高性能計(jì)算（HPC）的案例
云計(jì)算還有多久能夠替代高性能計(jì)算？
現(xiàn)今，超大規(guī)模的云計(jì)算供應(yīng)商占據(jù)了大部分的高性能計(jì)算(HPC)市場(chǎng)，提供了更高的彈性以及幾乎無(wú)限的計(jì)算可擴(kuò)展性。而超算中心的技術(shù)更新往往需要兩年甚至更久。也有許多技術(shù)愛(ài)好者會(huì)問(wèn)北鯤云小編，云計(jì)算能夠取代高性能計(jì)算(HPC)嗎，或者云計(jì)算還有多久能夠取代高性能計(jì)算？
回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們可以先來(lái)看下云計(jì)算與高性能計(jì)算(HPC)有什么異同呢？
首先,我們來(lái)說(shuō)云計(jì)算是什么？云計(jì)算構(gòu)通常可以將一些快速網(wǎng)絡(luò)與一系列GPU和一些復(fù)雜的中間件有效地融合在一起，以便管理模擬和建模工作負(fù)載。
而高性能計(jì)算（HPC）指通常使用很多處理器（作為單個(gè)機(jī)器的一部分）或者某一集群中組織的幾臺(tái)計(jì)算機(jī)（作為單個(gè)計(jì)算資源操作）的計(jì)算系統(tǒng)和環(huán)境。有許多類(lèi)型的HPC系統(tǒng)，其范圍從標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)的大型集群，到高度專用的硬件。
我們知道高性能計(jì)算(HPC)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同，但是二者之間也有很多相關(guān)的特點(diǎn)，比如，兩者都使用了分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算、集群、高密度計(jì)算，其中也有一些特定的領(lǐng)域利用云計(jì)算技術(shù)來(lái)從事高性能類(lèi)的應(yīng)用。例如，北京市計(jì)算中心打造的“北京工業(yè)云”，為中小企業(yè)提供產(chǎn)品設(shè)計(jì)模擬服務(wù)。
不過(guò)超算與云計(jì)算也存在很多不同，比如高性能計(jì)算(HPC)幾乎不用虛擬化技術(shù)，因?yàn)橐粋€(gè)應(yīng)用就可能把多個(gè)機(jī)器的CPU都跑滿了，虛擬化技術(shù)沒(méi)有用武之地，而在企業(yè)私有云中，虛擬化卻是一個(gè)最基礎(chǔ)的IT技術(shù)。
其實(shí)云計(jì)算與高性能計(jì)算(HPC)關(guān)系密切，卻又各有優(yōu)勢(shì)，比如，超算中心是一種早期的運(yùn)算模式，通過(guò)昂貴的計(jì)算資源部署，多個(gè)領(lǐng)域的用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程使用計(jì)算服務(wù)并根據(jù)使用量來(lái)進(jìn)行支付費(fèi)用。但超算中心又與云計(jì)算有著明顯的區(qū)別。
知道了這些，我們?cè)賮?lái)看云計(jì)算不能取代超算？
展開(kāi) Altair全球虛擬大會(huì) I 仿真、高性能計(jì)算（HPC）和人工智能（AI）...
從電氣化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)，到人工智能驅(qū)動(dòng)的仿真和半導(dǎo)體，您將了解仿真、高性能計(jì)算（HPC）和人工智能（AI）的融合如何釋放技術(shù)投資的全部潛力。
無(wú)論您是想拓寬您對(duì)計(jì)算科學(xué)的了解，還是想深入研究仿真、人工智能、高性能計(jì)算或數(shù)據(jù)分析，都能在本次大會(huì)中獲得有價(jià)值的資訊。
Altair全球虛擬大會(huì) I 仿真、高性能計(jì)算（HPC）和人工智能（AI）...
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NASA眼中CFD的未來(lái)（1）高性能計(jì)算
該研究制定的技術(shù)發(fā)展路線圖如下圖所示：
該路線圖確定了六個(gè)主要技術(shù)領(lǐng)域，分別是：
高性能計(jì)算(HPC)
物理建模
算法
幾何和網(wǎng)格生成
知識(shí)提取
多學(xué)科分析與優(yōu)化(MDAO)
每個(gè)領(lǐng)域的子主題將在2015年至2030年期間成熟。目標(biāo)是到2030年將CFD應(yīng)用于日益復(fù)雜的航空航天應(yīng)用。這些技術(shù)的發(fā)展是成功解決一系列重大挑戰(zhàn)問(wèn)題的基礎(chǔ)。
美國(guó)航天航空學(xué)會(huì)（AlAA）認(rèn)識(shí)到路線圖對(duì)改進(jìn)CFD技術(shù)的持續(xù)效用，圍繞這一愿景成立了一個(gè)集成委員會(huì)。該委員會(huì)的章程之一是保持對(duì)路線圖的認(rèn)可，并強(qiáng)調(diào)正在進(jìn)行的航空航天CFD研究需求。
本文將介紹高性能計(jì)算（HPC）部分。
01
當(dāng)前進(jìn)展
在技術(shù)路線圖15年的跨度中，高性能計(jì)算的第一個(gè)里程碑出現(xiàn)在2019年，NASA 演示了CFD中極端并行算法的實(shí)現(xiàn)。當(dāng)時(shí)，橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(ORNL)的Summit系統(tǒng)是世界上最強(qiáng)的高性能計(jì)算系統(tǒng)。
Summit超算（目前世界排名第5）
Summit的絕對(duì)性能相當(dāng)于大約120萬(wàn)個(gè)Intel Xeon Gold 6148（40核心）。
展開(kāi) 
高性能計(jì)算（HPC）服務(wù)器加速LSDYNA計(jì)算效果展示
分享幾個(gè)我司為客戶提供的高性能計(jì)算服務(wù)器案例，LSDYNA軟件提速數(shù)倍。
1. 如下圖，客戶采用自有的工作站進(jìn)行射流沖擊仿真，運(yùn)行至250微秒用時(shí)3天多，我司服務(wù)器運(yùn)行至250微秒只需3小時(shí)，提速24倍+。
2. LSDYNA爆炸仿真，客戶自己電腦用時(shí)28小時(shí)，我司集群3小時(shí)完成，提速8倍。
3. 某高校客戶，爆炸仿真，客戶租用工作站12小時(shí)只跑了1000微秒，而我司服務(wù)器跑完6000微秒用時(shí)57分鐘，提速72倍+。
4. 某軍工客戶，爆炸仿真，客戶原有電腦需運(yùn)行155小時(shí)，我司工作站僅需5.3小時(shí)，提速29倍。
如有需要采購(gòu)服務(wù)器、建設(shè)高性能計(jì)算集群的單位歡迎聯(lián)系。后續(xù)將發(fā)布StarCCM、Fluent、Abaqus等各行業(yè)客戶使用我司服務(wù)器后的性能提升案例。
展開(kāi) 計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)中的高性能計(jì)算
LES的主要缺點(diǎn)是計(jì)算成本遠(yuǎn)大于RANS，因?yàn)橛捎谕牧鞯男再|(zhì)特性，模擬必然是三維的并且是時(shí)間依賴的，并且不再可能利用統(tǒng)計(jì)對(duì)稱性或平穩(wěn)性。因此，出于工業(yè)目的，RANS仍然是一種受歡迎的選擇。
高性能計(jì)算（HPC）對(duì)CFD領(lǐng)域的影響已經(jīng)在幾個(gè)方面得到了體現(xiàn)。對(duì)涉及不穩(wěn)定性，耦合物理學(xué)和復(fù)雜幾何形狀的更復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行RANS模擬。對(duì)于簡(jiǎn)單的工業(yè)問(wèn)題已經(jīng)變得可行并且正在積極地開(kāi)發(fā)以應(yīng)用于更逼真的幾何形狀。然而，這兩種方法都受到對(duì)小規(guī)模湍流和相關(guān)效應(yīng)的更好模型的需求以及非常大的模擬的計(jì)算成本的阻礙。工業(yè)用戶需要快速周轉(zhuǎn)和高吞吐量，以便將先進(jìn)的CFD集成到設(shè)計(jì)周期中。因此，HPC對(duì)CFD的最大和最直接的影響是直接數(shù)值模擬（DNS）的出現(xiàn)，其中所有的功能都被明確解決，不需要建模。 DNS完全取決于非常大的計(jì)算能力的可用性，并且僅限于涉及非常簡(jiǎn)單的幾何的小問(wèn)題。然而，由于可達(dá)到的精度水平和可用的豐富細(xì)節(jié)，其影響力是巨大的。DNS已經(jīng)導(dǎo)致新一代離散化方案和解決方案算法的開(kāi)發(fā)，重點(diǎn)在于高精度和高分辨率。來(lái)自DNS的數(shù)據(jù)已被廣泛用于校準(zhǔn)現(xiàn)有的湍流模型并開(kāi)發(fā)新方法，以及基于數(shù)字的可視化關(guān)于DNS已經(jīng)允許闡明幾種湍流相互作用機(jī)制。DNS在燃燒中具有特殊的價(jià)值，其中湍流作為DNS數(shù)據(jù)可用性的直接結(jié)果已經(jīng)大大加強(qiáng)了。
展開(kāi) 6/23 Ansys高性能計(jì)算License與硬件配置建議
隨著對(duì)仿真速度要求的不斷提升，Ansys高性能計(jì)算（HPC）的應(yīng)用也越來(lái)越多。采用HPC功能可以大大提到仿真速度，從而縮短產(chǎn)品研發(fā)流程，同時(shí)得以求解更加復(fù)雜更大規(guī)模的問(wèn)題，幫助工程師們以更高的效率完成更多的復(fù)雜設(shè)計(jì)。 目前基于Ansys高性能計(jì)算的仿真方法已廣泛用于航空航天、電子、汽車(chē)、通信、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)各行業(yè)對(duì)高性能計(jì)算的需求仍在不斷增長(zhǎng)。基于以上對(duì)高性能仿真需求的行業(yè)現(xiàn)狀，Ansys中國(guó)聯(lián)手合作伙伴-惠普工作站共同舉辦在線研討會(huì)-《Ansys高性能計(jì)算License與硬件配置建議》。
本次研討會(huì)將簡(jiǎn)要介紹Ansys軟件的高性能計(jì)算功能，硬件配置選型（CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)、顯卡等）的注意事項(xiàng)，介紹在HFSS和Maxwell等工具進(jìn)行仿真時(shí)如何進(jìn)行設(shè)置實(shí)現(xiàn)HPC的應(yīng)用，以及惠普工作站如何與Ansys軟件結(jié)合實(shí)現(xiàn)高性能設(shè)計(jì)仿真的高效平臺(tái)。惠普工作站是Ansys多年的合作伙伴，在全球有諸多合作，通過(guò)軟硬件的結(jié)合，為汽車(chē)、航空航天、電子等諸多領(lǐng)域的用戶提供服務(wù)。本次將全面介紹惠普最新的高性能、專業(yè)圖形計(jì)算方案與技術(shù)，以及如何與Ansys軟件相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、模擬仿真高效平臺(tái)。
展開(kāi) 高性能計(jì)算(HPC)在CAE仿真中的重要價(jià)值（文末有福利）
日本作為制造工業(yè)強(qiáng)國(guó)，對(duì)HPC的運(yùn)用尤其重視。在2006年開(kāi)始實(shí)施“下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)計(jì)劃”，組織分散在日本各地的高性能計(jì)算資源建立“高性能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施”(HPCI)，將其作為國(guó)家的關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。在此基礎(chǔ)上已牽頭資助超過(guò)40家工業(yè)企業(yè)使用高性能資源，極大推動(dòng)了仿真模擬技術(shù)發(fā)展。
結(jié)語(yǔ)
高性能計(jì)算已成為計(jì)算科學(xué)的主流，面向工業(yè)和工程的復(fù)雜問(wèn)題，建立數(shù)學(xué)模型并開(kāi)發(fā)高效能的軟件是目前應(yīng)用的瓶頸之一。超級(jí)計(jì)算中心的運(yùn)行模式是一種資源聚集的比較好的模式，是多學(xué)科融和，交叉和合作的平臺(tái)。在工業(yè)產(chǎn)品自主創(chuàng)新方面，CAE軟件起了很重要的作用，高性能計(jì)算和CAE的結(jié)合是中國(guó)走向智能制造的必經(jīng)之路。
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展開(kāi) 高性能計(jì)算：未來(lái)8大技術(shù)趨勢(shì)
高性能計(jì)算(HPC)利用超級(jí)計(jì)算機(jī)和并行處理技術(shù)，快速完成耗時(shí)較長(zhǎng)的任務(wù)或同時(shí)完成多個(gè)任務(wù)。
邊緣計(jì)算和人工智能(AI)等技術(shù)可以拓寬高性能計(jì)算的能力，并向各個(gè)領(lǐng)域提供高性能處理能力。
1、人工智能
個(gè)人和組織使用的設(shè)備收集了大量數(shù)據(jù)，這使人工智能成為技術(shù)顛覆的核心。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)分析和人工智能，每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)幾乎毫無(wú)用處。企業(yè)對(duì)人工智能的使用正在增加，這推動(dòng)了對(duì)高性能機(jī)器的需求。對(duì)HPC的重新關(guān)注在很大程度上是因?yàn)樾枰獮槿斯ぶ悄芄ぷ髫?fù)載計(jì)算大量數(shù)據(jù)。
人工智能和HPC之間的聯(lián)系是共生的，因?yàn)?em>HPC為人工智能工作負(fù)載提供動(dòng)力，但人工智能可以識(shí)別HPC數(shù)據(jù)中心的改進(jìn)。例如，人工智能可以優(yōu)化加熱和冷卻系統(tǒng)，降低電力成本并提高效率。AI系統(tǒng)還可以監(jiān)控服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的健康狀況，檢查系統(tǒng)是否保持正確配置，并預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障。
此外，人工智能可以用于安全目的，篩選和分析進(jìn)出的數(shù)據(jù)，檢測(cè)惡意軟件，并實(shí)施行為分析來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)。
HPDA的增長(zhǎng)速度快于整個(gè)HPC市場(chǎng)；然而，AI子領(lǐng)域的增長(zhǎng)速度快于所有HPDA（來(lái)源：Hyperion Research）。
2、圖形處理單元(GPU)與張量處理單元(TPUs)
游戲是gpu最初的使用案例，技術(shù)革新了高分辨率游戲。gpu的其他用例已經(jīng)變得很明顯，包括HPC。gpu執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型工作，應(yīng)用范圍從機(jī)器學(xué)習(xí)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)。它們已經(jīng)被證明是處理HPC工作負(fù)載的超級(jí)芯片，因?yàn)樗鼈儗Ｗ⒂跀?shù)據(jù)計(jì)算。
圖形處理器的崛起使英偉達(dá)成為高性能計(jì)算領(lǐng)域的關(guān)鍵玩家，因?yàn)樵摴臼菆D形處理器制造的領(lǐng)導(dǎo)者。然而，谷歌的tpu已經(jīng)開(kāi)始威脅到gpu的統(tǒng)治地位。tpu是用于特定應(yīng)用的集成電路(asic)，可以加速人工智能計(jì)算和算法。
展開(kāi) 設(shè)計(jì)仿真 | MSC Nastran高性能求解計(jì)算（二）
本期摘要內(nèi)容
? 了解MSC Nastran如何利用高性能計(jì)算（HPC）策略提高您的仿真和分析性能。
? 探索適用于所有分析類(lèi)型（包括靜力學(xué)、特征值、動(dòng)力學(xué)和非線性）的可用求解器，以便您可以根據(jù)特定的仿真需求選擇最合適的求解器。
? 從其他MSC Nastran用戶和Hexagon專家的經(jīng)驗(yàn)中汲取見(jiàn)解，以實(shí)現(xiàn)最佳的并行性能，同時(shí)最大限度地降低讀取和寫(xiě)入磁盤(pán)的成本。
? 將HPC專業(yè)知識(shí)與對(duì)MSC Nastran求解器的全面了解相結(jié)合，以顯著加快仿真速度、最大限度地降低成本并提高不同類(lèi)型分析的效率。
點(diǎn)擊MSC Nastran高性能求解計(jì)算（一），查看首期內(nèi)容，有關(guān) MSC Nastran 中高性能計(jì)算選項(xiàng)的更多詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱MSC Nastran 2024.1 HPC用戶指南。
01
并行設(shè)置
如今，幾乎每臺(tái)計(jì)算機(jī)中的中央處理器（CPU）在物理CPU芯片上都有多個(gè)內(nèi)核。每個(gè)物理芯片都稱為一個(gè)插槽。根據(jù)體系結(jié)構(gòu)的不同，計(jì)算機(jī)可能配備多個(gè)CPU芯片（每個(gè)芯片都有自己的插槽），并且每個(gè)CPU可能包含多個(gè)內(nèi)核。如果編寫(xiě)軟件是為了利用多個(gè)內(nèi)核，那么軟件通過(guò)并行使用這些內(nèi)核來(lái)提高解決給定問(wèn)題的速度，稱為可擴(kuò)展性。
可擴(kuò)展性對(duì)于求解器來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)樗_保了處理規(guī)模越來(lái)越大、越來(lái)越復(fù)雜問(wèn)題的能力，在不影響性能或效率的情況下滿足不斷增長(zhǎng)的需求。在MSC Nastran中，有兩種不同但互補(bǔ)的并行處理方式:
?共享內(nèi)存并行（SMP）
?分布式內(nèi)存并行（DMP）
兩者之間的區(qū)別在圖4中得到了最好的說(shuō)明。共享內(nèi)存并行（SMP）系統(tǒng)具有多個(gè)處理器共享單個(gè)公共內(nèi)存空間和I/O系統(tǒng)，允許直接通信和數(shù)據(jù)共享。相比之下，分布式內(nèi)存并行（DMP）系統(tǒng)為每個(gè)處理器分配自己的內(nèi)存和I/O系統(tǒng)，因此需要顯式消息傳遞才能進(jìn)行處理器間的通信。
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01
求解器分類(lèi)
MSC Nastran包含多種求解器。根據(jù)分析模型的特點(diǎn)來(lái)選擇最優(yōu)的求解器。MSC Nastran 求解器可分為三大類(lèi)：直接求解器、迭代求解器和特征值求解器。
例如，線性靜態(tài)分析計(jì)算位移和其他結(jié)果，其靜態(tài)仿真性能主要由兩步運(yùn)算決定：求解矩陣方程和將請(qǐng)求的數(shù)據(jù)寫(xiě)入到輸出文件中。為了求解矩陣方程，我們可以使用直接或迭代方法，其中輸入是剛度矩陣和載荷，輸出是位移。
直接求解器
直接求解器依賴于LDLT分解，該方法在結(jié)構(gòu)分析中應(yīng)用廣泛，這種方法對(duì)剛度矩陣的數(shù)值特性不敏感，因此適用性比較好，它們的運(yùn)行過(guò)程包含兩步。首先，將對(duì)稱剛度矩陣分解為下三角陣；然后，執(zhí)行前向消元和后向替換（FBS）來(lái)求解結(jié)果系統(tǒng)，這一步也稱為求解算法的FBS部分。
直接方法利用剛度矩陣中固有的稀疏性（圖1）。稀疏矩陣僅意味著有許多零項(xiàng)。多波前Multi-frontal算法利用矩陣稀疏性來(lái)減少計(jì)算時(shí)間和內(nèi)存需求。
矩陣分解通常占總求解時(shí)間的80-90%，而FBS部分通常消耗剩余的10-20%。
展開(kāi) 
設(shè)計(jì)仿真 | MSC Nastran高性能求解計(jì)算（二）
本期摘要內(nèi)容
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? 探索適用于所有分析類(lèi)型（包括靜力學(xué)、特征值、動(dòng)力學(xué)和非線性）的可用求解器，以便您可以根據(jù)特定的仿真需求選擇最合適的求解器。
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? 將HPC專業(yè)知識(shí)與對(duì)MSC Nastran求解器的全面了解相結(jié)合，以顯著加快仿真速度、最大限度地降低成本并提高不同類(lèi)型分析的效率。
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01
并行設(shè)置
如今，幾乎每臺(tái)計(jì)算機(jī)中的中央處理器（CPU）在物理CPU芯片上都有多個(gè)內(nèi)核。每個(gè)物理芯片都稱為一個(gè)插槽。根據(jù)體系結(jié)構(gòu)的不同，計(jì)算機(jī)可能配備多個(gè)CPU芯片（每個(gè)芯片都有自己的插槽），并且每個(gè)CPU可能包含多個(gè)內(nèi)核。如果編寫(xiě)軟件是為了利用多個(gè)內(nèi)核，那么軟件通過(guò)并行使用這些內(nèi)核來(lái)提高解決給定問(wèn)題的速度，稱為可擴(kuò)展性。
可擴(kuò)展性對(duì)于求解器來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)樗_保了處理規(guī)模越來(lái)越大、越來(lái)越復(fù)雜問(wèn)題的能力，在不影響性能或效率的情況下滿足不斷增長(zhǎng)的需求。在MSC Nastran中，有兩種不同但互補(bǔ)的并行處理方式:
?共享內(nèi)存并行（SMP）
?分布式內(nèi)存并行（DMP）
兩者之間的區(qū)別在圖4中得到了最好的說(shuō)明。共享內(nèi)存并行（SMP）系統(tǒng)具有多個(gè)處理器共享單個(gè)公共內(nèi)存空間和I/O系統(tǒng)，允許直接通信和數(shù)據(jù)共享。
展開(kāi) FLOW-3D 2025R1全新發(fā)布！全系列模塊技術(shù)升級(jí)
性能和擴(kuò)展性改進(jìn)
通過(guò)此版本 FLOW-3D AM 2025R1 支持高性能計(jì)算（HPC）平臺(tái)，加速了模擬處理量。利用我們核心求解器的先進(jìn)OpenMP–MPI功能，HPC平臺(tái)上的AM模擬比標(biāo)準(zhǔn)工作站配置最多可快約9倍。
增材制造專業(yè)人員可以通過(guò)利用更快的模擬運(yùn)行時(shí)間來(lái)加快關(guān)鍵AM應(yīng)用的上市時(shí)間。
高分辨率單道激光熔化模擬的加速比
1）改進(jìn)的反射模型
自由表面的能量反射非常重要，特別是在模擬匙孔時(shí)。FLOW-3D AM 中改進(jìn)的反射模型提供了更準(zhǔn)確的激光反射表示方法。
2）改進(jìn)的熱源集成
升級(jí)后的熱源定義選項(xiàng)允許用戶更精確地定義復(fù)雜的激光路徑，如螺旋線和斜線。額外的控制允許多熱源模擬的熱源屬性轉(zhuǎn)移，節(jié)省時(shí)間并減少出錯(cuò)的機(jī)會(huì)。
3）粒子-粒子相互作用
FLOW-3D AM 中新集成的DEM功能現(xiàn)在可以在particle小部件中使用，并支持多個(gè)粒子類(lèi)。DEM模型也是并行化的，與高性能計(jì)算（HPC）平臺(tái)兼容。
改進(jìn)的反射模型準(zhǔn)確捕捉能量反射，以實(shí)現(xiàn)逼真的匙孔動(dòng)力學(xué)
3. FLOW-3D POST 中的 FLOW-3D AM 支持
新的預(yù)先配置的流體、熔化區(qū)域、熱源、反射和粒子對(duì)象使 FLOW-3D AM 模擬的可視化和分析變得輕而易舉。在 FLOW-3D POST 中打開(kāi)結(jié)果文件后，常用輸出的注釋會(huì)自動(dòng)可用，從而加速后處理工作流程。
注釋使查看常用輸出變得容易，使用戶能夠?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)演繹和分析。
FLOW-3D WELD 2025R1 更新內(nèi)容
FLOW-3D WELD 2025R1 在精密焊接仿真中提供了前所未有的易用性。
展開(kāi) 「北鯤云」連續(xù)完成B和B+輪融資，驅(qū)動(dòng)云上高性能計(jì)算新引擎
「北鯤云」作為高性能計(jì)算服務(wù)平臺(tái)，針對(duì)不同行業(yè)客戶，提供具有行業(yè)針對(duì)性HPC Cloud服務(wù)，能夠高效協(xié)同多個(gè)云平臺(tái)，綜合調(diào)配各家資源，為客戶提供高性能低成本的計(jì)算服務(wù)，對(duì)提高國(guó)內(nèi)HPC計(jì)算效率和業(yè)內(nèi)服務(wù)質(zhì)量具有深遠(yuǎn)意義。”
被忽視的國(guó)之重器：高性能計(jì)算那些事兒
高性能計(jì)算機(jī)（HPC，High Performance Computer，又稱超級(jí)計(jì)算機(jī)）是國(guó)之重器。從核爆炸模擬、油藏模擬，到極端天氣預(yù)報(bào)等，高性能計(jì)算都守護(hù)著國(guó)家安全和安寧。因此，高性能計(jì)算也成為衡量國(guó)家之間綜合實(shí)力的基準(zhǔn)之一，被視為國(guó)家實(shí)力的象征。
2020 年以來(lái)，十四五和新基建驅(qū)動(dòng)我國(guó)高性能計(jì)算中心建設(shè)進(jìn)入高速增長(zhǎng)期，多地地方政府和企事業(yè)單位都在積極建設(shè)和籌建高性能計(jì)算中心。
1、被忽視的國(guó)之重器：高性能計(jì)算那些事兒
2、高性能計(jì)算：不斷取得新進(jìn)展，國(guó)產(chǎn)替代未來(lái)可期
想象一下，新藥的研制時(shí)間從數(shù)年縮短至數(shù)天。高性能計(jì)算機(jī) (HPC) 通過(guò)模擬、建模和分析，可以輕松解決這類(lèi)以及更多其他科學(xué)難題。高性能計(jì)算系統(tǒng)幫助人們解決世界上最棘手的難題，引領(lǐng)人類(lèi)走向“第四次工業(yè)革命”。高性能計(jì)算系統(tǒng)現(xiàn)已廣泛用于：
尋找全新的藥物化合物并測(cè)試已知藥物組合，從而更好地治療不同種類(lèi)的癌癥和其他疾病
模擬分子動(dòng)力學(xué)以開(kāi)發(fā)新材料，如防彈纖維織物
提前預(yù)測(cè)重大天氣變化，使受影響的地區(qū)做好準(zhǔn)備
超級(jí)計(jì)算機(jī)代表著高性能計(jì)算系統(tǒng)最尖端的水平。隨著處理能力的不斷演進(jìn)，超級(jí)計(jì)算機(jī)的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)不斷提升。單個(gè)超級(jí)計(jì)算集群可能包含數(shù)萬(wàn)個(gè)處理器，使用全球最昂貴且最強(qiáng)大的系統(tǒng)，成本高達(dá) 1 億美元。
高性能計(jì)算的工作原理
在高性能計(jì)算中，處理信息的兩種主要方式為：
串行處理，由中央處理器 (CPU) 完成。每個(gè) CPU 核心通常每次只能處理一個(gè)任務(wù)。CPU 對(duì)于運(yùn)行各種功能而言至關(guān)重要，如操作系統(tǒng)和基本應(yīng)用程序（如文字處理、辦公生產(chǎn)力工具等）。
并行處理，可利用多個(gè) CPU 或圖形處理器 (GPU) 完成。GPU 最初是專為圖形處理而設(shè)計(jì)的。它可在數(shù)據(jù)矩陣（如屏幕像素）中同時(shí)執(zhí)行多種算術(shù)運(yùn)算。
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