HPC避免本地资本支出

HPC 服务对传统超级计算长期以来一直占据主导地位的私营部门客户具有吸引力。这些客户包括严重依赖复杂数学模型的行业，包括麦考密克·史蒂文森公司等国防承包商，以及石油和天然气公司、金融服务公司和生物技术公司。都柏林城市大学的 Lynn 补充说，松耦合的工作负载是一个特别好的用例，这意味着许多早期采用者将其用于 3D 图像渲染和相关应用。

但是，何时考虑 HPC 服务而不是本地 HPC 才有意义?对于德国的模拟烟雾在建筑物中的蔓延和火灾对建筑物结构部件的破坏的 hhpberlin 公司来说，答案是在它超出了其现有资源时。

Hpberlin 公司数值模拟的科学负责人 Susanne Kilian 说：“几年来，我们一直在运行自己的小型集群，该集群具有多达 80 个处理器核。……但是，随着应用复杂性的提高，这种架构已经越来越不足以支撑;可用容量并不总是够快速地处理项目。”

她说：“但是，仅仅花钱买一个新的集群并不是一个理想的解决方案：鉴于我们公司的规模和管理环境，不断地维护这个集群(定期进行软件和硬件升级)是不现实的。另外，需要模拟的项目数量会出现很大的波动，因此集群的利用率并不是真正可预测的。通常，使用率很高的阶段与很少使用或不使用的阶段交替出现。”通过转换为 HPC 服务模式，hhpberlin 释放了过剩的产能，并无需支付升级费用。

IBM 的 Turek 解释了不同公司在评估其需求时所经历的计算过程。对于拥有 30 名员工的生物科学初创公司来说，“你需要计算，但你真的不可能让 15% 的员工专门负责计算。这就像你可能也会说你不希望有专职的法律代表，所以你也会把它作为一项服务来做。”不过，对于一家较大的公司而言，最终归结为权衡 HPC 服务的运营费用与购买内部超级计算机或 HPC 集群的费用。

到目前为止，这些都是你采用任何云服务时都会遇到的类似的争论。但是，可以 HPC 市场的某些特殊性将使得衡量运营支出(OPEX)与资本支出(CAPEX)时选择前者。超级计算机不是诸如存储或 x86 服务器之类的商用硬件;它们非常昂贵，技术进步很快会使其过时。正如麦考密克·史蒂文森公司的 Krawczyk 所说，“这就像买车：只要车一开走，它就会开始贬值。”对于许多公司，尤其是规模较大，灵活性较差的公司，购买超级计算机的过程可能会陷入无望的泥潭。IBM 的 Turek 说：“你会被规划问题、建筑问题、施工问题、培训问题所困扰，然后必须执行 RFP。你必须得到 CIO 的支持。你必须与内部客户合作以确保服务的连续性。这是一个非常、非常复杂的过程，并没有很多机构有非常出色的执行力。”

一旦你选择走 HPC 服务的路线，你会发现你会得到你期望从云服务中得到的许多好处，特别是仅在业务需要时才需付费的能力，从而可以带来资源的高效利用。Gartner 高级总监兼分析师 Chirag Dekate 表示，当你对高性能计算有短期需求时，突发性负载是推动选择 HPC 服务的关键用例。

他说：“在制造业中，在产品设计阶段前后，HPC 活动往往会达到很高的峰值。但是，一旦产品设计完成，在其余产品开发周期中，HPC 资源的利用率就会降低。” 相比之下，他说：“当你拥有大型的、长期运行的工作时，云计算的经济性才会逐渐减弱。”

通过巧妙的系统设计，你可以将这些 HPC 服务突发活动与你自己的内部常规计算集成在一起。埃森哲Accenture实验室常务董事 Teresa Tung 举了一个例子：“通过 API 访问 HPC 可以与传统计算无缝融合。在模型构建阶段，传统的 AI 流水线可能会在高端超级计算机上进行训练，但是最终经过反复按预期运行的训练好的模型将部署在云端的其他服务上，甚至部署在边缘设备上。”

（编辑：衡阳站长网）

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