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模擬依賴于像 Ansys 這樣的有限元素分析軟件，該軟件需要強大的算力。幾年前的一天，它出乎意料地超出了計算極限。麥考密克·史蒂文森公司的首席工程師 Mike Krawczyk 說：“我們的一些工作會使辦公室的計算機不堪重負。購買機器并安裝軟件在經濟上或計劃上都不劃算。”相反，他們與 Rescale 簽約，該公司銷售其超級計算機系統上的處理能力，而這只花費了他們購買新硬件上所需的一小部分。
HPC 服務實踐從最終用戶的角度來看，HPC 即服務類似于早期大型機時代的批處理模型。“我們創建一個 Ansys 批處理文件并將其發送過去，運行它，然后將結果文件取下來，然后導入到本地，” Krawczyk 說。在 HPC 服務背后，云提供商在其自己的數據中心中運行超級計算基礎設施，盡管這不一定意味著當你聽到“超級計算機”時你就會看到最先進的服務器硬件。正如 IBM OpenPOWER 計算技術副總裁 Dave Turek 解釋的那樣，HPC 服務的核心是“相互互連的浪潮服務器集合。你可以調用該虛擬計算基礎設施，它能夠在你提出問題時，使得許多不同的 AI 服務器并行工作來解決問題。” 理論聽起來很簡單。但都柏林城市大學數字商業教授 Theo Lynn 表示，要使其在實踐中可行，需要解決一些技術問題。普通計算與 HPC 的區別在于那些互聯互通 —— 高速的、低延時的而且昂貴的 —— 因此需要將這些互連引入云基礎設施領域。在 HPC 服務可行之前，至少需要將存儲性能和數據傳輸也提升到與本地 HPC 相同的水平。但是 Lynn 說，一些制度創新相比技術更好的幫助了 HPC 服務的起飛。特別是，“我們現在看到越來越多的傳統 HPC 應用采用云友好的許可模式 —— 這在過去是阻礙采用的障礙。”
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