HPC
解决方案
高性能计算（High - performance computing，HPC）是一个计算机集群系统。它借助多样化的互联技术，将多个独立的计算机系统紧密相连，构建起一个协同工作的整体。在这一体系中，各连接系统的计算能力得以汇聚融合，形成强大的综合计算效能，从而能够高效地攻克各类大型计算难题。
场景痛点
计算资源利用率低
不同科研项目或业务场景对计算资源的需求波动大，固定资源分配导致部分时段资源闲置，而高峰时段又无法满足需求。
系统扩展性差
随着业务发展，计算任务规模和数据量不断增大，传统架构难以灵活扩展以适应新需求。
数据管理复杂
HPC产生海量数据，存储、传输和备份面临巨大压力，数据一致性和安全性难以保障。
能耗问题突出
大规模HPC集群运行消耗大量电力，增加运营成本且不符合绿色计算趋势。
技术方案
HPC 集群架构需以 “计算 - 通信 - 存储” 三位一体为设计原则，通过硬件选型与架构设计的深度耦合，实现高性能计算任务的效率最大化。
HPC方案通过硬件选型与架构设计的深度协同，最大化高性能计算效率。其设计需平衡算力、网络带宽与存储IO的匹配性，避免性能瓶颈并优化资源利用率。
应用场景
HPC（高性能计算）硬件方案通过异构计算架构和定制化硬件加速解决不同场景的技术需求：科学研究依赖超算的CPU并行计算（如AMD EPYC处理器）和高速互联（InfiniBand）处理大规模仿真；工程设计结合CPU多核计算与专业GPU（NVIDIA RTX PR06000）实现CAE/CAD实时渲染；金融分析则侧重低延迟（FPGA加速）和高吞吐（高频交易服务器），通过RDMA网络和NVMe存储优化实时数据处理。各场景均通过任务专用硬件组合（CPU+GPU）和分层存储架构（内存+NVMe SSD）实现性能最大化。
科学研究
工程设计
金融分析
方案优势与价值
提高资源利用率
通过动态资源调度和弹性伸缩，使计算资源利用率提升30%以上，降低硬件采购成本。
增强系统扩展性
分布式架构和模块化设计便于系统横向和纵向扩展，满足业务快速增长的需求。
优化数据管理
分布式存储和高效网络互联确保数据快速存储和访问，数据分层存储降低存储成本，数据备份和恢复机制保障数据安全。
降低能耗
节能技术的应用使系统能耗降低20% - 30%，减少运营成本，符合绿色发展理念。
提升业务竞争力
快速的计算能力和高效的数据处理能力，帮助企业在科研、工程和商业领域取得领先优势，加速创新和业务发展。
