企業越來越依靠雲資源運行高性能計算（HPC）工作負載。面對某些負載，企業需要雲HPC的突發運行能力；一些其他情況下，企業可能無法充分使用本地超級電腦。HPC工作負載強調用大規模計算來解決複雜問題，需要借用分布在眾多設備上的大量數據、存儲和高速網路。此外，還需要使用較為易用的工具保證客戶能將時間花在實際計算任務上，不必太多為基礎設施的管理工作分神。
AWS已經身處雲HPC發展的最前沿，服務範疇涵蓋高級作業編排與集群管理、增強計算結構，以及可擴展至數百萬IOPS的文件系統。AWS還意識到，許多客戶都需要針對特定HPC工作負載進行實例優化，藉此獲取高性能、經濟高效的解決方案。最近，AWS宣布全面推出Amazon EC2 Hpc7a實例，客戶可根據需求立足三種現有HPC進行升級。在本文中，我們將具體介紹這些HPC實例，重點關注家族中的新成員，並深入探討強大HPC性能能夠支持的相應用例。
採用最新技術構建的無限HPC容量
雲服務消除了本地集群所固有的傳統局限性：基礎設施容量固定、技術陳舊且資本支出過高。隨著AWS發布更新、更強大的計算實例，客戶可以快速遷移到這些實例，從而消除本地CPU集群隨需求變化而過時、或者利用率低下的風險。
AWS現在擁有四種HPC優化型EC2實例。首先，基於AWS Graviton3E處理器的Hpc7g實例，能夠為基於MPI的應用程序提供低延遲和更高網路性能。（MPI全稱消息傳遞接口，是集群計算的一項規範。）其次，Hpc6id實例適用於內存限制和數據密集型工作負載，包括有限元分析（後文將具體闡述）和地震模擬。最後，我們還有適用於計算流體動力學和天氣預報等計算密集型應用的Hpc6a和新的Hpc7a實例。
與上一代相比性能更強
全新Amazon EC2 Hpc7a實例配備第四代AMD EPYC（Genoa）處理器。與Hpc6a實例相比，Hpc7a實例的核心密度提高了一倍，達到192核心；內存帶寬吞吐量提高2.1倍；內存容量也提高一倍，達到768 GB；網路帶寬則提高了三倍。
為了實現節點間的快速、低延遲通信，這些實例還配備由AWS Nitro系統提供支持的300 Gbps Elastic Fabric Adapter (EFA) 網路帶寬。Hpc7a實例採用DDR5內存，與DDR4內存相比內存帶寬增加了50%，可實現對內存內數據的高速訪問。
與Hpc6a實例相比，新實例能夠在更少節點上實現有效擴展。新實例提供四種配置選項，各選項的內存容量與互連速度相同，僅以24核、48核、96核和128核做CPU性能區分。
準確的天氣預報離不開高性能計算
HPC改善天氣預報準確率
全新Hpc7a實例的一項重要應用就是天氣預報。這裡所指的天氣預報，絕非我們用來指導如何著裝、或者自駕出遊時是否下雨等日常場景。
有兩類組織需要依據天氣預測運行自己的工作負載。第一類大多為初創公司，他們會從國家海洋和大氣管理局（NOAA）及類似組織獲取天氣數據，對其進行處理再把結果出售給保險公司及依賴天氣資訊的其他客戶。在雲服務出現之前，此類業務在經濟上缺乏利潤空間，往往要求廠商購置一台90%的時間處於閒置狀態的本地超級電腦。
第二類組織則是運行連續天氣模型和長期氣候研究負載的大型企業和政府實驗室。這些組織通常有充足的任務來保持本地超級電腦的高利用率。對他們來說，雲服務同樣為天氣數值預報和氣候建模提供一種更經濟的替代性方案。
DTN就是前一類組織中的現實案例，他們專門基於訂閱模式交付實時天氣資訊與分析結果。DTN複雜的高解析度模型需要持續處理來自全球輸入的大量數據。使用Amazon EC2 Hpc6a實例，DTN能夠將其高解析度全球天氣建模能力提高一倍，從每天運行兩次增加到四次。
這些新實例支持整體運行，這對固定容量的本地設施環境來說向來是個老大難問題。集合預報是指同時運行多種預報的集合，同時保留初始條件。得出的結果為各項預報的結果分布，可從中導出概率密度函數以提高最終預測的準確性。
HPC幫助汽車製造商優化車輛的空氣動力學性能
助力汽車行業解決重大挑戰
HPC在汽車設計和分析方面也有諸多應用。例如，一項重大挑戰就是優化車輛的空氣動力學形態以提高燃油效率。使用粘土模型在風洞中進行空氣動力學模擬的傳統方法既昂貴又耗時。而基於流體動力學模擬，HPC實例可以運行數千次設計仿真來找出最佳候選方案，從而縮短從物理原型到實車上路的時間。
有限元分析是碰撞分析中的一種重要方法。在車輛上市之前，汽車製造商必須進行大量碰撞分析。傳統上，這要求在專用的碰撞設施之內對汽車進行碰撞，成本之高昂可想而知。而在電腦內撞毀虛擬汽車則要經濟得多，這也成為AWS HPC新實例的又一應用亮點。
與上一代實例相比，法拉利報告Hpc7a實例在計算流體動力學（CFD）工作負載的性能提高了30%，有限元分析（FEA）的性能提高了25%。這些進步也將直接反映出AWS新實例帶來的重大業務影響。
總結
隨著HPC工作負載複雜性的提升，客戶對計算、內存和網路性能的需求也在不斷增長，希望藉此縮短任務的運行周期。隨著越來越多客戶將HPC工作負載引入EC2，亞馬遜也在積極做出響應，努力讓實例設計與工作負載需求保持一致。
縱觀之前提到的各種關鍵用例，可以看到客戶迫切希望擁有多種針對特定HPC工作負載進行優化的高性能、經濟高效的實例選項。雲服務在HPC領域堪稱福音，能夠提供對近乎無限的基礎設施資源的開放訪問。客戶則可以按需擴展，且僅根據實際使用的資源量付費。通過這種方式，客戶將順利擺脫容量有限、技術陳舊和成本高昂等本地集群所帶來的長期挑戰。
AWS提供的服務水平可保證在幾分鐘內實現從百級實例到千級實例、甚至更大規模的擴展彈性。這將消除作業的排隊時間，並根據需求擴展集群以極大提升效率，最終縮短客戶的產品上市時間。AWS發布的新實例將給企業客戶帶來顯著收益。隨著AI及其他前沿技術不斷創造出更複雜、更密集的工作負載，我們也期待看到各部門如何充分運用雲HPC提供的海量資源。
