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告別2020:Cloud HPC的征途,literally,是星辰大海呀

"HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. "

-----By John Russell
Senior Editor of HPCwire

模擬銀河,了解暗物質(zhì)的運動和形成
優(yōu)化海洋模型,提供氣候預(yù)測
Literally,Cloud HPC的征途,是星辰大海啊


去年,我們暴風(fēng)哭泣,云端高性能計算終于有了姓名。

今年,在Hyperion Research的年度HPC市場報告里,Cloud HPC正式擁有了席位。就像HPC wire主編John Russell說的:“HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. ”

1、全球市場受疫情影響下跌,Cloud HPC逆勢增長
2、BIO/CAE領(lǐng)域占全球過半份額,EDA國內(nèi)大熱
3、AI和高性能數(shù)據(jù)分析加速增長
4、為什么Cloud HPC贏了?
5、中小企業(yè)“暗搓搓”上云

全球市場受疫情影響下跌
Cloud HPC逆勢增長

全球HPC市場由本地服務(wù)器(包括超算中心、本地工作站等)和云端組成。
總HPC市場2020年是161.46億美元,受疫情影響比2019后少了將近15億美元。其中,本地服務(wù)器市場總量為118.46億美元,比2019下降了14%。

與上面兩個數(shù)據(jù)相反,云端Cloud HPC市場逆勢上漲,從2019年近39億美元增長到了2020年的43億美元,年增長率為10.3%。

Hyperion Research預(yù)測Cloud HPC市場2024年將達到88億美元的市場規(guī)模,未來5年年均復(fù)合增長率為17.6%,是本地服務(wù)器市場增長率的2.6倍。這還是因為受疫情影響,下調(diào)了預(yù)期。

Hyperion Research預(yù)測Cloud HPC 云端高性能計算市場2024年將達到88億美元的市場規(guī)模

Hyperion Research判斷增長主要來自兩個原因:
1、全球為了對抗COVID-19對HPC的新需求(藥物研發(fā)領(lǐng)域);
2、來自云端的HPC市場需求比原來預(yù)計的增長更加迅速。

速石觀點:
Hyperion Research針對的是全球市場,報告中并未單獨對中國市場進行分析和預(yù)測。
中國是全球最早有效控制住疫情的國家,也是2020年全球主要經(jīng)濟體中唯一GDP正增長的國家。
隨著國內(nèi)高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)上的人員和資金投入不斷增長,我們判斷,國內(nèi)的云端高性能計算Cloud HPC市場的增長速度一定高于全球平均水平。 

我們從整體規(guī)模、使用體驗、計費方式、商用門檻、更新周期、合作生態(tài)、云端支持七個角度對超算和云計算進行了全方位的對比,可以了解一下:國內(nèi)超算發(fā)展近40年,終于遇到了一個像樣的對手

BIO/CAE領(lǐng)域占全球過半份額
EDA國內(nèi)大熱

下表中可以明顯看出:
BIO生命科學(xué)領(lǐng)域和CAE工業(yè)仿真領(lǐng)域在云端高性能計算方面跟本地服務(wù)器相比占絕對優(yōu)勢。兩者占據(jù)的全球市場份額超過50%。

BIO生信分析-生物計算領(lǐng)域和CAE工業(yè)仿真領(lǐng)域在云端高性能計算跟本地服務(wù)器相比占絕對優(yōu)勢

原因有兩方面:
1、BIO生命科學(xué)(主要包括藥物研發(fā)和生信分析等)和CAE領(lǐng)域本身的HPC高性能計算需求一直就很高,許多行業(yè)企業(yè)的本地機房長期滿負荷運作,需要在云端尋找更多資源;
2、相比國防政府等部門,BIO和CAE行業(yè)的商業(yè)化程度更高,這使得他們也更有動力去尋找高性價比解決方案。 

速石觀點:
1、根據(jù)我們的觀察,國內(nèi)Cloud HPC市場中BIO和CAE的份額目前低于全球水平,未來還有很大的發(fā)展空間。
2、關(guān)于半導(dǎo)體EDA領(lǐng)域,我們判斷,國內(nèi)EDA行業(yè)對于Cloud HPC的市場需求將持續(xù)擴大。
在中國,“國產(chǎn)化替代”的提出與“十四五規(guī)劃”的公布都明確了技術(shù)創(chuàng)新的重要性,而相關(guān)部門也相繼出臺了不少利好本土半導(dǎo)體行業(yè)的政策。隨著國內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展,IC設(shè)計對于算力的要求呈指數(shù)增長,傳統(tǒng)IT模式無法有效滿足IC設(shè)計的需求。我們已經(jīng)看到了這個趨勢,也做了很多落地實踐:

EDA云平臺49問
5000核大規(guī)模OPC上云,效率提升53倍
從30天到17小時,如何讓HSPICE仿真效率提升42倍?

半導(dǎo)體行業(yè)EDA上云解決方案-包括EDA多云PaaS平臺,EDA混合云計算方案,EDA純云SaaS模式

AI和高性能數(shù)據(jù)分析加速增長

去年——
HPDA高性能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的增長速度超過HPC市場整體增長速度;
AI領(lǐng)域的增長速度高于整個HPDA高性能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的增長速度。 

今年的結(jié)論依舊如此,甚至增長速度又多了不少。

HPDA高性能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的增速超過HPC市場增速,AI領(lǐng)域的增速高于整個HPDA高性能數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

報告顯示,AI領(lǐng)域云端市場增長的原因主要兩個:
1、本地獲取不到某些硬件或者軟件資源;
2、云端收集或存儲的數(shù)據(jù)(更適合在云上使用)。 

當增速迅猛的AI遇上的占據(jù)最大市場份額的生命科學(xué),就有了這本《【2021年】全球44家頂尖藥企AI輔助藥研行動白皮書》,歡迎掃碼添加小F微信(ID:imfastone)獲取

【2021年】全球44家頂尖藥企AI輔助藥研行動白皮書

為什么Cloud HPC贏了?

下表是Hyperion Research判斷用戶不愿意購買更多本地服務(wù)器的原因。

Hyperion Research判斷用戶不愿意購買更多本地服務(wù)器的原因,用戶轉(zhuǎn)而購買云服務(wù)器或云主機

前7個問題我們都能解決,事實上很多問題在云端根本就不存在。

關(guān)于排名第一的成本問題,強烈建議看一下這篇:幫助CXO解惑上云成本的迷思,看這篇就夠了

而Cloud HPC的優(yōu)勢遠不止這些,報告也給出了驅(qū)動用戶使用云的關(guān)鍵因素,包括:

云端能夠支持的應(yīng)用越來越多
不僅是應(yīng)用支持數(shù)量上的提升,還包括對應(yīng)用的云端優(yōu)化,以及你能夠在云端快速找到最適配的資源。

可量化的、明確可見的效率提升
比如我們的Auto-Scale功能可以自動監(jiān)控用戶提交的任務(wù)數(shù)量和資源的需求,動態(tài)按需地開啟所需算力資源,所有操作均自動化完成:EDA云實證Vol.1:從30天到17小時,如何讓HSPICE仿真效率提升42倍?

使用Cloud HPC運行任務(wù)更透明
我們支持用戶通過直觀的圖形化界面實時查看任務(wù)和集群運行情況:CAE云實證Vol.2:從4天到1.75小時,如何讓Bladed仿真效率提升55倍?

云平臺支持用戶異構(gòu)使用資源
我們不僅支持異構(gòu)計算,還能自動切換:生信云實證Vol.6:155個GPU!多云場景下的Amber自由能計算 

此外,一些新技術(shù)會讓任務(wù)在云上比本地跑得更高效,云端近乎海量的資源就不用多說了,我們曾在云端調(diào)用10萬核CPU,將原先預(yù)估本地需要5年的計算任務(wù)縮短到15小時:生信云實證Vol.3:提速2920倍!用AutoDock Vina對接2800萬個分子

中小企業(yè)“暗搓搓”上云

Hyperion Research在報告提到中小型HPC用戶(硬件總花費在10萬美元以下)的本地服務(wù)器市場份額自2008年經(jīng)濟危機之后就一蹶不振,至今也沒能恢復(fù)到與市場其他類型客戶一致的增長水平。最近的研究表明,這些用戶增長緩慢的部分原因在于他們增加了在云端的投入。 

基于全球經(jīng)濟趨勢的影響,云對中小型用戶的吸引力正在逐漸增強。 

專注通信技術(shù)領(lǐng)域的市場咨詢機構(gòu)Mind Commerce在2021年1月發(fā)布的最新報告中認為通過“HPC即服務(wù)”(HPCaaS),多達52%的收入將直接歸因于基于云的業(yè)務(wù)模型,這使高性能計算解決方案可用于更廣泛的垂直行業(yè)和公司,從而提供計算服務(wù)來解決范圍更廣的問題。 

吶,我們就有一種適合中小型用戶使用的HPC Cloud產(chǎn)品:

集成多種應(yīng)用,大量任務(wù)多節(jié)點并行
應(yīng)對短時間爆發(fā)性需求,連網(wǎng)即用
跑任務(wù)快,原來幾個月甚至幾年,現(xiàn)在只需幾小時
5分鐘快速上手,拖拉點選可視化界面,無需代碼
支持高級用戶直接在云端創(chuàng)建集群

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你也許想了解具體的落地場景:
155個GPU!多云場景下的Amber自由能計算
怎么把需要45天的突發(fā)性Fluent仿真計算縮短到4天之內(nèi)?
5000核大規(guī)模OPC上云,效率提升53倍
提速2920倍!用AutoDock Vina對接2800萬個分子

從4天到1.75小時,如何讓Bladed仿真效率提升55倍?
從30天到17小時,如何讓HSPICE仿真效率提升42倍?

關(guān)于云端高性能計算平臺:
EDA云平臺49問
國內(nèi)超算發(fā)展近40年,終于遇到了一個像樣的對手

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