阻挡HPC前行的“最后一公里”，打破“存储墙”迫在眉睫
当下，无论是上天揽月的“嫦娥五号”，飞往火星的“天问一号”，还是下万米深海潜航的“蛟龙号”，或是抗击疫情中利用AI进行CT影像识别，几乎任何一项伟大的科学成就与工业创新，都离不开高性能计算机的强力支撑。
比如为保证嫦娥五号能顺利从月球取回土壤，在发射之前，需要对发射的整个过程进行模拟，包括轨道修正、近月制动、组合体分离、月面着陆、月面采样、月面上升、交会对接与样品转移、环月等待与月地转移、轨道器和返回器分离、着陆地球等，这一过程需要利用高性能计算机进行大量的仿真分析，以论证方案的可行性。除发射前的模拟测试，在发射后的飞行控制过程中，还需要实时采集大量的飞控数据进行实时处理分析，以更好地判断相关设备的运行状态，及时做好飞控调整。
这就是为什么领先的科技与工业大国宁愿投入巨资，也要在全球超级计算机产业中占据一席之地的原因所在。超级计算机不仅是一个国家综合科技实力的象征，也是工业创新、国防建设、科学研究、石油勘探等重要经济行业的发展基础和动力之源。
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HPC的诞生与发展
超级计算机是与高性能计算机相对应的概念。一般将信息处理能力比个人计算机快至少一到两个数量级的计算机，归类为高性能计算(High Performance Computing)。超级计算机发展源于大型科学工程对于超高密集计算、海量数据处理应用需求。
说到世界第一台计算机，都知道是1946年诞生于美国宾夕法尼亚大学"ENIAC"，但很少人知道，ENIAC是美国军方为满足美国奥伯丁试验场计算弹道需要而研制的。在那个中国还大量使用“算盘”的时代，"ENIAC"堪称当时的超级计算机。
从"ENIAC"诞生算起，到上世纪50年代中后期，以美苏争霸为背景，计算机被广泛应用于导弹、核武器的计算研究，这一时期的计算机特点是体积大、功耗高、可靠性差。直到1958年晶体管的出现，计算机体积开始大幅缩小，运算速度提升至最高可达300万次，这些可以算作是超级计算机发展的前身，但仅限用于国家主导的军事科研工程。
超级计算机真正迎来大发展，是从1964年集成电路被大规模应用开始的。我国超级计算机研制就起步于这一时期。到目前为止，大体经历了三个阶段：第一阶段，自60年代末到70年代末，主要从事大型机的并行处理技术研究；第二阶段，自70年代末至80年代末，主要从事向量机及并行处理系统的研制；第三阶段，自80年代末至今，主要从事MPP系统及工作站集群系统的研制。
1983年12月22日，中国第一台每秒钟运算一亿次以上的“银河一号”巨型计算机的研究成功，才真正跨入超算竞争的行列。时至今日，中国神威·太湖之光、天河二号不仅成为全球超级计算机TOP500的“常客”，也曾成为榜单的实力担当。如今，这些浮点计算能力达每秒万亿亿次的超级计算机，其应用范围也不再局限于军事科研项目，在CAE仿真、动漫渲染、物理化学、石油勘探、生命科学、气象环境都有着广泛应用。
HPC逐渐走向平民化
在大型机时代，高性能计算基本上是IBM最擅长的阵地。从上世纪60年代到本世纪初，在全球超级计算机排行榜上，基本都是以IBM POWER处理器为内核，通过大规模并行级联打造的平台。
近二十年，随着PC及服务器需求的迅猛增长，庞大的市场需求支撑了X86处理器性能的快速提升，在不断提升的性价比优势，以及全新高速互连技术架构Omni-Path的合击下，以X86处理器为核心的高性能计算产品越来越成熟，在GPU计算加速卡的加持下，正推动着HPC向更多领域普及。同时，针对典型行业HPC的蓝图参考架构、高性能生态联盟、高性能应用框架，降低了HPC架构部署管理难度和应用开发强度，使HPC的技术门槛进一步降低。
除此之外，不断深化的企业数字化转型和智能化升级需求，也成为HPC走向普及的的一个重要的推动力量。随着企业数据量的快速增长，以及大数据、人工智能以及深度学习等技术快速融入，企业依赖更高性能的算力提供业务创新和数据分析决策。特别是近两年备受关注的自动驾驶汽车、人脸识别、医疗诊断、工业智能以及商业决策，其核心是大数据支持，HPC成为人工智能模型训练的重要支撑平台。
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大数据与HPC的结合衍生出了HPDA(High Performance Data Analysis,高性能数据分析)技术。IDC数据显示，目前有67%的HPC资源用于HPDA，而机器学习/深度学习、欺诈检测的需求就是其中较为典型的应用。大数据时代的到来将使HPDA应用成为HPC的下一个强力增长点。预计到2021年，全球HPC存储市场空间可达148亿美金，其中新兴的HPDA和HPC-based AI场景将以年化17%、29.5%的增速快速增长。
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