摘要：英特尔公司表示，制造商正在使用高性能计算（HPC）转向工业4.0，这将简化产品设计和制造过程，并基于大量数据增加个性化。高性能计算（HPC）是制造“一体化”产品的重要组成部分——无论是快速原型还是超个性化产品。

    去年11月的一次会议上，Juelich超级计算中心的主席Bernd Mohr将高性能计算（HPC）描述为“新的淘金热”。他说：“我们是现代的先驱，为了社会的进步而推动科学的发展。”这是一个非常宏伟的主张，但高性能计算（HPC）正在进行的大部分工作确实具有开创性的潜力。例如，它可以用于新药物方面的发现，使得制药公司能够大规模地加速他们的研究。
　　
　　英特尔公司表示，制造商正在使用高性能计算（HPC）转向工业4.0，这将简化产品设计和制造过程，并基于大量数据增加个性化。高性能计算（HPC）是制造“一体化”产品的重要组成部分——无论是快速原型还是超个性化产品。
　　
　　例如，英特尔公司表示，虽然其客户之一每秒处理25,000个数据点来预测和提高其制造过程的可靠性，但另一个客户每秒处理4.5亿个数据点。正如Nick Dale在在博客上写道的那样，高性能计算（HPC）正在帮助石油和天然气行业从其先前努力为其带来价值的数PB数据中获取洞察力。在一个例子中，由于“虚拟钻井”技术，荷兰皇家壳牌公司在阿根廷的一个钻探项目上节省了近1000万美元。
　　
　　随着成本下降高性能计算（HPC）的支出正在增加。根据Intersect360公司的研究，2016年在高性能计算（HPC）上花费了超过350亿美元，预计到2021年将达到近440亿美元。其中很大一部分将用于试图在云平台中提供虚拟化HPC的公司。
　　
　　然而，华为HPC产品管理总监Francis Lam表示，最苛刻的高性能计算（HPC）任务仍然需要专用的基础设施。他说，“目前正在运行专用高性能计算（HPC）基础设施的计算需求较高的用户，在退役系统时将看不到有利于专用云资源的好处，因为他们的工作负载差别很大。”
　　
　　更繁重的工作负载需要规模、性能和可定制的、协调的硬件——如果没有专用的高性能计算（HPC）基础设施，而这些基础设施不是基于公共云的虚拟化基础，那么所有这些都很难实现。Francis Lam承认，云计算容量对于“爆发”非常有用——资源短缺的短时间内，云计算可以提供额外的容量。
　　
　　当然，另一点是，虽然高性能计算（HPC）成本正在下降，但仍有很多组织无力承担专用的高性能计算（HPC）基础设施。对于这些情况，基于云计算的服务可以在可访问且灵活的基础上提供专用基础设施（例如裸机），这可能是两全其美的选择。
　　
　　Spencer Lamb在博客上表示，高性能计算（HPC）在公共领域的使用在过去的2-3年里有了显著增长，并且认为G-Cloud10框架-云计算服务商向公共部门机构出售其服务的市场，使这些组织更容易访问高性能计算（HPC）。
　　
　　高性能计算（HPC）的云计算能力一直在增长，并且正在加快步伐，这是令人鼓舞的，因为它有望传播这项突破性的技术。但是，目前需要真正高性能计算（HPC）的最繁重的工作负载需要专用的高性能计算（HPC）基础设施和环境——而公共云并不是此类密集部署的最佳归宿。
　　
　　编辑：Harris