什麼是高效能運算？

高效能運算三大要素：

• 運算
• 網路
• 儲存空間

基本上，HPC 系統的節點 (運算) 會連線至其他節點，以便同時執行演算法和軟體，接著再與資料伺服器 (儲存空間) 連接 (網路) 以擷取輸出結果。由於 HPC 專案往往龐大且複雜，系統的節點通常必須彼此交換運算結果，也就是說，節點和儲存系統之間需要快速磁碟、高速記憶體，以及低延遲、高頻寬的網路。

HPC 通常可以分為兩種一般設計類型：叢集運算和分散式運算。

平行運算是指一組電腦 (叢集) 一起運作，例如實體和網路拓撲中彼此靠近放置的一組相連伺服器，以大幅度地減少節點之間的延遲。

分散式運算模型可連結網路中的多部電腦的運算能力，該網路可能是位於單一位置 (通常是地端部署系統) 或是分散在多個位置 (可能包括地端部署硬體和雲端資源)。

此外，HPC 叢集可以區分同質與異質硬體模型。在同質叢集中，所有機器都具有相似的效能和設定，且通常會視為相同且可互換。在異質叢集中，存在具有不同特性 (高 CPU 核心數、GPU 加速等) 的硬體集合。因此，當節點被分配任務以充分利用其獨特優勢時，系統就會得到最佳利用。

HPC 環境中的工作負載通常有兩種類型：鬆耦合和緊耦合。

鬆耦合的工作負載 (通常稱為平行或高處理量工作) 由可以在系統中同時執行的獨立工作組成。這些工作可能共用公共儲存空間，但並不依賴結構定義，因此在完成工作時不需要彼此溝通結果。鬆耦合工作負載的一個範例是在長片中渲染電腦生成影像 (CGI)，其中影片的每一幀都獨立於其他幀進行渲染，儘管它們共享相同的輸入資料 (例如背景和 3D 模型)。

緊耦合的工作負載由許多小型程序組成，每個程序都由叢集中的不同節點處理，而這些程序彼此之間會相互依賴，以完成整體工作。緊耦合的工作負載通常需要在節點之間提供低延遲網路，以及共用記憶體和儲存空間的快速存取。這些工作負載的處理序間通訊是由訊息傳遞介面 (MPI) 使用 OpenMPI 和 Intel MPI 等軟體來處理。舉例來說，天氣預報就是種緊耦合工作負載。它涉及了以物理為基礎的動態和跨相依系統模擬，包括溫度、風流、壓力、降水等。在此情況下，每個叢集節點可能會針對不同的天氣因素運算部分解決方案，以促成整體預測。

您可透過專用設備、在地端部署、雲端或兩者混合的環境中執行 HPC。

雲端的 HPC 具有靈活性和擴充性的優勢，而無需購買和維護昂貴的專用超級電腦。雲端的 HPC 會提供執行資料儲存、網路解決方案、特殊運算資源、安全性和人工智慧應用程式等大型複雜工作所需的一切基礎架構。工作負載可以隨需執行，也就是說，機構能在需要時只使用必要的資源，在設備和運算週期上節省成本。

選擇在雲端執行 HPC 的幾個常見考量因素包括：

延遲時間和頻寬：由於在 HPC 工作負載中運作的資料量很大，雲端服務供應商必須提供強大的低延遲網路功能 (超過每秒 100 GB)。

效能：與不斷更新系統以提高效能的供應商合作 (特別是在電腦處理器、儲存空間解決方案和網路功能方面)，雲端的 HPC 成效最佳。

永續發展：HPC 是一種資源密集型運算形式，相較於一般工作負載，需要更多的電力。地端部署高效能電腦每年可能須消耗數百萬美元的能源。以再生能源為優先考量的公有雲 (例如 Google Cloud) 可降低 HPC 對能源造成的影響。

儲存空間：由於大多數 HPC 工作的規模，因此在執行 HPC 工作負載時，可擴充的資料儲存空間是相當重要的考量因素。能夠輕鬆儲存及管理大量資料的雲端服務供應商 (例如透過 Google 的代管儲存空間服務，包括 Filestore 或 Managed Lustre) 在 HPC 方面具有優勢。

安全性：採用私人代管的全球基礎架構的雲端服務供應商，可確保資料和應用程式暴露在公開網際網路的風險最小。虛擬私有雲 (VPC) 網路可讓節點相互連線，並可為 HPC 應用程式設定防火牆。機密運算功能支援使用中的資料加密，以及靜態資料加密和傳輸中的資料加密。

速度與效能

高效能運算能比單一伺服器或電腦更快處理資料和工作。HPC 中需要數小時的工作，一般運算系統可能需要數週或數月才能完成。

彈性和效率

透過雲端的 HPC，您可以視需求調整工作負載的資源配置。透過穩定的網際網路連線，全球任何地方都能存取 HPC。

節省費用

由於雲端的 HPC 速度、靈活性和效率，機構可以節省運算資源和人力作業的時間與費用。

容錯功能

如果 HPC 叢集的一個節點故障，系統具備足夠的彈性，可讓系統的其餘部分不會當機。由於 HPC 執行的工作十分龐大且複雜，容錯是一大優勢。

加速研發

HPC 透過加速資料密集專案的結果 (例如藥物建模、設計新機器和零件，或模擬實驗以減少物理測試)，為進行研發的公司帶來優勢。

初始費用

on-premises HPC 叢集和超級電腦的初始成本很高。考慮到設備、人力、軟體和設定成本之後，大多數組織都無法實現 on-premises HPC。

能源消耗量

on-premises 超級電腦安裝的能源成本可能會相當高。對於重視環境和成本意識的公司而言，在全球最乾淨的雲端環境執行 HPC，可以實現永續發展。

維護 

HPC 在最新一代硬體和最佳化軟體上執行的效果最佳。讓 on-premises HPC 叢集或超級電腦保持在最新狀態以確保最佳效能，可能很快就會成為一項巨大且持續的開支。

現代生態系統中有大量資料，以及用於分析資料的運算密集工具。有了 HPC，企業和機構能及時處理所有資料，進而推動全新的深入分析結果、創新技術和科學發現。這可協助公司預測業務情境、預測市場波動，並提供建議。與此同時，醫療領域也正透過雲端中易於存取的 HPC 進行變革，幫助模擬潛在的爆發、解碼癌細胞的基因組，以及瞭解疾病的演變方式。

簡單來說，HPC 正在加快科學、技術和商業的發展速度，幫助人類創造更繁榮的未來。