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原先 HPC（High performance computing，高性能缠绵）"至高无上"，险些只应用在高精尖科研领域，但跟着以 AI 代表的新一代数字时间的应用，HPC 也在更多行业有了"大展拳脚"的契机，在企业侧的应用场景也越来越多。

从 HPC 到 Cloud HPC

在阿里云智能集团副总裁，弹性缠绵产物线讲求东说念主、存储产物线讲求东说念主 吴结生看来，如今仍是有许多行业应用了高性能缠绵，且高性能缠绵的负载正呈现出种种化发展的趋势，"当下，许多基础模子的预考试、自动驾驶、人命科学，以及工业制造、半导体芯片等行业和领域齐应用了高性能缠绵。"吴结生指出。

阿里云智能集团副总裁，弹性缠绵产物线讲求东说念主、存储产物线讲求东说念主 吴结生

传统模式下，HPC 因其特有的定位、复杂的架构，以及极高的运维难度，酿成了资本昂贵，且适配业务发展秉性较差，这也让许多企业"远而避之"。

而当企业关于高性能缠绵的需求不休加多时，如何让更多企业"用得起"和"用得好"高性能缠绵成为行业濒临的贫乏。

这时候，云缠绵就承担起了让 HPC 被更多企业，更方便应用的重担。谈及 Cloud HPC 的上风时，吴结生告诉钛媒体 APP，以云缠绵的模式应用高性能缠绵，具备了四个权贵的上风：源泉，是弹性的智力，通过云的面孔，具有高度的弹性，不错弹性地分拨、调用大领域资源，让企业得到的算力更高；其次，Cloud   HPC 具备异构缠绵的兼容性智力，以云的面孔，不错对异构芯片之间的算力进行整合，兼容性更强；第三，Cloud   HPC 让用户具备了快速部署的智力；第四，与腹地化的 HPC 相比，Cloud   HPC 具备了平台化的数据处理生态。

就数据处明智力，吴结生向钛媒体 APP 例如详备先容到，以汽车研发为例，汽车研发的过程中需要用到仿真缠绵，仿真缠绵在预处理的过程中会产生数据，缠绵的过程中也会产生多数数据，如何将处于不同位置的数据"移动"，整合到一齐，就成为了传统 HPC 时期的贫乏。

Cloud   HPC 的出现很好的管制了这个问题，吴结生告诉钛媒体 APP，通过弹性高性能缠绵集群，加上并行文献存储系统，不错除名数据的移动，擢升扫数这个词系统的智力，从而擢升效果，裁减产物研发进程。因此不错看出，云上的高性能缠绵，具备借助扫数这个词云平台，将包括缠绵、存储、麇集和一些安全方面的智力相通起来的上风。 

"按需制宜"

从当今应用趋势上来看，用户关于算力的需求的种种化的。这种情况下，显著单一的缠绵架构仍是弗成餍足扫数用户的需求。

"算力当今碰见的中枢问题即是：缠绵架构的单一性与算力需求种种性之间的矛盾。"中国工程院院士邬江兴曾在 2024 年世界高性能缠绵学术年会上公开示意，"算力需求是种种性的，面对不同的场景、不同的缠绵环境、不同的任务类型、不同的性能需求，需要不同的算力架构。然而缠绵架构是单一的，当今的情况走下去，会有两种发展放弃：一个是‘因噎废食’，一个是道不相谋，齐不是好的发展放弃。"

这么的算力窘境通常发生在高性能缠绵领域，吴结生告诉钛媒体 APP，多元化的负载需求，也对高性能缠绵提议了新的挑战。面对这些挑战，吴结生以为，企业需要通过种种化的产物、系统架构和时间决策，来餍足不同负载对缠绵智力、存储性能、麇集带宽等方面的相反化需求。

从需求侧开拔，凭据不同的业务场景，以及场景下算力的耦合度和数据的密集度不错纯粹分辩为松耦合、紧耦合，吴结生告诉钛媒体 APP，算力越耦合，就越需要高性能的麇集衔接智力，针对不同的业务场景，用户应该采取相对应的产物架构，这么才能在确保缠绵效果的同期，造谣使用算力的资本。

在松耦合场景下，用户关于蔓延的条目不是很高，对算力的类型也莫得条目（比如对 CPU 代系莫得强条目）。但是，该场景下，用户对性价比的条目更高，他们需要以更低的资本，更高的弹性，结束算力的全局逶迤，"阿里云借助自己积攒的云资源领域，加之改变性的 CIPU（云基础步地处理器）架构，提供 E-HPC   Instant 来做事‘松耦合’的高性能缠绵负载，"吴结生指出，"通过 E-HPC   Instant 对云上扫数可用区的资源进行不同代系的算力详细，并结束全局的资源分拨和任务逶迤，餍足用户关于弹性的需求。"

吴结生以制药行业为例共享了具体松耦合场景中的架构教授，他示意，在该场景下，客户有高婉曲量的弹性缠绵需求—随时需要大领域的 CPU、GPU 缠绵资源，缠绵峰值大、任务并发度高。阿里云的产物为客户提供了弹性按需的海量资源：智能逶迤底层大领域基础步地，纵情时刻提供 10 万核以上的资源保险，优化大并发下缠绵和存储性能，权贵提高药物研发效果，只需正本 1/3 的资本。

在紧耦合场景下，大多业务场景齐存在缠绵任务多、领域大、缠绵时刻急切等秉性，这种场景更为合乎 Cloud   HPC，行使云资源的领域大、并行缠绵智力强等秉性，餍足企业关于高性能缠绵的需求。

针对此，阿里云推出了高性能缠绵平台— E-HPC 平台，不错同期提交 AI 功课和传统 HPC 的功课，在资源管制层，同期管制了 HPC 的 Slurm 集群和 AI 的 ACK ( K8s ) 集群，功课管制层凭据功课类型将 AI 功课和 HPC 功课分别送达到相应的集群上运转。

以汽车行业为例，当今的研发周期需要效果极度高，腹地 HPC 集群硬件资源老化，严重影响业务进程，况兼业务经由割裂：线下前后处理与线上求解缠绵的经由割裂，数据移动频繁。"如果建一个 1000 台机器这么的一个超算集群，传统面孔细目是几个月。那么今天在云上 10 万核的需求咱们不错在不非凡一天之内建好。况兼客户不错行使云的资源领域去作念弹性的资源分拨。在云上不错获取丰富的以及最新代际的算力形状，餍足各式不同责任任务的这种负载的需求。"

在吴结生看来，E-HPC 高性能缠绵做事落地过程中最大的挑战是——任务的缠绵实例之间需紧迫耦合的通讯。面对这个痛点，阿里云源泉以 CIPU 看成扫数底层物理资源的衔接器，将底层物理资源长入纳管，提高缠绵效果，进而加快 IO 效果，通过 eRMDA 麇集大幅擢升紧耦合的 HPC 责任负载性能，最终结束以更低资本，更快速率的委用智力。

除此除外，吴结生告诉钛媒体 APP，E-HPC 还通过多端倪的麇集拓补感知与弹性扩容的智力，快速弹出麇集拓扑上蚁集的 ECS 缠绵集群，适合紧耦合 HPC 功课极致性能条目。

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AI 时期，云上HPC 如何更好用？

ChatGPT 的横空出世让 AI 又一次成为了科技圈关爱的焦点。这一轮的 AI 的火爆在吴结生看来，也将透顶改变扫数行业，"当下险些扫数的行业龙头公司齐仍是是数据公司了，将来齐将会是数据 +AI 的公司。"吴结生告诉钛媒体 APP。

"大模子的考试场景是比较传统的高性能缠绵在云上的一种再行恢复，咱们称之为极致紧耦合的场景。"吴结生将大模子厂商的算力需求转头为：这些企业需要踏实大领域高性能的考试算力，并需要弹性拓展的推理算力，还需要数据处理的速率和弹性智力，以提高资源行使率并造谣资本。

刻下大模子的预考试需要集群化，构建万卡甚而更大的集群，且扫数这个词集群需淌若一个强盛的"合座"，若其中一台机器出问题，齐会酿成考试中断。"大模子的考试就像是一溜东说念主两个、两个的将腿绑在一齐，共同前进，这种并行的面孔，一朝有一个东说念主响应慢了粗豪倒了以后，可能扫数这个词队列的前进速率就被负担了。"吴结生以一个活泼的譬如比较了大模子的考试过程。"让每张 GPU 卡，每台机器齐以相易的‘范例’前进，才能擢升合座的模子考试效果。"吴结生如是说。

为了结束上述所形容的"相易范例"，阿里云灵骏集群经受 HPN 7.0 的麇集架构，通过一系列的改变来撑握更大的领域、更优的效果和更高的踏实性：一方面，阿里云为每台机器 3.2T 的 RDMA 的缠绵衔接，让每台做事器之间的通讯更顺畅；另一方面，后端 GPU 互联麇集和前端麇集分离，减少存储的拜访对算力通讯的干与，进而擢升了合座 GPU 集群的缠绵效果。

这么的"相易范例"也对存储智力提议更高的条目。在大领域的模子考试过程中，往往会遭逢各式原因而被动中断。"咱们的头部大模子客户提议了连气儿的、分钟级的 Checkpoint 的读写条目，这对存储的婉曲条目口舌常高的，这是为什么在阿里云灵骏智算做事内部，提供了高性能的并行文献系统 CPFS，餍足考试和推理的超高性能和资本优化条目。通过 CPFS，麇集的双上联、系统监控、自定位和自愈等优化，造谣中断次数和时刻，使得咱们考试时长的有用果高达 99%，" 吴结生指出。

无论是松耦合、紧耦合，如故极致紧耦合，面对多元化算力需求，CIPU 是阿里云基础步地的基石，是相反化竞争力的主要来源之一。通过 CIPU 架构，不错结束 0 虚构化支出，让企业能更充分的行使 CPU、GPU 资源，从而减少支出。除此除外，CIPU 架构还通过硬件加快的面孔，进一步擢升 IO 和存储性能，"当今，阿里云仍是推出了 2.0 版块的 CIPU 架构，整机踏实性擢升 20%，带宽性能可达 400Gbps，VPC 可达 6000 万 pps，弹性 RDMA 可达 5000 万 message/s，存储性能可达 360 万 IOPS，50GB/s，这些性能齐达到了业内源泉水平。"吴结生指出。

当下，每一家公司齐是一个数据公司，很快每一家公司齐会是一流派据 +AI 的公司，云缠绵一直在践行 Scaling Law，高性能缠绵也将昂扬新的动能，云缠绵提供的领域化、高性能、可蔓延的算力与存力，会匡助企业在进行业务领域的蔓延的同期，草率好数据领域的蔓延，充分使用好 AI 模子以及基于模子的种种应用。咱们也期待看到，云缠绵厂商不错不休改变，提供多元化的产物组合，匡助企业在不同负载场景中落地应用，结束智能化改变。

（本文首发于钛媒体 APP国产 porn，作家｜张申宇，剪辑丨盖虹达）