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模拟依赖于像 Ansys 这样的有限元素分析软件，该软件需要强大的算力。几年前的一天，它出乎意料地超出了计算极限。麦考密克·史蒂文森公司的首席工程师 Mike Krawczyk 说：“我们的一些工作会使办公室的计算机不堪重负。购买机器并安装软件在经济上或计划上都不划算。”相反，他们与 Rescale 签约，该公司销售其超级计算机系统上的处理能力，而这只花费了他们购买新硬件上所需的一小部分。
HPC 服务实践从最终用户的角度来看，HPC 即服务类似于早期大型机时代的批处理模型。“我们创建一个 Ansys 批处理文件并将其发送过去，运行它，然后将结果文件取下来，然后导入到本地，” Krawczyk 说。在 HPC 服务背后，云提供商在其自己的数据中心中运行超级计算基础设施，尽管这不一定意味着当你听到“超级计算机”时你就会看到最先进的服务器硬件。正如 IBM OpenPOWER 计算技术副总裁 Dave Turek 解释的那样，HPC 服务的核心是“相互互连的浪潮服务器集合。你可以调用该虚拟计算基础设施，它能够在你提出问题时，使得许多不同的 AI 服务器并行工作来解决问题。” 理论听起来很简单。但都柏林城市大学数字商业教授 Theo Lynn 表示，要使其在实践中可行，需要解决一些技术问题。普通计算与 HPC 的区别在于那些互联互通 —— 高速的、低延时的而且昂贵的 —— 因此需要将这些互连引入云基础设施领域。在 HPC 服务可行之前，至少需要将存储性能和数据传输也提升到与本地 HPC 相同的水平。但是 Lynn 说，一些制度创新相比技术更好的帮助了 HPC 服务的起飞。特别是，“我们现在看到越来越多的传统 HPC 应用采用云友好的许可模式 —— 这在过去是阻碍采用的障碍。”
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