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三方面发力 英特尔推动中国超算发展
作者: 赵为民 2017-11-09 15:15 【WatchStor】

近几年,超算得到了人们越来越多的关注,超算的应用也越来越广泛。作为高性能计算领域的领导者,英特尔近些年一直不遗余力的推动着超算的发展。

在10月19日安徽合肥召开的2017全国高性能计算学术年会(HPC China 2017)上,英特尔展示了最新的至强可扩展处理器和HPC解决方案,吸引了众多与会者的参与。


英特尔数据中心集团高性能计算,高性能数据分析行业应用总监Nidhi Chappell

在大会期间,英特尔数据中心集团高性能计算,高性能数据分析行业应用总监Nidhi Chappell接受了笔者的采访时表示,英特尔将从三个方面推动高性能计算的发展:第一是针对亿级计算的发展;第二,HPC in Cloud;第三,融合高性能计算和AI。 下面我们来具体看一下英特尔在这三方面是怎么具体的推动超算的发展的呢?

针对亿级计算,英特尔与合作伙伴共同推动

在亿级计算方向, Nidhi Chappell告诉记者,英特尔公司里面有一个比较大的研发团队,聚焦在亿级计算。同时英特尔愿意与各种不同的伙伴合作,共同推动HPC应用的发展。

在合作伙伴方面,英特尔有不同类型的合作伙伴:第一个在硬件技术方面,英特尔会与OEM等伙伴去开发硬件技术;第二在系统技术方面,比如说怎么做散热的技术、或者是系统管理方面,英特尔在国内与很多的超算中心来合作。第三是最顶层的软件技术,从这个角度来说英特尔会和很多高校一起合作和研发。

不管在中国、美国还是欧洲或是日本,英特尔都有自己独立的计划,去走到亿级计算的道路上。从英特尔本身的角度,英特尔除了处理器以外,有互联,有内存技术。除此之外,英特尔还有存储,英特尔各个方面的技术积累,来推动亿级计算的发展。

从HPC本身系统来看,目前还面临着很多挑战,比如说内存墙、I/O墙还有CPU本身的计算能力的挑战等等,但是,Nidhi Chappell表示,英特尔有很深的技术储备,在内存、计算、互联等等方面,在未来英特尔都能够很好地帮助业界以及帮助合作伙伴来解决这些问题。

让云和HPC融合在一起 提升效率

在提到 HPC云化方面,Nidhi Chappell认为,在这方面,中国并不落后美国和欧洲。北美和欧洲的很多客户并不会选用HPC,这主要是成本压力比较大,而中国的市场有一些差异,有动力去向HPC in cloud靠拢。

为什么需要将HPC搬到云上去?Nidhi Chappell认为有几方面的原因:

首先是在云环境中很容易部署,很容易增加计算能力,客户有这方面的需求,云是很灵活的补充。在云上你就可以很容易把额外的资源拿过来补充。因为很多行业应用场景,并不是长期都有同样的需求的,需求有高有低,云就是非常灵活的一个架构来帮助解决客户这个事情。

第二个推动力是因为HPC高性能计算本身需要的投资是非常大的,如果从性价比的角度来说,进入HPC是非常困难的,通过云的架构,整个成本平均的分摊出去。实际上开始的时候如果你去投资,建自己的一个数据中心,投资压力会很大。所以很多新的HPC用户,可以先从HPC in Cloud的方式先开始。

同时,从技术方面来说,做系统管理,或者应用的调优也需要云服务商。你可以想像一个新的高性能计算用户,他们的投资是非常非常大,无论是金钱方面还是技术方面的,我们如果能够在通过云计算供应商来做,就会轻松一些。

Nidhi Chappell认为,HPC上云是未来的一个趋势,也是HPC普及的一个重要推动力。

融合高性能与AI,惠及于民

随着云计算、大数据、物联网等技术的发展和应用,高性能计算的交付模式上也发生了一些变化,尤其是在AI技术兴起后,HPC与AI的结合成为了行业热点。

据Nidhi Chappell介绍,在智能计算产品方面,英特尔也提供了多种选择。从应用来看,人工智能主要分成两部分,一个部分是训练方面,需要非常强大的计算能力,至强融核(Xeon Phi)是专门适合这个场景的。第二个应用是inference推理,就是如何把一个模型用起来,这个角度来看FPGA是更适合这方面的解决方案,因为FPGA的优势在于低延迟、低功耗。

此外,在边缘计算方面,FPGA更适合于在对功耗要求极高的终端计算设备上进行应用,但在大规模的数据中心,CPU仍然是唯一的选择,因为CPU的性能仍然是最强的。Xeon Phi和FPGA相关产品没有冲突,它们主要是针对不同的场景。

当今,高性能计算产业在中国蓬勃发展,随着高性能计算的发展和普及,现在已经有很多企业客户开始利用高性能计算系统解决科研、商业等问题,再加上随着云计算、人工智能、深度学习等新技术和新应用的出现,高性能计算势必将成为新的潮流趋势,而英特尔也将与中国合作伙伴一起,推动中国超算的发展。


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