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云计算是高性能计算产业的第二个拐点

  适合云计算的HPC应用

  IT168:我们也注意到业界对于高性能计算能否利用云来实现其实还是存在一些争议,在您看来,什么样的应用适合用云来实现?

  徐明强:主要有两类应用,一种是容易并行化的应用,比如金融风险分析,要分析利率、汇率、石油价格等因素对金融产品定价的影响,把这些因素排列组合出来,有很多都是可以单独并行运算的作业,这类应用非常适合云计算。我这周二就在英国碰到一家伦敦的投行,他们要做投资的赔赚分析,希望2小时之内能出结果,因为市场变化很快,一些突发事件会产生影响,越快得到结果就越好。但是现有的资源无法满足计算需求,而他们的应用正好是非常容易实现并行化的应用,而且节点之间的通信比较少,通过从云中申请500个节点就得以实现。

  第二种是大数据处理分析,一些用户可以利用云中存储的数据来进行并行化分析。我们之前推出过LINQ工具,帮助.NET程序员利用一些非常简单的SQL语句来处理数据,后来的PLINQ(Parallel LINQ)可以在多核机器上运行,现在又推出LINQ to HPC的版本,可以在多机上扩展运行,这会达到非常好的的理想状态。因为一个节点再大,I/O终究会成为瓶颈,而如果扩展到多机集群上,每个节点都有自己的I/O能力,会大大缓解压力。

  值得一提的是,对于MPI类的应用,如果云中没有Infiniband这种比较好的网络设备,不太适合,延迟问题会比较严重。基本上,我们看到金融保险的商业处理、渲染都比较适合HPC云计算,对于科学工程计算来说,使用量上可能相对少一些。比如,对于汽车设计公司来说,一个很大的顾虑是在云中计算能否确保新车型的保密。

  IT168:除了这种数据安全风险,影响HPC云计算发展是否还存在其他一些因素,比如性能是否够用?

  徐明强:虽然现在单个虚拟机的性能可能要比物理机差一些,但我们可以通过多机来完成并行的作业。而且,对于那些从来没有用过HPC的用户,对易用性的要求比传统用户要高。实际上,有许多ISV都采用工作站客户端+后台计算服务的结构,来满足海量低端用户的需求。所以,高性能计算的ISV能否成功,已经不在于在TOP500中能取得多少份额,而是在于底座的5000万的用户。

  以微软的Azure为例,我们曾经做过分析,发现有20%的机时都是用在HPC上,这是一个非常可观的量,这也是我们下决心要把HPC移植到Azure平台上的原因。比如,我们有一个ISV仅一天的用量就多达4000个核。

  IT168:不同的企业会使用不同的云计算服务,有的用公有云,有的用私有云,有的用混合云。那么,微软HPC公有云与企业私有云之间可以实现无缝集成或迁移吗?

  徐明强:刚才提到过,到2017年,HPC云计算的节点总数将会达到40万个。其中三分之二是企业用户,非企业、全新用户所需的节点数占三分之一。这也使得企业自身私有云与公有云的无缝集成会变得很重要。目前我们已经联合上海超算、上汽、泛云科技一起实现了HPC公有云与私有云的无缝迁移【演讲PPT下载:上汽:基于Windows HPC Server Cluster构架的汽车虚拟设计HPC平台】。由于上海超算和上汽的高性能计算系统都是基于Windows HPC Server,所以集成迁移过程非常顺利。

适合云计算的HPC应用

 

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