高性能计算 (HPC)
核心竞争力
提高计算速度
HPC 系统可以通过并行处理来显著提高计算速度，从而缩短问题的解决时间。
处理复杂问题
HPC 可以处理传统计算机无法处理的复杂问题，例如气候建模、基因组分析和材料模拟。
支持大规模数据集
HPC 系统能够存储和处理海量数据集，这对于解决现代科学和工程问题至关重要。
HPC 是如何工作的？
NO.1
大规模并行计算
并行计算在多台计算机服务器或处理器上同时运行多个任务。大规模并行计算是利用成千上万至数百万个处理器或处理器内核进行并行计算。
N0.2
计算机集群（也称 HPC Cluster）
HPC Cluster 由多台联网的高速计算机服务器组成，并配备用于管理并行计算工作负载的中央调度程序。这些计算机（也称为节点）使用高性能多核 CPU 或者现在更为常用的 GPU，后者适用于严格数学计算、机器学习模型和图形密集型任务。单个 HPC Cluster 可以包含 10 万个或更多节点。
NO.3
高性能组件
HPC Cluster 中的所有其他计算资源，例如网络、内存、存储和文件系统等，都具有高速和高吞吐量等特性。它们也是低延迟组件，能够与节点保持同步，并优化集群的计算能力和性能。
使用场景
医疗保健、基因组学和生命科学
人类基因组测序的首次尝试耗时 13 年；如今，HPC 系统仅用一天时间即可完成这项工作。医疗保健和生命科学领域的其他 HPC 应用包括：药物发现和设计、癌症快速诊断和分子建模等。
金融服务
除了自动化交易和欺诈检测之外，HPC 还为蒙特卡罗模拟和其他风险分析方法中的应用提供支持。
政府和国防
在这一领域，两个不断增长的 HPC 用例是天气预报和气候建模，二者均涉及处理庞大的历史气象数据和数百万个每日气候相关数据点的变化。其他政府和国防领域的应用包括能源研究和情报工作。
能源
在与政府和国防领域有重叠的某些情况上，与能源相关的 HPC 应用包括地震数据处理、油藏模拟和建模、地理空间分析、风力模拟和地形测绘。
典型/我司成功案例
典型
XDFS&空天院HPC集群典型案例
解决方案
