超算中心與云的邊界越來(lái)越模糊,并且越來(lái)越多的案例表明,云計(jì)算在各方面的效率甚至超過(guò)超算中心。以云算力服務(wù)商Cloudam云端與國(guó)內(nèi)某醫(yī)科大學(xué)的合作為例,具體分析超算與云計(jì)算的區(qū)別。
對(duì)于高性能計(jì)算的用戶(hù)來(lái)說(shuō),超算中心通常是第一選擇,但隨著云算力服務(wù)商的不斷完善,效率上甚至超過(guò)超算中心,類(lèi)似Cloudam云端著用的云算力服務(wù)商可以提供一站式的算力服務(wù),為高性能計(jì)算用戶(hù)安裝好了一些商用軟件,更重要的是價(jià)格幾乎與超算中心的持平,對(duì)于有小規(guī)模計(jì)算資源需求的用戶(hù)來(lái)說(shuō)相當(dāng)友好。
比如,Cloudam云端就曾與某TOP2大學(xué)合作,該校醫(yī)學(xué)院藥物發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目中,也遇到了計(jì)算資源瓶頸問(wèn)題。該項(xiàng)目需要利用多個(gè)靶點(diǎn)進(jìn)行全量的化合物篩選,然而該大學(xué)目前的HPC平臺(tái)能支持最大規(guī)模只有2000核心,很顯然不夠用。另外,該項(xiàng)目還面臨著時(shí)間緊、計(jì)算資源有限的問(wèn)題。
如果該校選擇超算中心進(jìn)行該項(xiàng)目的話(huà),不僅需要排隊(duì),而且無(wú)法整合大量的異構(gòu)數(shù)據(jù),這樣就意味著會(huì)降低研發(fā)效率,更重要的是超算中心不會(huì)為其提供部署方案的服務(wù),這就意味著該校需要額外配置運(yùn)維人員。
通過(guò)對(duì)比,該校最終選擇云E算力平臺(tái)來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一資源管理。通過(guò)云E平臺(tái),用戶(hù)可以直接利用瀏覽器來(lái)調(diào)用平臺(tái)上事先部署好的Virtualflow篩選工具,來(lái)實(shí)現(xiàn)靶點(diǎn)的多階段篩選。在操作過(guò)程中,用戶(hù)無(wú)需擔(dān)心硬件配置的問(wèn)題,使用清晰易懂的圖形界面即可遠(yuǎn)程操作、篩選。為了保障用戶(hù)的安全,云E同客戶(hù)簽訂了數(shù)據(jù)安全及保密協(xié)議,云端嚴(yán)格保障用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)及最終篩選結(jié)果的安全與私密性。
通過(guò)CLOUDAM云端的云E一站式部署解決方案,實(shí)現(xiàn)了高并發(fā)高可用的工作,讓原來(lái)的項(xiàng)目流程大大縮短,最終能夠在一個(gè)月內(nèi)全部完成。并且接入CLOUDAM云端云E算力平臺(tái)后,整體運(yùn)維成本降至原來(lái)的1/5。
Cloudam云端 云E為生物科技行業(yè)提供了高性能計(jì)算一站式解決方案,整合了異構(gòu)資源,讓各類(lèi)軟件、框架高性能的運(yùn)行在云E的CPU及GPU節(jié)點(diǎn)上,實(shí)現(xiàn)了海量CPU核心數(shù)據(jù)虛擬篩選服務(wù)、頂級(jí)GPU的模型訓(xùn)練任務(wù)。自動(dòng)化工作流程,也讓整個(gè)使用過(guò)程簡(jiǎn)單清晰,用戶(hù)只需專(zhuān)注于專(zhuān)業(yè)內(nèi)容,無(wú)需再為硬件設(shè)備的配置及部署費(fèi)心費(fèi)力。
通過(guò)這個(gè)案例,我們不難發(fā)現(xiàn),云算力服務(wù)商的優(yōu)勢(shì),雖然超算中心在目前的這個(gè)階段來(lái)說(shuō),是科研人員不錯(cuò)的選擇,但隨著云算力服務(wù)商的逐漸市場(chǎng)化,云算力平臺(tái)是非常有前景的。
? ? ?責(zé)任編輯:tzh
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