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一次看懂科技新世代少不了的高效能運(yùn)算

AI趨勢(shì)浪潮下,處理大量信息的需求涌現(xiàn),大數(shù)據(jù)處理成為一項(xiàng)重要工程,傳統(tǒng)計(jì)算方式已無(wú)法達(dá)成市場(chǎng)期望,高速運(yùn)算成為新世代發(fā)展的重點(diǎn)需求項(xiàng)目。眾所周知,高效能運(yùn)算(HPC)最早的應(yīng)用領(lǐng)域是在科學(xué)計(jì)算,包括國(guó)防、航空、能源、電力、汽車(chē)、生物、氣象、仿真等領(lǐng)域,因此HPC亦被稱之為“國(guó)之重器”,它不僅代表著一個(gè)國(guó)家在科學(xué)計(jì)算方面的實(shí)力,更是一個(gè)國(guó)家在經(jīng)濟(jì)建設(shè)中打造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素。但與此同時(shí),HPC經(jīng)過(guò)一代又一代的不斷進(jìn)化和迭代,特別是隨著人工智能應(yīng)用的快速崛起,更使得HPC不僅在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的貢獻(xiàn)日益突出,同時(shí)也被人們廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言、圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等人工智能的新領(lǐng)域。

AI芯天下丨一次看懂科技新世代少不了的高效能運(yùn)算

高效能運(yùn)算概述

簡(jiǎn)單的說(shuō),高效能運(yùn)算(High Performance Computing)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究并行算法和開(kāi)發(fā)相關(guān)軟件,致力于開(kāi)發(fā)高效能運(yùn)算機(jī)(High Performance Computer)。

隨著信息化社會(huì)的飛速發(fā)展,人類對(duì)信息處理能力的要求越來(lái)越高,不僅石油勘探、氣象預(yù)報(bào)、航天國(guó)防、科學(xué)研究等需求高效能運(yùn)算機(jī),而金融、政府信息化、教育、企業(yè)、網(wǎng)絡(luò)游戲等更廣泛的領(lǐng)域?qū)Ω咝苓\(yùn)算的需求迅猛增長(zhǎng)。

高效能運(yùn)算集群技術(shù)

高效能運(yùn)算集群,英文原文為High Performance Computing Cluster, 簡(jiǎn)稱HPC Cluster,是指以提高科學(xué)計(jì)算能力為目的計(jì)算機(jī)集群技術(shù)。 HPC Cluster是一種并行計(jì)算(Parallel Processing)集群的實(shí)現(xiàn)方法。并行計(jì)算是指將一個(gè)應(yīng)用程序分割成多塊可以并行執(zhí)行的部分并指定到多個(gè)處理器上執(zhí)行的方法。目前的很多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以支持SMP(對(duì)稱多處理器)架構(gòu)并通過(guò)進(jìn)程調(diào)度機(jī)制進(jìn)行并行處理,但是SMP技術(shù)的可擴(kuò)展性是十分有限的,比如在目前的Intel架構(gòu)上最多只可以擴(kuò)展到8顆CPU。為了滿足哪些"計(jì)算能力饑渴"的科學(xué)計(jì)算任務(wù),并行計(jì)算集群的方法被引入到計(jì)算機(jī)界。著名的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)就是并行計(jì)算集群的一種實(shí)現(xiàn)。

由于在某些廉價(jià)而通用的計(jì)算平臺(tái)(如Intel+Linux)上運(yùn)行并行計(jì)算集群可以提供極佳的性能價(jià)格比,所以近年來(lái)這種解決方案越來(lái)越受到用戶的青睞。比如殼牌石油(Shell)所使用的由IBM xSeries服務(wù)器組成的1024節(jié)點(diǎn)的Linux HPC Cluster是目前世界上計(jì)算能力最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)之一。

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新興技術(shù)帶動(dòng)作用明顯

從2016年起,物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)興起,帶動(dòng)全球物聯(lián)網(wǎng)裝置數(shù)量爆發(fā)性成長(zhǎng),產(chǎn)生的巨量資料也成為深度學(xué)習(xí)的重要因素,有助AI發(fā)展,而大量資料的處理亦推升運(yùn)算與儲(chǔ)存需求,高效能運(yùn)算應(yīng)運(yùn)而生。高效能運(yùn)算需仰賴記憶體技術(shù)的升級(jí),催生出各類型的次世代技術(shù),找出效能更好的解決方案也成為記憶體廠商的首要任務(wù)。

為了滿足日益繁重的資料處理需求及工作負(fù)荷,運(yùn)算能力持續(xù)演進(jìn),從超越PC的功能型運(yùn)算,慢慢走向工作站,再到企業(yè)用伺服器;近年來(lái)隨著智慧型連網(wǎng)裝置的推陳出新與普及,網(wǎng)路服務(wù)的導(dǎo)入逐漸演變成伺服器群組或資料中心。

未來(lái),網(wǎng)路工作量將持續(xù)增加,呈現(xiàn)算力集中化的趨勢(shì),由邊緣處理重要且即時(shí)但非隱私的資料;中央(高效能運(yùn)算與云端)則處理機(jī)密、非即時(shí)的資料,高效能運(yùn)算的重要性不言而喻。

高效能運(yùn)算可以在有限或較短時(shí)間內(nèi),完成復(fù)雜或大量運(yùn)算工作,以提高應(yīng)用程式的處理能力,應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)生活與智慧城市等。上述應(yīng)用服務(wù)需要倚賴龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算與訓(xùn)練,大部分藉由伺服器來(lái)進(jìn)行統(tǒng)合。

此外,伴隨著虛擬化平臺(tái)及云儲(chǔ)存技術(shù)發(fā)展,伺服器需求與日俱增,也帶動(dòng)超大規(guī)模資料中心(hyperscale datacenter)的成長(zhǎng)。根據(jù)TrendForce調(diào)查顯示,全球超大規(guī)模資料中心的建置數(shù)量于2025年預(yù)計(jì)將達(dá)1,070座,2016年至2025年CAGR達(dá)13.7%。

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