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高效能運算 (HPC) 是指集中一部份的應用運算能力,專門用來解決耗用大量運算資源的問題。多年前,HPC (更常被稱為「超級運算能力」) 通常是以特製大型 (昂貴) 系統為主,而這些系統多半都屬於研究中心所有。不過,隨著小型系統的運算能力日益增強,成本/效能比也跟著改變,而運算工作負載逐漸移往個人電腦等級的系統。
(資料來源:Microsoft)

 

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大數據、雲計算和技術發展和行業融合,HPC在各個層面的分類也發生了一些變化,根據HPC應用的目標市場可分為HPC商業市場和HPC科研市場。HPC系統涉及存儲、計算節點、網絡、HPC軟件和L1層冷卻、機房、供電等多種複雜設備,但是從技術角度講,服務器、網絡標準都比較統一,每家廠商設計出的產品除了在管理方面差異較大之外,其他方面基本保持在同等水平。然而標準不一、最容易提升方案競爭力的還是存儲設備。
(資料來源:weiwenku)

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全球雲端型的高效能運算技術 (高性能計算:以下HPC) 市場,2015年達到43億7000萬美元,2020年達108億3000萬美元的規模,以及2015~2020年的年複合成長率(CAGR) 估計為19.9%。應用管理的複雜化,及巨量資料市場出現,計量收費式模式的登場等,是市場成長的主要原因。尤其HPC取向IaaS (服務的基本設備) 市場是最大的部門。另一方面,各部門的市場成長率中預計管理服務最大。還有媒體、娛樂、線上遊戲,及設計、工程,政府機關,教育、研究機關等成為有力的終端用戶。各引進方式中,預測混合雲端急速成長,同時公共雲端今後也維持最大的佔有率。

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 展望未來,HPC的出路到底在哪?HPC結合大數據是一個方向;目前HPDA已經在大數據和HPC領域結合的比較好。大數據目前應用範圍非常廣泛,並且跨界融合也很明顯,如智慧城市,海量視頻分析,要求HPC對接Hadoop實現數據共享,計算資源共享;物聯網傳感數據分析;以及小文件場景如機器學習、深度學習、基因分析、金融分析和能源分析Scratch層等。
(資料來源:weiwenku)

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資料來源:weiwenku及各大網路媒體

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