在人工智能（AI）迅速发展的今天，如何更好地利用高性能计算（HPC）成为企业科技推进的重要课题。阿里云智能集团副总裁吴结生在一次深入采访中，解析了云计算如何重塑高性能计算的生态，推动各行业的创新发展。

　　根据Hyperion Research的预测，云端高性能计算市场的增长速度将是本地服务器市场的两倍多，到2027年，市场规模预计将超过140亿美元。过去高性能计算主要用于高精尖科研领域，但如今随着AI技术的普及，HPC正逐渐进入更多行业，展现出巨大的应用潜力。

　　吴结生指出，随着企业对高性能计算需求的增加，传统的HPC因高昂的成本和复杂的运维已成为很多企业的“高不可攀”。云计算的出现，恰好为企业提供了一个更加灵活和高效的解决方案。

　　吴结生强调，云计算在HPC应用中展现出以下四大优势：首先是弹性能力，云端资源可以根据企业需求灵活分配，极大地提升了算力的可用性和高效性；其次是异构计算的兼容性，云端平台能够整合不同的芯片资源，确保更强的兼容能力；再者是快速部署，企业无需投入大量时间和资源即可实现高性能计算的使用；最后，云上HPC建立了平台化的数据处理生态，减少了数据处理过程中传统HPC带来的阻碍。

　　作为一个例子，在汽车研发中，需要进行大量的仿真计算。云端高性能计算能够有效解决不同地点间数据整合的问题，提升研发效率，缩短产品开发周期。阿里云的弹性高性能计算集群和并行文件存储系统，使数据的挪动不再是问题，全面提升了整体计算能力。

　　随着用户对算力需求的多样化，单一的计算架构显然难以满足所有需求。吴结生提到，计算架构的单一性与算力需求的多样性之间存在矛盾。针对不同的业务场景，企业应该选择合适的产品架构，从而在保证计算效率的同时降低成本。

　　例如，对于松耦合场景，用户对延迟要求不高，可以选择更具性价比的方案；而在紧耦合场景中，对计算任务的并行处理能力要求更高，需要借助云资源的规模和强大的计算能力。

　　阿里云在此背景下推出了E-HPC平台，能够同时管理AI任务和传统HPC作业，提升企业在计算上的灵活性和效率。以药物研发为例，阿里云的解决方案为客户提供了大量弹性资源支持，大幅提升了研发效率，显著降低了成本。

　　在AI不断发展的浪潮中，吴结生认为，几乎所有行业的龙头企业已转型为数据驱动型公司，未来将更加依赖数据与AI的结合。大模型的训练场景为传统高性能计算在云端应用开辟了新的机会。

　　阿里云灵骏集群采取的HPN7.0网络架构，缓解了大规模训练中对高性能算力的需求，确保每台机器以相同速度执行任务。此外，阿里云提供的高性能并行文件系统CPFS，满足了大模型客户对存储高速读写的要求，极大提升了训练的有效性及稳定性。

　　通过CIPU架构，阿里云实现了0虚拟化开销，使企业更有效地利用CPU和GPU资源，从而减少操作成本。阿里云目前已推出CIPU 2.0版本，进一步提升了整机性能，达到了行业领先水平。

　　高性能计算的云端化不仅为企业提供了强有力的技术支持，也为各行各业的创新提供了动力。在这个数据化、智能化的时代，企业需要积极拥抱云端HPC的机遇，提升其在市场中的竞争力。通过灵活运用AI和高性能计算，企业能更好地应对快速变化的市场，推动智能化创新的不断深化。

　　随着云计算和AI技术的不断成熟，未来的行业格局将十分依赖这些创新技术的应用，阿里云的探索也将是行业发展的重要参考。无论是科技企业还是传统行业，AG真人国际借助云计算的力量，都能够在AI时代把握提升机会，实现可持续发展。返回搜狐，查看更多