高性能计算需求如何塑造未来的数据中心

简而言之，高性能计算(HPC)是计算能力的聚合，可提供远高于标准台式机或服务器预期的性能水平。通常，HPC部署用于运行复杂的算法、模型或深度学习工作负载，以解决工程、科学或业务中的大型问题。由于CPU容量、时间(任务处理速度太慢)或同时运行复杂模型的能力的限制，标准计算部署通常无法提供HPC提供的计算能力水平。

过去五年，对HPC的需求急剧增长，尤其是在学术领域。许多大学使用HPC部署进行研究，例如寻找可再生能源、开发太空探索项目以及创造新材料。HPC在天气预报(包括风暴的预测和跟踪)以及医学研究、智能能源网格和制造模拟分析等气象学领域也非常普遍。任何使用“大数据”的应用都适合HPC。

由于HPC对电力和冷却的高要求，现代数据中心往往是唯一能够提供合适环境的设施;尝试在大学或商业建筑内容纳HPC可能具有挑战性。需求的增加导致数据中心(主要是超大规模)被设计来应对这些类型的应用，而HPC无疑是数据中心行业的一个增长领域。例如，2020年HPC市场价值为45亿美元，预计到2026年将达到115.4亿美元。那么，HPC如何改变数据中心的设计方式呢?

新的数据中心设计注意事项

HPC部署通常比标准计算部署消耗更多的能源。然而，有几个因素可以缓解这种情况，首先，计算能力显著增强，并且占用空间更小。其次，所需的更高功率水平可能需要不同的冷却技术，例如从建筑物冷却系统向实际硬件提供水冷却，而不是像标准服务器那样通过空气冷却。第三，HPC部署可以根据支持的工作负载的性质非常快速地增加和减少。这直接影响到数据中心的设计;水冷数据中心需要包含缓冲容器，以适应突然的冷却需求。

这些设计含义显然值得考虑，因为HPC比传统计算机带来了许多好处。标准计算机处理器每秒可以执行2到40亿个周期。这对于普通用户来说已经足够了，但对于海量应用、算法和数据集来说并不合适。

高性能计算设施中的集群或超级计算机，可以实现每秒千万亿次的计算速度。特别是如果设计有先进的中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、高速内存和低延迟网络，这些速度甚至可以使最大的任务变得易于管理。

这些更快的速度意味着用户可以更快地解决问题。虽然高性能计算成本可能是短期支出，但他们可以通过快速的洞察、发现和创新节省很多倍的资金。

此外，HPC基础设施可以针对独特的工作负载进行更改和优化。HPC根据其特定任务进行调整，改变了组织管理项目的方式-无论是简化重复任务、使用自动化，还是比以前更快地测试新流程。

随着世界对数据的依赖不断增长，使用HPC的组织将在竞争中处于领先地位。在商业中，高性能计算企业可能比竞争对手更快地产生见解或提供服务。在研究中，HPC可以帮助团队更快地创新。