行业资讯丨了解为什么人工智能和数据分析都选择在高性能计算(HPC)集群上

数据科学现在是HPC数据中心，云端以及工作站上的“座上客”。反过来也是如此，高性能计算（HPC）现在是数据科学家的重要工具，他们在训练、延迟推理以及老生常谈的需要处理大量数据的问题。HPC集群必须支持这些组合的工作负载，或者更具体地说是“融合”HPC，AI和高性能数据分析（HPC-AI-HPDA）工作负载。HPC

HPC-AI-HPDA的这种融合反映了数据科学的黄金时代，因为人们期望在HPC系统上运行超级计算机性能，无论是在工作站，本地集群还是云端。原因是用于AI的工作负载优化服务器提供优化的软件堆栈，运行行业标准工具，如TensorFlow，支持矢量化低精度算法以及具有高性能的矢量AVX-512浮点运算。更高核心数的处理器可在高内存带宽配置中提供更高的并行性。这些功能可为许多企业提供性能的同时，也消除了对加速器的需求。

人工智能和云创新也有助于刺激HPC的黄金时代。人工智能（AI）的大规模应用引入了新思维，其中的行业标准工具生态系统和工作负载优化的高性能硬件，AI是模拟和建模过程的一部分。

人工智能和数据分析大规模驱动程序

简而言之，电子可分析数据的巨大增长加上行业标准AI和数据分析工具的大型可访问开源生态系统，使用户能够以改变计算机行业的方式处理数据，开创了HPC的新纪元：AI应用

超级计算作为经济驱动力

人工智能（AI）对计算的影响是巨大的。相关报告称，61％的受访者目前正在实施人工智能，预测分析是最为广泛使用的人工智能解决方案。根据MarketWatch预计，全球人工智能市场的增长将在2024年以36％的复合年增长率增长。

需要工作负载优化的服务器

AI对HPC产生了巨大影响。AI工作负载的数据密集型特性，使得要在HPC环境中运行这些工作负载。

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