人類第一次完整全基因組的測序花了13年，在新技術的加持下，這個時間已經降低到1天以內；沒有這項新技術加持，電影《阿凡達》的渲染可能需要上萬年；這項新技術還讓新藥的研發周期大幅縮短，讓衛星遙感定位精度大大提升——這項技術就是高性能計算HPC。

那么到底什么是HPC，這項技術對社會發展有什么深遠影響，答案盡在本期鵬友會客廳。

數據存儲承擔

文明傳承、生產生活改善、科技

創新三大重任

在數字化時代，數據存儲是政企運行的生命線，更是國之重器：通過文物數字化保護，大量珍貴的遺跡以圖片、視頻、VR等數字化形式保存了下來，讓文明得以傳承；另外，存儲對生產生活改善、科技創新方面的影響更加廣泛，尤其是科技創新領域，現在已經成為國家和企業間競相角逐的戰略高地。

HPC與大數據/AI結合快速增長

HPC產業走向數據密集型

HPC誕生的前半個世紀，其發展核心矛盾在于計算，也就是我們所說的“計算密集型”HPC。隨著技術發展及高性能數據分析的出現，數據量越來越大，數據重要性越來越高，HPC開始迎來“數據密集型”的新發展階段。

沒有高性能計算的加持，阿凡達的渲染可能需要上萬年，而隨著電影畫幅和體驗的提升，渲染量還會進一步增加，如2019年上映的《阿麗塔：戰斗天使》，它的渲染量就是阿凡達的三倍。

同樣的數據變化也發生在HPC領域的其他場景：

新藥研發領域：借助HPC可以加速藥物篩選和分子分析，使新藥的研發周期大幅縮短，如面對當前嚴重的疫情，更多的樣本集、更快的數據提煉，可以更快的研發生產出疫苗；

新車研發領域：隨著近年來自動駕駛的興起，新車研發利用HPC進行自動駕駛的車輛測試。上百臺的測試車輛，每臺測試車路測時長達2000小時左右，單輛測試車路測采集數據量最高可達64TB/天，通過HPC實現車輛碰撞的技術仿真，大幅降低了研發費用和周期；

能源勘探領域：利用高性能計算（HPC）技術，對地震勘探數據進行加工、計算，為能源勘探提供直觀的、可靠的依據。隨著勘探技術的進步，地震數據實現了從二維到三維的轉變，并且逐步向四維演進，數據量也向PB規模發展，中間過程數據的增加高達10~20倍，加上歷史資料的長期保存，整體數據量成幾十倍增長，呈現出數據密集型的特征；

衛星遙感領域：隨著大數據、AI等新技術在衛星遙感領域的應用，衛星遙感領域數據量增長了近70倍，衛星遙感的定位精度由以前的70米提升到了2米。

“數據密集型”HPC發展核心在于數據，

存儲扮演著更重要的角色

新的高性能計算應用不斷涌現，驅動了數據密集型HPC的高速發展，我們也稱為高性能數據分析（HPDA）。比如當下炙手可熱的自動駕駛，新車的研發需要對上百PB的數據進行訓練和仿真，對于存儲的性能、穩定性、安全性等都提出了新的挑戰，存儲更成為了鏈接計算、網絡的核心基礎設施。

政府應對“數據密集型”HPC趨勢

從超算向智算平臺演進，以數據為中心

牽引算力和存力均衡發展

政府在高性能計算/超算領域，一直扮演著舉足輕重的作用，可以通過公共力量，快速、規模化推進民生和經濟發展。作為新基建的重要組成部分，各地紛紛上馬超算國家中心/區域中心，然而，超算中心的建設確有一些偏科，呈現出了重建設輕應用、重計算輕數據的特點，造成了一些資源的閑置與浪費。

面向未來，我們認為加快數據密集型超算的建設會成為主要的方向，包括從超算向智算平臺的演進，用人工智能、大數據等新應用生態加持超算中心，實現以數據為中心牽引采、存、算、傳、用等多維度的均衡發展。

企業應對“數據密集型”HPC趨勢

建設數據湖，使用專業的存儲設備，

關注前沿科技

當前，對于企業來講，數據的價值已經得到了充分的認識，企業也愿意更多、更久的保存數據，而數據量也實現了從PB向EB級的跨越。想象一下，企業消耗巨額成本獲取的車輛路測數據、地震資料、粒子碰撞數據等一旦丟失，損失將是難以估量的，并且在長周期的數據分析過程中，任何的存儲故障，都可能導致分析過程的前功盡棄。

面對海量數據，企業在存儲選型上，應更加關注存儲性能、關注存儲本身的數據處理能力，以及AI應用結合、大數據等一些前沿科技發展，從一開始就樹立數據湖的意識，讓數據應存盡存、高效共享：

高密硬件架構、重刪壓縮、高效冗余算法、熱溫冷分級機制，以及藍光介質等，這些非常好的技術手段能讓海量數據更加經濟、高效、安全的存儲；人工智能/大數據技術的加持，能對更長遠的數據進行分析，獲得更準確、更有價值的分析結果。

華為OceanStor Pacific下一代

高性能數據分析（HPDA）存儲

加速HPC向數據密集型演進

華為OceanStor Pacific系列下一代高性能數據分析（HPDA）存儲，可以高效應對HPC產業向數據密集型升級的關鍵挑戰：

超高密設計：通過系列化高密硬件和智能數據分級能力，實現成本優化，數據存得多、存得省；

面向混合負載：一套存儲同時支持高帶寬和高IOPS，應對復雜負載；

多協議互通：文件/大數據/對象多協議互通，讓不同應用的承載更高效。

作為HPC產業的重要數據底座，高性能數據分析存儲在探索知識邊界、服務國計民生、加速商業變現等領域發揮著著重要的作用。華為OceanStor Pacific下一代高性能數據分析（HPDA）存儲，以超高密設計、面向混合負載、多協議互通，全面加速HPC向數據密集型演進。目前已經成功應用于自動駕駛、基因測序、氣象預測、衛星遙感等眾多國內外高性能計算場景企業及機構。

原文標題：為何新藥研發、基因測序、衛星遙感的發展提速都需要它？

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責任編輯：haq