性能計算的強力支撐以獲得更快更穩(wěn)定的解決方案。

11月23日，青云科技對外發(fā)布QingCloud EHPC產品，基于青云公有云IaaS平臺、PaaS平臺的云基礎設施，為用戶主要提供公有云服務，為有需求的用戶提供專屬云和混合云等多種形態(tài)的產品。

在接受記者采訪時，青云云平臺&服務部高級總監(jiān)陳海泉表示，青云的超算云平臺可以完美地支持大數據和人工智能融合的超算業(yè)務，并且以云服務的方式提供，讓超算資源更便捷地交付給用戶。

提供多場景適配

據QingCloud EHPC 產品經理苗慧介紹，此次推出的QingCloud EHPC高性能計算平臺應對的是生命科學、CAE仿真、海洋氣象等相關領域的高性能計算需求，提供豐富多樣的使用模式，適配多種應用場景。通過統(tǒng)一管理的平臺，使不同領域的工程師、研究人員可以突破本地的HPC基礎設施限制，快速開始云上創(chuàng)新。

QingCloud EHPC 提供云上超算 SaaS化服務，方便快捷讓作業(yè)運行起來。通過青云的彈性公網IP、公網帶寬，將數據進行快速的上傳、下載，與本地數據同步。

從客戶群來看，QingCloud EHPC覆蓋青云的終端用戶，從云上計算到云下結果產出的一個全流程計算服務平臺，青云的用戶可以在幾分鐘內，將云上工作快速運行起來，快速完成計算作業(yè)。

從服務構架來看，QingCloud EHPC的服務架構主要分為三層，分別是資源層、管理層和用戶端。

資源層主要包含青云的計算、存儲和網絡資源，以及相應的后臺調度器、調度管理平臺以及可視化服務平臺。

管理層主要提供SaaS化的服務，從開始作業(yè)到作業(yè)運行結束，系統(tǒng)將自動進行折扣信息計算、計量計費和作業(yè)監(jiān)控服務，能夠保證用戶進來之后，對團隊項目、團隊項目權限等相應的管理。

用戶端是用戶控制臺，用戶可以進行創(chuàng)建集群、管理集群、彈性伸縮、作業(yè)提交、作業(yè)編排、作業(yè)性能分析。通過用戶控制臺，用戶可以很方便地操作作業(yè)。

從產品的構架來看，QingCloud EHPC能夠從資源層上提供高效的資源，從管理層上提供方便快捷的管理服務，從用戶端上提供交互使用體驗優(yōu)秀的用戶控制臺。

同時，QingCloud EHPC采用彈性伸縮的計算節(jié)點：在業(yè)務運行高峰期，青云可以將計算節(jié)點的數量進行擴容，或將計算節(jié)點的配置進行提高;在低峰期，可以根據作業(yè)量進行縮容。這樣的安排將會大大減少資源投入的費用，提高資源利用效率，為用戶提供更加友好的解決方案。

多技術融合 應對新挑戰(zhàn)

苗慧透露，QingCloud EHPC 有豐富的應用軟件。青云研究傳統(tǒng)的超算中心和現在的云服務廠商后，通過青云的技術，將大規(guī)模開源軟件及商用軟件放到共享軟件目錄上，用戶可以達到即來即用的情況，同時可以輔助用戶安裝與使用。青云提供的300多款軟件中，既覆蓋了像常用的MPI庫、數學軟件等資源，也覆蓋了分子生物學、新能源、新材料、大氣海洋環(huán)境、地球、物理等多行業(yè)領域。

事實上，從QingCloud EHPC的產品特性，可以看出高性能計算與云計算的融合趨勢。

高性能計算的用途廣泛，最核心的是用來模擬世界萬物。宏觀上，可以通過衛(wèi)星圖像、遙感數據、氣象數據利用高性能計算來模擬地球、海洋和氣侯;微觀上，能模擬分子原子來了解生命的原理，使藥物的研發(fā)更快速、更精確。

在此背景下，作為前沿科技的高性能計算開始走出高校，進入行業(yè)，實現了更多的場景應用落地。與此同時，受益于技術的演進，高性能計算與大數據人工智能和云計算的融合越發(fā)明顯。

在醫(yī)藥領域，新冠疫情加速了大數據在醫(yī)藥和生命科學上的應用，促進了核酸疫苗和核酸藥物的研發(fā)。在金融領域，大數據和人工智能與超算相結合，對各種層面和維度的數據進行分析，通過深度學習技術訓練出模型，應用在風控上，可以讓壞賬率降低35%。

針對大數據、人工智能與超算融合的場景，對超算提出了一定的挑戰(zhàn)。主要體現在，存儲容量比以前大很多，不同類型的業(yè)務對存儲的要求也不一樣。因此超算中心需要對不同的業(yè)務提供合適的存儲類型。

早先的超算中心圍繞計算資源建設，容量有限、存儲類型單一，難以支撐大數據的場景。而新一代的超算中心有些已經配備了強大的容量，可以承接仿真建模類大數據的業(yè)務，但由于超算中心本身提供的服務比較單一，也無法承載大數據業(yè)務需求。

同時，隨著人工智能應用的爆發(fā)，對超算中心又提出了新的需求：充足的GPU資源以及相應的軟件框架。這些業(yè)務往往希望用云原生的方式來部署和運行。因此，這對以 Slurm 調度器為主的超算中心也是一個很大的挑戰(zhàn)。

因此，青云希望將適應了人工智能、大數據和超算的基礎設施，在適用不同業(yè)務的同時能夠做到盡量復用。這也是此次青云推出EHPC超算云—— QingCloud EHPC的一個初衷，可以全面地支持各種新的業(yè)務場景。

解決行業(yè)痛點

據了解，此次推出的高性能計算平臺，對于超算最常見的仿真和建模業(yè)務，青云提供了低延時、高帶寬的InfiniBand網絡，高速并行文件存儲以及CPU/GPU的算力組合，不僅能支持大規(guī)模求解運算，還能提供 GPU 桌面進行圖形前后處理，完成一個閉環(huán)的業(yè)務場景。

對于大數據業(yè)務，QingCloud云平臺提供的對象存儲容量達 245PB，跟計算節(jié)點結合，可以用于大規(guī)模的數據處理和分析。計算節(jié)點到對象存儲的網絡帶寬有1.6T，能夠保證大數據計算的超高性能。

對于人工智能訓練業(yè)務，青云提供算力達850PFlops的A100 GPU資源池和全閃并行文件存儲，并且能夠結合容器平臺，提供性能極致優(yōu)化、輕量便捷、開源開放的人工智能平臺。

此外，QingCloud EHPC還解決了超算中心的另一個痛點——使用方式。傳統(tǒng)的超算中心用戶，在使用時，需要提交申請，并且有人工審批的環(huán)節(jié)，用戶得到審批通過后，還需要自己安裝VPN客戶端連接超算中心提供的登錄節(jié)點。

超算中心的登錄節(jié)點往往是很多用戶共享的。共享的節(jié)點有兩個問題：一是超算中心為了保證其自身安全，不提供 root 權限，給安裝軟件帶來一些麻煩。二是Linux隔一段時間就會暴露出一些系統(tǒng)漏洞，如果被用戶利用得到root權限，則能竊取平臺上其他用戶的數據。

“所以，不方便和不安全這兩個問題，需要用云平臺與高性能計算結合解決。”陳海泉表示，青云云平臺帶來的一個最大的變化是，把傳統(tǒng)的審批制度變成用戶自服務的形式，用戶隨時可以自己到云平臺注冊賬號，并且充值購買他需要的計算資源。

青云保障安全的同時，還能讓整個超算使用很靈活，陳海泉介紹到，青云提供了兩種不同類型的超算集群：偏傳統(tǒng)的共享型超算集群和獨享EHPC集群。

“青云有一個愿景，希望跟超算中心合作共建算力共享的算力網絡，為超算中心私有化部署的同時，以云平臺連接全網算力提供外部資源支撐突發(fā)業(yè)務，避免排隊。當超算中心自己的資源空置時，也可以對外出售算力增加運營收入。”陳海泉說道。

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