伴隨現代科學疆界的不斷擴展、以及數字世界與物理世界的深度融合，高性能計算在近 20 年間維持了輝煌的“十年千倍”增長規律，遠超摩爾定律，其應用模式也從傳統的計算模擬與數字仿真走向“科學研究第四范式” —— 即基于大數據相關性分析的科學發現和研究。
我國高性能計算崛起于“863”計劃、國家重點研發計劃等國家統籌支持，超級計算機曾連續 5 年 10 屆問鼎世界 TOP500 排行榜榜首，并由此走入大眾視野。時至今日，我國高性能計算已不僅面向前沿科學研究、服務國家突破戰略科研領域，更將作為驅動產業轉型升級的新動力，在生命科學、先進材料、能源、工業仿真、遙感計算、深度學習等產業領域產生愈發深遠的輻射帶動作用。
圖：TOP500 算力增長趨勢（數據來源：www.top500.org）
但在璀璨光環的背后，我國高性能計算的核心價值遠未得到充分發揮，其商業化、生態化、產業化道路依然充滿挑戰。
一方面，“大計算”與“大數據”的融合已成為最具確定性的應用創新趨勢，日漸豐富的大數據/AI 應用迫切需要支持多種處理模式的異構融合計算平臺，尤其是大數據的多源性、多樣處理模式、復雜數據訪問模式，都對傳統超算中心的平臺架構設計、存儲管理、數據分析挖掘等諸多方面提出了嚴峻挑戰。
另一方面，國家科研項目的資助模式和管理方法適用于單點突破，雖然推動了我國超算數據中心的飛速崛起，但依然缺乏全局生態環境的頂層布局和產業化持續造血能力，底層硬件、系統軟件、應用、開發套件的深度協同需要基于完備的產業鏈生態，其中，更高效、更便捷、更低成本的商業模式是不可或缺的基石。
隨著我國高性能計算逐漸進入到以應用需求為導向的發展階段，面向大數據應用的異構算力開始在重點領域迅速落地，政府機構、高校院所、云廠商、第三方超算運營平臺等多方力量也在積極探索高性能計算的商業化、生態化、乃至產業化新模式。
例如，在生命醫學領域，從神經內部結構三維立體重建、到高通量虛擬藥物篩選、再到多源異質組學數據的融合挖掘，快速增長的多樣化應用亟需基于多尺度、多模態數據實現關聯分析，基于深度學習的任務調度、程序性能優化至關重要。為支持上述應用，高性能硬件也從單純面向科學計算轉向兼顧 AI/大數據應用，NVIDIA 深度學習優化 Tensor Core GPU，以及 Google TPU、寒武紀 MLU、FPGA、ASIC 等深度學習處理器/加速部件都得到了廣泛應用。
在產業化方面，中國國家網格是我國超算由政府主導走向需求引領的率先探索，依托國家“863”計劃，中國國家網格旨在建立具有新型運行機制和豐富應用資源的、實用型的高性能計算應用服務環境和應用領域社區，目前接入了 6 家國家超級計算中心，以及上海超級計算中心、中科院超級計算中心 2 個主節點。
眾多高校、科研院所也更傾向于將自建的超算中心與云計算打通，為科研人員、教師、學生等多樣需求提供集約化、彈性、便捷的超算服務。此外，北京超級云計算中心則通過政府與超算運營平臺聯合運營，探索超算商業化新模式，上海超級計算中心也在積極探索面向公眾開放的商業化超算服務。
青云科技（qingcloud.com，股票代碼：688316）作為一家企業級云服務商，也是一個基于云模式的綜合企業服務平臺，始終致力于探索為行業應用提供豐富多樣、靈活便捷、低成本的算力服務模式。
在我國高性能計算深度融合大數據應用、探索商業化路徑的過程中，青云科技提出一種：基于公有云 IaaS、PaaS 層基礎架構的高性能計算方案，提供從上云計算到結果產出的全流程 SaaS 化計算服務，真正實現高性能計算資源的彈性伸縮、按需計費、無需運維等“云屬性”。
11 月 23 日，青云科技將重磅發布 —— QingCloud EHPC 高性能計算平臺，為您解鎖新算力、新架構、新服務，傳遞極致算效的最佳實踐！
