行業(yè)應(yīng)用落地加快HPC普及

全球第三方權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC在2015年有關(guān)HPC的報(bào)告顯示：全球HPC市場(chǎng)2014年約為210億美元，預(yù)計(jì)到2019年將增長(zhǎng)為312億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為 8.3%。

HPC按照IT組成部分來(lái)看，2015-2019年期間，存儲(chǔ)部分的增長(zhǎng)率最快，為9.4%，其次，中間件部分增長(zhǎng)為7.8%，服務(wù)器和應(yīng)用部分的市場(chǎng)增長(zhǎng)速率為7.7%，服務(wù)部分的增長(zhǎng)速率為6.7%。

這組數(shù)據(jù)說(shuō)明了，HPC因?yàn)橛脩粼跀?shù)據(jù)領(lǐng)域的增長(zhǎng)變化，已經(jīng)呈現(xiàn)出來(lái)了新的態(tài)勢(shì)，特別是HPC與大數(shù)據(jù)結(jié)合的模式，已經(jīng)備受業(yè)界所關(guān)注。

當(dāng)然，來(lái)自服務(wù)器和關(guān)鍵應(yīng)用部分的增長(zhǎng)雖然比存儲(chǔ)部分要低1個(gè)多百分點(diǎn)，但這也足夠證明服務(wù)器和關(guān)鍵應(yīng)用部分的重要性。高性能計(jì)算強(qiáng)調(diào)的首位是計(jì)算，然后針對(duì)HPC的普及又必須強(qiáng)調(diào)應(yīng)用。因?yàn)閼?yīng)用的增長(zhǎng)，也必然在加速HPC的行業(yè)落地。

不僅如此，在國(guó)家國(guó)策的驅(qū)動(dòng)下，HPC在中國(guó)市場(chǎng)的發(fā)展更為活躍。2016年7月,國(guó)務(wù)院印發(fā)了《十三五國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》，其中HPC與云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等同時(shí)被列為“十三五”期間重點(diǎn)發(fā)展的新一代信息技術(shù)。有了國(guó)家國(guó)策的指導(dǎo)作用，在很大程度上可以起到引導(dǎo)和促進(jìn)HPC相關(guān)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展與興盛，HPC技術(shù)和應(yīng)用在中國(guó)諸多行業(yè)領(lǐng)域的落地與普及也就有了更大的動(dòng)力。

特別是在一些新興的學(xué)科和領(lǐng)域，HPC已經(jīng)成為了科學(xué)研究的必備工具。

隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，尤其是開(kāi)放架構(gòu)和開(kāi)源的日漸成熟，CPU從單核向多核演變，以及GPU在加速計(jì)算方面的給力表現(xiàn)， 推動(dòng)著HPC不斷向平民化演進(jìn)，應(yīng)用領(lǐng)域也迅速擴(kuò)展。

可見(jiàn)，從陽(yáng)春白雪到下里巴人，HPC的普及化趨勢(shì)也是其技術(shù)力量的促進(jìn)。HPC技術(shù)的進(jìn)步自然帶來(lái)了應(yīng)用的更加廣泛和深入。

比如近年來(lái)興起的基因組測(cè)序，與人們生活生產(chǎn)密切相關(guān)的氣象預(yù)報(bào)，制造業(yè)中的仿真設(shè)計(jì)，應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析的HPC更是迅速發(fā)展，像互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的客戶行為分析，醫(yī)學(xué)流行病預(yù)測(cè)、深度學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別等等。

總的來(lái)看，HPC不僅在科學(xué)計(jì)算、天文、能源、軍事等方面繼續(xù)發(fā)揮著重要的作用，同時(shí)在基因測(cè)序、氣象科學(xué)、制造業(yè)創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療醫(yī)學(xué)、深度學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別等等領(lǐng)域，HPC 正在越來(lái)越普及化、平民化，并服務(wù)于大眾，與我們大家的日常生活越來(lái)越息息相關(guān)。

HPC之所以可以發(fā)展到今天這樣的普及化程度，這與戴爾這樣專注通過(guò)開(kāi)放、 經(jīng)濟(jì)的解決方案，提升了中小企業(yè)將HPC作為挑戰(zhàn)傳統(tǒng)行業(yè)布局和業(yè)務(wù)模式利器的有關(guān)。

因此，普及HPC應(yīng)用不僅僅是可以觸及到大眾的生活，更要能讓千千萬(wàn)萬(wàn)中小規(guī)模的企業(yè)用戶從中獲得自我創(chuàng)新的“新能力”。

事實(shí)上，中國(guó)真的步入了HPC的普及化應(yīng)用期了嗎？

來(lái)自中橋調(diào)研咨詢對(duì)于中國(guó)企業(yè)部署HPC的情況的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，分別在2015年8月和2016年4月進(jìn)行過(guò)兩次相關(guān)的調(diào)查，并就調(diào)查結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示，在受訪企業(yè)中，“已經(jīng)部署”和“未來(lái)12個(gè)月內(nèi)部署”兩個(gè)選項(xiàng) 的2016年調(diào)查比率(10.2% 和 15.1%)都明顯高于2015年的結(jié)果(7.3% 和 11.0%)。這就充分證明了中國(guó)用戶對(duì)于HPC的應(yīng)用需求程度在明顯逐年提升。

HPC 進(jìn)入應(yīng)用普及期

尤其值得注意的是，選擇“正在評(píng)估 HPC”的企業(yè)2016年(34.2%)是2015年的(15.3%)兩倍以上。而相應(yīng)地，“不會(huì)部署”和“不知道”的比率則大大下降。

這就說(shuō)明了HPC在企業(yè)用戶中的地位提升了，大家對(duì)于HPC的認(rèn)知早就不同于從前了，如何能有效利用和應(yīng)用HPC，并與業(yè)務(wù)有機(jī)結(jié)合，成為了用戶關(guān)心的重點(diǎn)。

比如，來(lái)自中橋調(diào)研咨詢針對(duì)受訪企業(yè)中的典型代表進(jìn)行了深訪，多數(shù)企業(yè)CIO表示：企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)，而這些數(shù)據(jù)無(wú)疑是企業(yè)的“命脈”,企業(yè)已經(jīng)或計(jì)劃通過(guò)HPC實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析，從而提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

同時(shí)在虛擬現(xiàn)實(shí) 、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、商情 / 輿情分析、人工智能等領(lǐng)域的新技術(shù)和新應(yīng)用，成為了HPC新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

中國(guó)企業(yè)對(duì)于HPC的接受程度獲得了前所未有的提升，在面臨自身業(yè)務(wù)創(chuàng)新的現(xiàn)實(shí)情況下，HPC所能發(fā)揮出的作用越辣越明顯，也帶動(dòng)HPC進(jìn)入一個(gè)應(yīng)用的普及期。

既然來(lái)自IDC和中橋調(diào)研咨詢的兩大分析機(jī)構(gòu)對(duì)HPC的增長(zhǎng)趨勢(shì)十分看好，也通過(guò)實(shí)際調(diào)研表明了HPC正在走向普及化。那么，是什么力量在驅(qū)動(dòng)HPC走向了普及化？

HPC市場(chǎng)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力

戴爾認(rèn)為，這一切的主要驅(qū)動(dòng)力來(lái)自應(yīng)用數(shù)量、大數(shù)據(jù)、新興應(yīng)用和HPC門檻降低四個(gè)方面。

三大戰(zhàn)略Hold住HPC應(yīng)用

正因?yàn)镠PC的發(fā)展已進(jìn)入應(yīng)用普及階段，由此產(chǎn)生了更多的新機(jī)遇與挑戰(zhàn)。構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高效、高性能、擴(kuò)展性強(qiáng)、靈活且易于管理的HPC平臺(tái)，進(jìn)一步拓展HPC應(yīng)用領(lǐng)域成為當(dāng)下HPC發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)和需求。

“在中國(guó)，為中國(guó)”，戴爾中國(guó)4.0戰(zhàn)略不斷深化下，戴爾為實(shí)HPC普及化、平民化的愿景，與合作伙伴、社區(qū)共同推動(dòng)HPC平臺(tái)生態(tài)圈的構(gòu)建，加速HPC在中國(guó)的應(yīng)用和普及進(jìn)程。

戴爾通過(guò)創(chuàng)新、高性價(jià)比的解決方案組合，不僅滿足科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域包括基因工程、能源、國(guó)防、航空、氣象等行業(yè)對(duì)HPC的需求，還滿足新IT應(yīng)用包括云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、人工智能等方面對(duì)HPC的需求。全面致力于HPC的市場(chǎng)化、商用化、普及化，以滿足各種層次各行業(yè)用戶的應(yīng)用需求，幫助更多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。

況且，戴爾多年來(lái)在HPC方面一直在為世界上一些先進(jìn)的學(xué)術(shù)和研究機(jī)構(gòu)提供支持，并積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，這部分經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)也可以通過(guò)戴爾立足中國(guó)的HPC三大策略得到很好的落地。

在此基礎(chǔ)上，戴爾又為多個(gè)垂直行業(yè)提供了高度靈活、設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的HPC系統(tǒng)。借助戴爾HPC解決方案，用戶可以更快速、更經(jīng)濟(jì)地部署HPC系統(tǒng)，這無(wú)疑將有助于加快創(chuàng)新速度，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。

其一，攜手科研機(jī)構(gòu)，共建HPC平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)室。這也是戴爾在HPC方面的全球策略之一。

在中國(guó)，戴爾與清華大學(xué)、上海交大等合作建立了HPC中心。戴爾與中科院自動(dòng)化所展開(kāi)合作, 共建“人工智能與先進(jìn)計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”，為中科院搭建基于HPC的“人工智能”和深度學(xué)習(xí)的研發(fā)和服務(wù)平臺(tái)。

其二，聯(lián)手合作伙伴共同構(gòu)建HPC生態(tài)圈。并針對(duì)與HPC相關(guān)的硬件、軟件、咨詢、服務(wù)、運(yùn)維、應(yīng)用等多個(gè)領(lǐng)域，與業(yè)界領(lǐng)先的技術(shù)廠商如英特爾、NVIDIA、Mellanox、Bright Computing、Altair PBSworks等長(zhǎng)期合作，為用戶構(gòu)建易部署、易管理性的端到端HPC解決方案。

戴爾與Bright Computing在Hadoop、OpenStack以及深度學(xué)習(xí)等開(kāi)源領(lǐng)域展開(kāi)全面合作。同時(shí)，戴爾還與眾多廠商和大學(xué)科研機(jī)構(gòu)積極參與Open HPC開(kāi)源項(xiàng)，為HPC創(chuàng)建一個(gè)開(kāi)源框架,以降低HPC成本。

其三，出臺(tái)HPC簡(jiǎn)化方案以適合各種規(guī)模的企業(yè)。

陽(yáng)春白雪一樣的傳統(tǒng)HPC解決方案，功能強(qiáng)大而復(fù)雜，未必適合所有的企業(yè)。因此，戴爾在全球推出了簡(jiǎn)化版的HPC 系統(tǒng)產(chǎn)品組合，既可提供定制的HPC系統(tǒng)的靈活性，又具備預(yù)配置型系統(tǒng)的速度、簡(jiǎn)便性和可靠性。

針對(duì)特定的科學(xué)、制造和分析類工作負(fù)載，戴爾工程師和領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)計(jì)并優(yōu)化了全新的HPC系統(tǒng)，便于用戶更快捷應(yīng)用、部署HPC方案。

方案助落地，構(gòu)建HPC應(yīng)用最佳執(zhí)行力。

既然提到了HPC解決方案，這里不妨再繼續(xù)往下看，我們來(lái)點(diǎn)更詳細(xì)的內(nèi)容。

經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和認(rèn)證的HPC解決方案

目前，戴爾在HPC方面,從產(chǎn)品組合到行業(yè)解決方案,從優(yōu)化服務(wù)到合作伙怑，戴爾提供了經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和認(rèn)證的HPC解決方案。

面向生命科學(xué)、制造、科研等領(lǐng)域，戴爾根據(jù)行業(yè)用戶HPC典型應(yīng)用場(chǎng)景，提供了HPC參考架構(gòu)和解決方案，以及戴爾HPC NFS存儲(chǔ)方案、基于英特爾 Lustre的戴爾HPC高性能存儲(chǔ)方案、戴爾深度學(xué)習(xí)方案等。

值得一提的四大解決方案，覆蓋了HPC領(lǐng)域用戶的主要需求。

研究領(lǐng)域HPC方案

用于科學(xué)研究的HPC系統(tǒng)不僅需 要高性能的計(jì)算能力、較強(qiáng)的擴(kuò)展能力，還需要高速存儲(chǔ)、 萬(wàn)兆以太網(wǎng)交換機(jī)、并行文件系統(tǒng)、集群管理系統(tǒng)等應(yīng)用。開(kāi)放、高性能、易管理的HPC平臺(tái)，這是研究領(lǐng)域HPC方案的三元素。

戴爾推出的適用于研究領(lǐng)域的HPC方案，為用戶提供出色的性能和靈活性，支持多種不同的結(jié)構(gòu)、計(jì)算、 加速器和存儲(chǔ)選項(xiàng)，其模塊化設(shè)計(jì)可根據(jù)用戶的具體工作負(fù)載自定義系統(tǒng)。

生命科學(xué)HPC方案

戴爾針對(duì)生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)PC的需求，基于全球最佳實(shí)踐，推出了戴爾生命科學(xué)HPC方案，可幫助生物信息學(xué)中心和遺傳學(xué)中心根據(jù)臨床要求經(jīng)濟(jì)快捷將基因分析轉(zhuǎn)為臨床治療方案。同時(shí)確保合規(guī)并保護(hù)機(jī)密數(shù)據(jù)。該方案集成了包括高性能網(wǎng)絡(luò)、 PowerEdge 高性能服務(wù)器和高性能存儲(chǔ)方案等戴爾HPC產(chǎn)品和服務(wù)組合。

制造業(yè)HPC方案

戴爾針對(duì)制造業(yè)的需求，提供多種工作站，滿足3D設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)計(jì)，結(jié)合集群或兩者并用，簡(jiǎn)化制造場(chǎng)景和客戶模擬設(shè)計(jì)，通過(guò)結(jié)構(gòu)分析和計(jì)算流體力學(xué)分析，提高設(shè)計(jì)效率和生產(chǎn)質(zhì)量。戴爾為用戶提供靈活高性能技術(shù)選擇，以及端到端方案和服務(wù)，助力中國(guó)制造智能升級(jí)。

深度學(xué)習(xí)HPC方案

深度學(xué)習(xí)涉及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備處理、特征工程、建模、調(diào)參等環(huán)節(jié)。戴爾建立端到端的深度學(xué)習(xí)HPC平 臺(tái)，簡(jiǎn)化從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到分析訓(xùn)練結(jié)果的完整深度學(xué)習(xí)流程。針對(duì)深度學(xué)習(xí)，戴爾提供了靈活 的HPC技術(shù)框架、產(chǎn)品、服務(wù)和專業(yè)技能。為滿足用戶對(duì)開(kāi)源軟件的新需求，戴爾繼續(xù)強(qiáng)化了與Bright Computing公司的合作，簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)IT架構(gòu)的部署管理。針對(duì)在深度學(xué)習(xí)廣為采用開(kāi)源技術(shù) Hadoop、Openstack、Lustre，戴爾提供藍(lán)圖方案，簡(jiǎn)化架構(gòu)部署運(yùn)維難度，提高深度學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)創(chuàng)新速度?？蛇x的機(jī)器學(xué)習(xí)框架有Caffe、Torch、Tensorflow、Theano；可選的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)包括MLPython、cuDNN、DIGITS 和 CaffeOnSpark。

普及化，HPC勢(shì)不可擋

不管因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步，還是因?yàn)楫a(chǎn)品組合豐富，還是因?yàn)榉桨父鼮榍泻蠎?yīng)用，還是因?yàn)檎w性價(jià)比在不斷降低，種種原因最終促使HPC普及化趨勢(shì)出現(xiàn)的根本，還是源自用戶在數(shù)字化邁進(jìn)過(guò)程的需求變化。

但是用戶分大規(guī)模部署和中小規(guī)模部署，類型不同，應(yīng)用對(duì)于HPC性能和技術(shù)支撐的力度會(huì)有所不同，加上“隔行如隔山”的行業(yè)應(yīng)用獨(dú)特性。最終也會(huì)促成HPC解決方案具備一定的行業(yè)屬性。

但這一切，都會(huì)因?yàn)镠PC廠商提供堅(jiān)強(qiáng)的技術(shù)支持與服務(wù)得以有力保障。

而像戴爾這樣，積極聯(lián)合領(lǐng)先的合作伙伴，并采納社區(qū)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)高性能計(jì)算平臺(tái)生態(tài)圈的建立， 全方位將HPC市場(chǎng)化、商用化、普及化，以滿足行業(yè)用戶的應(yīng)用需求為HPC推進(jìn)的根本，自然能在未來(lái)贏得更大的行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，從而實(shí)現(xiàn)用戶基于HPC基礎(chǔ)上的更廣泛、更全面、更徹底的應(yīng)用，為創(chuàng)新發(fā)展獲得強(qiáng)大的動(dòng)力。

因此，普及化，HPC勢(shì)不可擋。

白皮書(shū)下載地址：https://mp.weixin.qq.com/s/T9zqZn6zHxfKDuhpKLlcpg