告别2020：Cloud HPC的征途，literally，是星辰大海呀
作者：互联网
HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing.
By John Russell
Senior Editor of HPCwire
模拟银河，了解暗物质的运动和形成
优化海洋模型，提供气候预测
Literally，Cloud HPC的征途，是星辰大海啊
去年，我们暴风哭泣，云端高性能计算终于有了姓名。
今年，在Hyperion Research的年度HPC市场报告里，Cloud HPC正式拥有了席位。就像HPC wire主编John Russell说的：“HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. ”
1、全球市场受疫情影响下跌，Cloud HPC逆势增长
2、BIO/CAE领域占全球过半份额，EDA国内大热
3、AI和高性能数据分析加速增长
4、为什么Cloud HPC赢了？
5、中小企业“暗搓搓”上云
全球市场受疫情影响下跌
Cloud HPC逆势增长
全球HPC市场由本地服务器（包括超算中心、本地工作站等）和云端组成。
总HPC市场2020年是161.46亿美元，受疫情影响比2019后少了将近15亿美元。其中，本地服务器市场总量为118.46亿美元，比2019下降了14%。
与上面两个数据相反，云端Cloud HPC市场逆势上涨，从2019年近39亿美元增长到了2020年的43亿美元，年增长率为10.3%。
Hyperion Research预测Cloud HPC市场2024年将达到88亿美元的市场规模，未来5年年均复合增长率为17.6%，是本地服务器市场增长率的2.6倍。这还是因为受疫情影响，下调了预期。
Hyperion Research判断增长主要来自两个原因：
1、全球为了对抗COVID-19对HPC的新需求（药物研发领域）;
2、来自云端的HPC市场需求比原来预计的增长更加迅速。
速石观点：
Hyperion Research针对的是全球市场，报告中并未单独对中国市场进行分析和预测。
中国是全球最早有效控制住疫情的国家，也是2020年全球主要经济体中唯一GDP正增长的国家。
随着国内高新技术企业在研发上的人员和资金投入不断增长，我们判断，国内的云端高性能计算Cloud HPC市场的增长速度一定高于全球平均水平。
我们从整体规模、使用体验、计费方式、商用门槛、更新周期、合作生态、云端支持七个角度对超算和云计算进行了全方位的对比，可以了解一下：国内超算发展近40年，终于遇到了一个像样的对手
BIO/CAE领域占全球过半份额
EDA国内大热
下表中可以明显看出：
BIO生命科学领域和CAE工业仿真领域在云端高性能计算方面跟本地服务器相比占绝对优势。
两者占据的全球市场份额超过50%。
原因有两方面：
1、BIO生命科学（主要包括药物研发和生信分析等）和CAE领域本身的HPC高性能计算需求一直就很高，许多行业企业的本地机房长期满负荷运作，需要在云端寻找更多资源；
2、相比国防政府等部门，BIO和CAE行业的商业化程度更高，这使得他们也更有动力去寻找高性价比解决方案。
速石观点：
1、根据我们的观察，国内Cloud HPC市场中BIO和CAE的份额目前低于全球水平，未来还有很大的发展空间。
2、关于半导体EDA领域，我们判断，国内EDA行业对于Cloud HPC的市场需求将持续扩大。
在中国，“国产化替代”的提出与“十四五规划”的公布都明确了技术创新的重要性，而相关部门也相继出台了不少利好本土半导体行业的政策。随着国内半导体行业的发展，IC设计对于算力的要求呈指数增长，传统IT模式无法有效满足IC设计的需求。我们已经看到了这个趋势，也做了很多落地实践：
AI和高性能数据分析加速增长
去年——
HPDA高性能数据分析领域的增长速度超过HPC市场整体增长速度；
AI领域的增长速度高于整个HPDA高性能数据分析领域的增长速度。
今年的结论依旧如此，甚至增长速度又多了不少。
报告显示，AI领域云端市场增长的原因主要两个：
1、本地获取不到某些硬件或者软件资源；
2、云端收集或存储的数据（更适合在云上使用）。
当增速迅猛的AI遇上的占据最大市场份额的生命科学，就有了这本《【2021年】全球44家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书》，欢迎扫码添加小F微信（ID：imfastone）获取
为什么Cloud HPC赢了？
下表是Hyperion Research判断用户不愿意购买更多本地服务器的原因。
前7个问题我们都能解决，事实上很多问题在云端根本就不存在。
关于排名第一的成本问题，强烈建议看一下这篇：帮助CXO解惑上云成本的迷思，看这篇就够了
而Cloud HPC的优势远不止这些，报告也给出了驱动用户使用云的关键因素，包括：
云端能够支持的应用越来越多
不仅是应用支持数量上的提升，还包括对应用的云端优化，以及你能够在云端快速找到最适配的资源。
可量化的、明确可见的效率提升
比如我们的Auto-Scale功能可以自动监控用户提交的任务数量和资源的需求，动态按需地开启所需算力资源，所有操作均自动化完成：EDA云实证Vol.1：从30天到17小时，如何让HSPICE仿真效率提升42倍？
使用Cloud HPC运行任务更透明
我们支持用户通过直观的图形化界面实时查看任务和集群运行情况：CAE云实证Vol.2：从4天到1.75小时，如何让Bladed仿真效率提升55倍？
云平台支持用户异构使用资源
我们不仅支持异构计算，还能自动切换：生信云实证Vol.6：155个GPU！多云场景下的Amber自由能计算
此外，一些新技术会让任务在云上比本地跑得更高效，云端近乎海量的资源就不用多说了，我们曾在云端调用10万核CPU，将原先预估本地需要5年的计算任务缩短到15小时：生信云实证Vol.3：提速2920倍！用AutoDock Vina对接2800万个分子
中小企业“暗搓搓”上云
Hyperion Research在报告提到中小型HPC用户（硬件总花费在10万美元以下）的本地服务器市场份额自2008年经济危机之后就一蹶不振，至今也没能恢复到与市场其他类型客户一致的增长水平。
最近的研究表明，这些用户增长缓慢的部分原因在于他们增加了在云端的投入。
基于全球经济趋势的影响，云对中小型用户的吸引力正在逐渐增强。
专注通信技术领域的市场咨询机构Mind Commerce在2021年1月发布的最新报告中认为通过“HPC即服务”（HPCaaS），多达52％的收入将直接归因于基于云的业务模型，这使高性能计算解决方案可用于更广泛的垂直行业和公司，从而提供计算服务来解决范围更广的问题。
呐，我们就有一种适合中小型用户使用的HPC Cloud产品：
集成多种应用，大量任务多节点并行
应对短时间爆发性需求，连网即用
跑任务快，原来几个月甚至几年，现在只需几小时
5分钟快速上手，拖拉点选可视化界面，无需代码
支持高级用户直接在云端创建集群
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你也许想了解具体的落地场景：
怎么把需要45天的突发性Fluent仿真计算缩短到4天之内？
提速2920倍！用AutoDock Vina对接2800万个分子
从4天到1.75小时，如何让Bladed仿真效率提升55倍？
关于云端高性能计算平台：
灵魂画师，在线科普多云平台/CMP云管平台/中间件/虚拟化/容器是个啥
速石科技（ID：Fastone_tech）
我们致力于构建为应用定义的云，让任何应用程序，始终以自动化、更优化和可扩展的方式，在任何基础架构上运行。希望和你共同建立持续迭代的多云世界观。
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标签：EDA,literally,高性能,2020,云端,CAE,HPC,Cloud 来源： https://www.cnblogs.com/fastone/p/14375996.html