超算中心與云的邊界越來越模糊，并且越來越多的案例表明，云計算在各方面的效率甚至超過超算中心。以云算力服務商Cloudam云端與國內某醫科大學的合作為例，具體分析超算與云計算的區別。

對于高性能計算的用戶來說，超算中心通常是第一選擇，但隨著云算力服務商的不斷完善，效率上甚至超過超算中心，類似Cloudam云端著用的云算力服務商可以提供一站式的算力服務，為高性能計算用戶安裝好了一些商用軟件，更重要的是價格幾乎與超算中心的持平，對于有小規模計算資源需求的用戶來說相當友好。

比如，Cloudam云端就曾與某TOP2大學合作，該校醫學院藥物發現項目中，也遇到了計算資源瓶頸問題。該項目需要利用多個靶點進行全量的化合物篩選，然而該大學目前的HPC平臺能支持最大規模只有2000核心，很顯然不夠用。另外，該項目還面臨著時間緊、計算資源有限的問題。

如果該校選擇超算中心進行該項目的話，不僅需要排隊，而且無法整合大量的異構數據，這樣就意味著會降低研發效率，更重要的是超算中心不會為其提供部署方案的服務，這就意味著該校需要額外配置運維人員。

通過對比，該校最終選擇云E算力平臺來進行統一資源管理。通過云E平臺，用戶可以直接利用瀏覽器來調用平臺上事先部署好的Virtualflow篩選工具，來實現靶點的多階段篩選。在操作過程中，用戶無需擔心硬件配置的問題，使用清晰易懂的圖形界面即可遠程操作、篩選。為了保障用戶的安全，云E同客戶簽訂了數據安全及保密協議，云端嚴格保障用戶輸入數據及最終篩選結果的安全與私密性。

通過CLOUDAM云端的云E一站式部署解決方案，實現了高并發高可用的工作，讓原來的項目流程大大縮短，最終能夠在一個月內全部完成。并且接入CLOUDAM云端云E算力平臺后，整體運維成本降至原來的1/5。

Cloudam云端 云E為生物科技行業提供了高性能計算一站式解決方案，整合了異構資源，讓各類軟件、框架高性能的運行在云E的CPU及GPU節點上，實現了海量CPU核心數據虛擬篩選服務、頂級GPU的模型訓練任務。自動化工作流程，也讓整個使用過程簡單清晰，用戶只需專注于專業內容，無需再為硬件設備的配置及部署費心費力。

通過這個案例，我們不難發現，云算力服務商的優勢，雖然超算中心在目前的這個階段來說，是科研人員不錯的選擇，但隨著云算力服務商的逐漸市場化，云算力平臺是非常有前景的。
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