借助高性能计算的发展十大网络趋势

当今的网络支持复杂企业IT环境中的大量工作负载。而借助高性能计算(HPC)和人工智能/深度学习的应用程序，企业可以满足对更快计算周期、更高数据传输率和出色连接性日益增长的需求。

当今的网络支持复杂企业IT环境中的大量工作负载。而借助高性能计算(HPC)和人工智能/深度学习的应用程序，企业可以满足对更快计算周期、更高数据传输率和出色连接性日益增长的需求。

此外，严格的安全措施需要更高级别的加密。而且，随着用户依赖这些系统做更多事情，希望它们能够无缝且高效地工作。随着复杂性的增加，对带宽和吞吐量的需求也随之增加，这需要能够跟上当今工作负载的网络基础设施。这就是高性能计算专注于改进系统架构和效率的各个方面的原因。

什么是高性能计算?

高性能计算(HPC)是一个用于描述能够以极高速度执行复杂计算的计算机系统的术语。HPC系统通常用于科学研究、工程模拟和建模以及数据分析。

高性能一词指的是速度和效率。HPC系统专为需要大量计算能力的任务而设计，因此它们可以比其他类型的计算机更快地执行这些任务。与传统计算机相比，它们消耗的能源也更少，因此更适合在偏远地区或电力供应有限的环境中使用。

什么是网络中的HPC?

网络中的高性能计算(HPC)是指能够支持高带宽、低延迟和许多并发连接的网络基础设施。HPC背后的理念是为视频流、在线游戏和内容交付网络等应用程序提供更好的性能和可扩展性。在网络中实现HPC的方法有多种，包括软件定义的存储解决方案和虚拟化技术。

高性能计算的10大网络趋势

人们需要能了解网络作为基础架构组件的重要性。随着公共云和私有云、软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)和软件定义一切的兴起，网络显然在高性能计算(HPC)架构中至关重要。

(1)卸载工作负载

这种趋势是将处理工作负载从服务器转移到其他设备，这些设备具有为特定计算设计的专用硬件，例如图形处理单元(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)。通过将特定工作负载卸载到这些类型的硬件，用户可以加快应用程序的速度，同时降低总拥有成本(TCO)，因为不需要购买那么多服务器。

(2)虚拟化

随着企业越来越依赖于他们的IT基础设施，他们需要一种方法来确保即使在物理系统出现故障时也能获得可用性。这样做的一种方法是通过虚拟化，它允许多个操作系统，因此也允许多个应用程序在一台物理服务器上同时运行。虽然虚拟化不是一项新技术，但随着时间的推移，它已经成熟，现在提供了比以往更大的灵活性。

（3）加速器

加速器是一种硬件设备，用于加速应用程序或进程，超出仅使用CPU所能达到的速度。示例包括GPU、FPGA、数字信号处理(DSP)和专用集成电路(ASIC)。这些技术以不同的方式工作，但实现了相似的目标：它们使企业能够使用更少的功率和更少的系统资源在更短的时间内完成更多工作。

(4)数据存储访问

如今的数据中心严重依赖闪存来提高性能和效率。闪存提供比传统机械硬盘驱(HDD)更快的读/写速度，使其非常适合需要快速数据检索的应用程序，例如数据库和高性能计算集群。

但是，闪存不会永远存在在被写入数千次后会磨损，这意味着最终必须更换它们。为了解决这个问题，供应商已经开始开发各种新的存储介质，包括相变存储器(PCM)、磁阻RAM(MRAM)和电阻RAM(ReRAM)。

(5)软件定义网络

软件定义网络(SDN)是一个宽泛的术语，包含多种管理IT资源的方法。但大多数软件定义网络(SDN)策略的核心是将应用程序和服务与底层硬件分离，然后自动配置、配置和管理这些资源。这种方法使IT管理员能够更轻松地在其网络中添加和删除资源，并让他们更轻松地自定义网络以满足不断变化的业务需求。

(6)自动化

通过自动化，IT专业人员可以使用软件来管理大型网络资源，而无需人工干预。这一趋势将通过消除常见任务(如配置新交换机或路由器)中的人为错误来减少人工费用并提高网络可靠性，从而帮助企业降低成本。此外，自动化可以帮助IT部门随着业务需求的变化更快地扩展其网络，使他们能够以更少的资源提供更好的服务。

网络的未来将由自动化驱动，这可以帮助IT部门随着业务需求的变化更快地扩展其网络，使他们能够以更少的资源提供更好的服务。自动化在虚拟化和SDN等其他趋势中也发挥着关键作用。自动化可以帮助IT部门随着业务需求的变化更快地扩展其网络，使他们能够以更少的资源提供更好的服务。

(7)人工智能和机器学习

HPC中的人工智能和机器学习变得越来越重要。两者都与自动决策的概念有关，尽管它们在实施方面有所不同。人工智能是一个更广泛的类别，其中包含用于对计算机进行编程以使其具有智能行为的各种技术。另一方面，机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发能够从经验中学习并适应新情况的系统。

(8)行业联网标准

由于HPC是一个数据密集型行业，具有重要的带宽和低延迟要求，因此它依赖于以太网等行业标准数据通信接口。这将允许研究人员使用高性能计算来混合和匹配最能满足他们需求的硬件组件。此外，许多系统上都有多种类型的端口，以允许用户根据项目需要自定义系统。

(9)边缘计算

边缘计算是指将数据处理资源放置在尽可能靠近数据源的位置。这种策略可以通过减少数据在远程服务器和最终用户之间来回传输的时间来帮助加速应用程序，并减少网络拥塞。

边缘计算还通过将敏感信息保存在公司网络上而不是通过公共连接发送来提高安全性。

(10)云计算

HPC工作负载越来越多地在云中运行。云计算是HPC工作负载的流行选择，特别是对于需要随着业务需求变化而扩展或缩减的组织而言。云提供商通常提供现收现付的定价结构，可以根据需要轻松扩展或缩减。此外，云计算提供商提供了广泛的工具，可以与HPC解决方案产生更多潜在的协同作用。