高性能计算的历史视角凸显了该领域在过去几十年中取得的显著进步。
高性能计算 (HPC) 的发展是一段引人入胜的旅程,以威廉希尔官方网站 上的显著成就和突破为标志。多年来,HPC 在推进科学研究、解决复杂问题以及增进我们对周围世界的理解方面发挥了关键作用。当我们深入研究 HPC 的历史视角时,必须了解影响其发展的里程碑并了解它对未来的潜力。
随着第一台电子数字计算机的发展,高性能计算的起源可以追溯到 20 世纪 40 年代。这些早期的机器,例如 ENIAC(电子数字积分器和计算机)和曼彻斯特 Mark 1,主要是为军事和科学目的而设计的。它们体积大、价格昂贵且功能有限,但它们为未来的计算奠定了基础。
在 20 世纪 50 年代和 60 年代,计算机威廉希尔官方网站 的进步导致了大型计算机的发展,它们比它们的前辈更快、更强大。这些机器被大型组织和研究机构用于数据处理和科学计算。1964 年推出的 IBM System/360 标志着 HPC 历史上的一个重要里程碑,因为它是第一个旨在涵盖从小型企业到大型科学研究的广泛应用的计算机系列。
1970 年代出现了矢量超级计算机,它们专为高性能计算而设计。这些机器,例如由 Seymour Cray 开发的 Cray-1,利用矢量处理威廉希尔官方网站 高速执行复杂的计算。例如,Cray-1 能够每秒执行超过 1 亿次浮点运算 (FLOPS),这在当时是一项了不起的成就。这个时代也见证了并行计算的发展,涉及使用多个处理器协同工作来解决问题。这种方法后来成为现代 HPC 系统的基石。
20 世纪 80 年代和 90 年代带来了微处理器威廉希尔官方网站 的重大进步,这使得更强大和更实惠的个人电脑的开发成为可能。这一时期还见证了计算机集群的兴起,它们是相互连接的计算机网络,它们协同工作以提供高性能计算能力。集群允许 HPC 系统具有更大的可扩展性和灵活性,因为它们可以通过向网络添加更多计算机来轻松扩展。Beowulf 项目于 1994 年启动,是该领域的一项开创性工作,因为它证明了使用商品硬件和开源软件构建具有成本效益的 HPC 集群的可行性。
在 21 世纪,在处理器威廉希尔官方网站 、内存、存储和网络进步的推动下,高性能计算继续快速发展。在单个芯片上包含多个处理单元的多核处理器的出现进一步提升了 HPC 系统的性能。此外,图形处理单元 (GPU) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 等加速器威廉希尔官方网站 的出现为增强 HPC 系统的计算能力提供了新途径。
如今,高性能计算在从天气预报和气候建模到药物发现和金融风险分析的广泛应用中发挥着至关重要的作用。HPC 系统在人工智能领域也发挥着重要作用,可以训练复杂的机器学习模型和处理大量数据。展望未来,HPC 的持续发展有望释放新的可能性并推动各个领域的创新。
HPC 的部署模式及挑战
HPC 可以在本地、云端或混合模式下运行。在本地 HPC 部署下,企业和研究机构可构建一个由服务器、存储解决方案和其他基础设施构成的 HPC 集群,并自行管理和升级。在云端 HPC 部署下,云服务提供商负责管理基础设施,企业和研究机构可以直接使用并按用量付费。另外,一些企业会选择混合部署模式,尤其是已经投资购置了本地基础设施,但又希望获得云部署的速度、灵活性和成本节省优势的企业。当本地部署中的排队时间过长时,它们就会使用云来运行 HPC 负载,按需使用云服务。
本地部署模式下,企业可以全面掌控 HPC 运行,但同时也面临一些挑战,包括:
投入大量资金购置和持续升级计算设备、支付日常管理和其他运营成本、用户需要排队几天或几个月的时间才能运行自己的 HPC 负载,尤其是在需求激增时、采购周期较长,难以及时升级至功能更强、效率更高的计算设备,导致研究和业务发展速度受到影响。
考虑到本地部署环境的成本和其他挑战,云端 HPC 部署越来越受欢迎。据 Market Research Future预测,从 2017 年到 2023 年全球云端 HPC 市场将增长 21%。在云端运行 HPC 工作负载,企业只需按使用付费且可在需求发生变化时快速扩容或减容。
如今,为了赢得和留住客户,顶级云提供商开发了专为 HPC 负载而设计的领先威廉希尔官方网站 ,可以有效避免本地 HPC 设备老化带来的性能下降。它们可以提供最新、最快速的 CPU 和 GPU 以及低延迟闪存存储、极速 RDMA 网络和企业级安全性,提供全天候服务可用性,尽可能降低甚至消除排队时间。
总之,高性能计算的历史视角凸显了该领域在过去几十年中取得的显著进步。从早期的电子数字计算机到今天复杂的 HPC 系统,高性能计算的发展一直以不断创新和对更高性能的不懈追求为标志。随着我们不断突破 HPC 的可能性界限,毫无疑问,这项威廉希尔官方网站 将在塑造我们对世界的理解和推进人类知识发展方面发挥越来越重要的作用。
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原文标题:历史视角看高性能计算的演变
文章出处:【微信号:ICViews,微信公众号:半导体产业纵横】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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