希臘神話中，海神與豐收之神波塞冬手持三叉戟，為航船保駕護航，為農(nóng)人帶來清泉。從此之后，三叉戟經(jīng)常用來比喻三種事物緊密結(jié)合，形成合力，比如足球世界很多球隊都有經(jīng)典的鋒線三叉戟。

在企業(yè)上云與產(chǎn)業(yè)智能化的浪潮里，也有前沿技術(shù)趨勢上的三叉戟組合：業(yè)務(wù)與組織上云正在成為絕大多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展選擇；算力逐漸成為企業(yè)的戰(zhàn)略性資源，而云端近乎無限的集群算力，使越來越多的行業(yè)與場景創(chuàng)新可以依賴云端高性能計算來完成；AI正在改變千行百業(yè)的生產(chǎn)方式，成為科研與產(chǎn)業(yè)探索的先驅(qū)力量，機器學習和深度學習也帶來了人工智能專項算力需求的爆發(fā)。

而在很多人的印象中，HPC高性能計算、AI、云服務(wù)的三叉戟還處在各自獨立，并行發(fā)展的階段，尤其在云端實現(xiàn)高性能計算似乎還過于前衛(wèi)。

但從產(chǎn)業(yè)效率的邏輯上看，在云端實現(xiàn)可以高質(zhì)量、高效率的AI訓練與部署的高性能計算，其實是產(chǎn)業(yè)集約化與社會低成本創(chuàng)新的大勢所趨。只有把這三項技術(shù)完美融合到一起，才能鑄成智能時代所需的數(shù)字化三叉戟。

如何熔煉這把時代三叉戟，亞馬遜云科技已經(jīng)有了一些答案。

云計算與高性能計算的關(guān)系，真的只能格格不入嗎？答案可能并非如此。

根據(jù)Hyperion Research市場調(diào)研的數(shù)據(jù)來看，到2022年底將會有18.8%的HPC在云端運行，而這個數(shù)據(jù)在2021年是12.3%，雖然大多數(shù)HPC任務(wù)依舊依賴于超算中心和本地硬件，但在云端獲取高性能計算，可以說是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大勢所趨。在云端獲取高性能計算，在目前階段客戶會擔心遇到一些挑戰(zhàn)。比如說：管理挑戰(zhàn)，大規(guī)模計算集群難以創(chuàng)建和管理，是否能夠有快捷的部署方式和高效便捷的管理手段；能效挑戰(zhàn)，或者說是對云上高性能計算的性價比考慮，如何在云端發(fā)揮HPC的最大能效是很多用戶擔心的話題；安全挑戰(zhàn)，大量HPC處理的任務(wù)與數(shù)據(jù)都密不可分，有數(shù)據(jù)勢必會有數(shù)據(jù)安全的顧慮，云端的數(shù)據(jù)安全如何交付給用戶一個放心的環(huán)境。

但從高性能計算行業(yè)發(fā)展趨勢上看，這些問題都是可以在實踐中被逐個解決的。從基礎(chǔ)的計算邏輯上看，云端獲取高性能計算更加經(jīng)濟實惠，并且用戶可以彈性獲取異構(gòu)計算資源，真正實現(xiàn)計算與任務(wù)的適配。從單個節(jié)點性能上看，云端的計算資源性能更好；而在計算集群場景下，云端可以讓用戶獲得線性增長的計算性能，避免算力浪費。

所以，在云端實現(xiàn)高性能計算并不是不可能，反而因為云端海量擴展的算力，不斷增強的但節(jié)點的計算性能，以及方便高效的算力管理手段，以及云原生的系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的安全保障，使得眾多行業(yè)的高性能計算可以得以在云端運行。

在如何實現(xiàn)云端獲取可靠HPC的探索中，亞馬遜云科技已經(jīng)實現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)軍級的探索。

在目前階段，亞馬遜云科技已經(jīng)可以提供高度可定制的 HPC 計算平臺，為用戶帶來多樣化的異構(gòu)計算資源以及定制化的計算實例。尤其值得注意的是，以軟件生態(tài)豐富著稱的亞馬遜云科技在HPC領(lǐng)域同樣提供了大量可用、低成本的軟件，幫助用戶解決管理與調(diào)度等領(lǐng)域的問題。

總體而言，亞馬遜云科技的HPC探索呈現(xiàn)出兩大核心差異：芯片、云、存儲、軟件、AI等領(lǐng)域的技術(shù)經(jīng)驗的高度融合，以及面向行業(yè)需求與用戶痛點，進行了大量高度產(chǎn)業(yè)指向的軟硬件生態(tài)。

在高性能計算客戶關(guān)心的計算，網(wǎng)絡(luò)，存儲以及應(yīng)用軟件生態(tài)適配上，亞馬遜云科技都為客戶提供了成熟的HPC相關(guān)服務(wù)保障。

在算力層，亞馬遜云科技提供包括CPU、GPU、ARM在內(nèi)的多樣化異構(gòu)計算支持，以及定制化的彈性計算實例，滿足用戶在AI等HPC高發(fā)任務(wù)中的計算資源需求。

在存儲層，集群化算力需求會導致對存儲的海量高并發(fā)訪問，這就讓存儲的性能非常關(guān)鍵。亞馬遜云科技提供了面向高性能計算場景的存儲支撐，并且可以在云端實現(xiàn)多級的文件存儲策略，幫助用戶實現(xiàn)根據(jù)計算需求來彈性規(guī)劃存儲使用，進而實現(xiàn)降低云端HPC的存儲成本，提升數(shù)據(jù)調(diào)用、管理效率。

在云端的網(wǎng)絡(luò)里，亞馬遜云科技可以為客戶提供超級計算應(yīng)用程序所需的持續(xù)低延遲，高帶寬的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，用戶可以采用亞馬遜云科技推出的高達100Gbps帶寬吞吐，支持MPI的EFA(Elastic Fabric Adapter)網(wǎng)卡，推出了低延遲，降低網(wǎng)絡(luò)抖動的SRD(Scalable Reliable Datagram)協(xié)議，加速節(jié)點之間的通信。

在軟件層，亞馬遜云科技面向遷移、調(diào)度，包括可視化等等HPC場景需求，提供了豐富且低成本的軟件工具。比如使用亞馬遜云科技 ParallelCluster 可以說實現(xiàn)快速構(gòu)建 HPC 計算環(huán)境，簡化 HPC 集群的部署和管理。亞馬遜云科技 Step Functions 是一項低代碼、可視化的工作流服務(wù)，可以幫助開發(fā)人員構(gòu)建分布式應(yīng)用程序、自動化 IT 和業(yè)務(wù)流程并構(gòu)建數(shù)據(jù)和機器學習管道，從而降低綜合開發(fā)成本。這對于AI等領(lǐng)域的高性能計算任務(wù)來說非常重要。豐富、專業(yè)且低門檻的軟件生態(tài)，讓亞馬遜云科技可以幫助高性能計算用戶節(jié)約掉巨大的軟件定制開發(fā)成本，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)級的高性能計算應(yīng)用。

基于亞馬遜云科技多樣化的高性能計算探索，在云端獲取集群化的澎湃算力已經(jīng)成為可能。而這樣一種可能帶來的直接影響，就是為大規(guī)模的AI應(yīng)用潮奠定基礎(chǔ)。

隨著預(yù)訓練大模型與AI科學計算開始成為行業(yè)主流，AI訓練與部署所需的算力開始激增，尤其是AI任務(wù)對高性能計算的依賴逐漸被放大?；蛟S可以說，產(chǎn)業(yè)智能化的晨曦逐漸綻放，必須建立在HPC的堅實算力基座上。

新藥研發(fā)、科研研究、地質(zhì)勘探等結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量龐大的AI任務(wù)開始增多，對HPC提出了一系列全新的需求。比如計算集群化的要求不斷提升，異構(gòu)計算的能力要求更加嚴苛、數(shù)據(jù)吞吐量與吞吐效率要求不斷加強等等。而在這樣的“AI大航?！睍r代，如果企業(yè)和科研機構(gòu)依舊廣泛采用搭建硬件計算池的方向來實現(xiàn)HPC，那么顯然產(chǎn)業(yè)效率很低，綜合成本浪費巨大，而物理集群從硬件采購，到安裝、部署等都需要較長的時間。對于時效性要求極高的高性能計算任務(wù)來說，顯然無法滿足其需求。

面對機器學習、深度學習以及其他AI任務(wù)帶來的算力需求，亞馬遜云科技在云端不僅提供了搭載企業(yè)級GPU的計算資源，同時針對機器學習和深度學習的工作特點，自主研發(fā)了相對應(yīng)的芯片，并且通過云服務(wù)的形式交付給客戶使用。目前階段，亞馬遜云科技可以為客戶的機器學習與深度學習任務(wù)提供搭載了4000張NVIDIA A100 GPU的超大規(guī)模計算集群，提供400 Gbps非阻塞聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，以及通過 FSx for Lustre 實現(xiàn)的高吞吐能力、低延遲存儲。而這樣規(guī)模的計算集群，在物理超算中心中其實是很難實現(xiàn)的。在AI大航海時代，從云端獲取針對機器學習、深度學習的高性能算力顯然是最合理的方案。

面向智能時代必然高速涌起的HPC需求，亞馬遜云科技通過產(chǎn)業(yè)知識與服務(wù)經(jīng)驗的積累，最終將AI、HPC、云計算，三項明星技術(shù)融合成了一把三叉戟。這把三叉戟還將持續(xù)進化，幫助用戶在智能化浪潮中出海遠航，在數(shù)字化田野中收獲價值。

在今年6月初的全球ISC2022大會上，亞馬遜云科技推出了一系列針對高性能計算的云服務(wù)，有專門針對HPC工作負載的計算實例HPC6a。經(jīng)過優(yōu)化，可高效運行計算密集型、高性能計算工作負載，如計算流體動力學、油藏建模、天氣模擬，以及有限元分析等。相對于與之相當?shù)?Amazon EC2 基于 x86 的計算優(yōu)化型實例，Hpc6a 實例所提供的性價比最多更高出 65%。使用 Hpc6a 實例，您可以大幅降低 HPC 工作負載的成本，同時利用 AWS 的彈性和可擴展性。在GPU實例上，新型實例 Amazon EC2 P4de 推出預(yù)覽版，這款實例可提供機器學習（ML）訓練和高性能計算（HPC）應(yīng)用程序所需的極佳性能，例如對象檢測、語義分割、自然語言處理、地震分析和計算流體動力學等。而亞馬遜云科技一直以來致力于發(fā)展的基于ARM的芯片Graviton系列，也在今年發(fā)布了第三代Graviton處理器系列的最新產(chǎn)品Graviton3。與AWS Graviton2處理器相比，它們的計算性能提高了25%，浮點性能提高了2倍，加密工作負載性能提高了2倍。