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高性能计算:实现改变的催化剂

2017/5/8    来源:互联网        
关键字:高性能计算  
作为英特尔研究员以及英特尔HPC生态系统首席技术官,Mark Seager对高性能计算有着独特的见解。

    DIMENSIONS:请问您作为英特尔公司高性能计算(HPC)的前瞻者,主要关注哪些问题?今天的HPC面临哪些主要挑战?

    MARK SEAGER:虽然过去10年我们在HPC领域取得了长足发展,但是仍有巨大的发展潜力。英特尔的目标是研发能够支持百亿亿次级计算(即每秒能完成10亿次计算)的技术。为实现这个目标,显然我们需要设计更高效的系统,在降低功耗的同时改善性能。我们需要提升能力,编程出具有更高效消息传输和优化线程的高度并行系统,这样就可在英特尔可扩展系统框架上构建并行计算。最后,我们必须研发具有更高弹性的计算系统,这样它们才能承受庞大的数值问题。如果能在上述这些方面取得进步,我们就能实现支持百亿亿次级计算所需的速度及效率提升。

    DIMENSIONS:今天,有关HPC的商业报道可谓是铺天盖地。那么高管对于HPC的最大误解是什么呢?

    MS:可能最大的误解是“我的公司不需要投资HPC”。真实情况是大部分企业都能充分发挥高性能计算的优势,以更低成本、更好、更快地管理其核心任务。

    我们以产品设计及研发为例。仿真解决方案允许工程师在虚拟环境中求解问题,无需构建和测试物理原型,从而可节省大量的时间和成本。我可以客观地说,仿真使平均设计周期缩短了30%。在今天竞争激烈、产品快速更迭的环境中,这是一个明显的优势。然而,要充分发挥仿真的优势,大多数工程团队必须在能够利用较短设计周期处理大型问题的高性能计算环境中工作。

    此外,高性能计算还可帮助大多数公司管理大数据的相关问题。物联网正在产生与消费者需求以及产品实际性能有关的海量信息。虽然这是一件好事,但这些信息量如此庞大,让人难以应对。例如,通用电气在采集其喷气式发动机的飞行数据(应力水平、温度、噪声、振动以及其它特征等)时,每次飞行所产生的数据量就会超过一太字节。这个例子可能有点极端,但今天每一家公司都在采集大量的信息,而HPC有助于以更低成本、更快速地存储和分析这些信息。

    DIMENSIONS:随着企业开始其HPC之旅,获得并有效运行该功能的最大障碍是什么?高管该怎样克服这个障碍?

    MS:作为高管,最大的障碍是我们倾向于在采取任何行动之前,都要求完整的商业案例并展现很有可能获得的投资回报。大多数管理团队在批准新系统之前,都要求IT人员证明HPC会带来经过实践验证的“成功”。当然,高管需要确保商业利益,但这不能成为一个阻碍公司向前发展的、非常耗时的漫长过程。要跟上HPC演变发展的步伐,避免落于人后,就需要高度的灵活性和速度。

    今天,我们能够更加容易并且用更低成本获取HPC功能,只要投入资金就能随心选择公共云供应商。高管不必审批全新的技术系统,但他们现在的确要行动起来,以免错失更多从HPC获益的机遇。从高性能计算能够获得的经济效益非常可观。让我们再来想一下我们在产品研发中已经看到的影响和变化。高管必须采取主动,开始构想哪些优势可能有利于提升自己的业务。

    DIMENSIONS:展望未来五到十年,您觉得HPC会给业务应用带来什么样的新影响?

责任编辑:张纯子
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