"HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. "

-----By John Russell
Senior Editor of HPCwire

模擬銀河，了解暗物質的運動和形成
優化海洋模型，提供氣候預測
Literally，Cloud HPC的征途，是星辰大海啊

去年，我們暴風哭泣，云端高性能計算終于有了姓名。

今年，在Hyperion Research的年度HPC市場報告里，Cloud HPC正式擁有了席位。就像HPC wire主編John Russell說的：“HPC-in-the-cloud is now a thing – not a soon-to-be thing. ”

1、全球市場受疫情影響下跌，Cloud HPC逆勢增長
2、BIO/CAE領域占全球過半份額，EDA國內大熱
3、AI和高性能數據分析加速增長
4、為什么Cloud HPC贏了？
5、中小企業“暗搓搓”上云

全球市場受疫情影響下跌
Cloud HPC逆勢增長

全球HPC市場由本地服務器（包括超算中心、本地工作站等）和云端組成。
總HPC市場2020年是161.46億美元，受疫情影響比2019后少了將近15億美元。其中，本地服務器市場總量為118.46億美元，比2019下降了14%。

與上面兩個數據相反，云端Cloud HPC市場逆勢上漲，從2019年近39億美元增長到了2020年的43億美元，年增長率為10.3%。

Hyperion Research預測Cloud HPC市場2024年將達到88億美元的市場規模，未來5年年均復合增長率為17.6%，是本地服務器市場增長率的2.6倍。這還是因為受疫情影響，下調了預期。

Hyperion Research判斷增長主要來自兩個原因：
1、全球為了對抗COVID-19對HPC的新需求（藥物研發領域）;
2、來自云端的HPC市場需求比原來預計的增長更加迅速。

速石觀點：
Hyperion Research針對的是全球市場，報告中并未單獨對中國市場進行分析和預測。
中國是全球最早有效控制住疫情的國家，也是2020年全球主要經濟體中唯一GDP正增長的國家。
隨著國內高新技術企業在研發上的人員和資金投入不斷增長，我們判斷，國內的云端高性能計算Cloud HPC市場的增長速度一定高于全球平均水平。 

我們從整體規模、使用體驗、計費方式、商用門檻、更新周期、合作生態、云端支持七個角度對超算和云計算進行了全方位的對比，可以了解一下：國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手

BIO/CAE領域占全球過半份額
EDA國內大熱

下表中可以明顯看出：
BIO生命科學領域和CAE工業仿真領域在云端高性能計算方面跟本地服務器相比占絕對優勢。兩者占據的全球市場份額超過50%。

原因有兩方面：
1、BIO生命科學（主要包括藥物研發和生信分析等）和CAE領域本身的HPC高性能計算需求一直就很高，許多行業企業的本地機房長期滿負荷運作，需要在云端尋找更多資源；
2、相比國防政府等部門，BIO和CAE行業的商業化程度更高，這使得他們也更有動力去尋找高性價比解決方案。 

速石觀點：
1、根據我們的觀察，國內Cloud HPC市場中BIO和CAE的份額目前低于全球水平，未來還有很大的發展空間。
2、關于半導體EDA領域，我們判斷，國內EDA行業對于Cloud HPC的市場需求將持續擴大。
在中國，“國產化替代”的提出與“十四五規劃”的公布都明確了技術創新的重要性，而相關部門也相繼出臺了不少利好本土半導體行業的政策。隨著國內半導體行業的發展，IC設計對于算力的要求呈指數增長，傳統IT模式無法有效滿足IC設計的需求。我們已經看到了這個趨勢，也做了很多落地實踐：

EDA云平臺49問
5000核大規模OPC上云，效率提升53倍
從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

AI和高性能數據分析加速增長

去年——
HPDA高性能數據分析領域的增長速度超過HPC市場整體增長速度；
AI領域的增長速度高于整個HPDA高性能數據分析領域的增長速度。 

今年的結論依舊如此，甚至增長速度又多了不少。

報告顯示，AI領域云端市場增長的原因主要兩個：
1、本地獲取不到某些硬件或者軟件資源；
2、云端收集或存儲的數據（更適合在云上使用）。 

當增速迅猛的AI遇上的占據最大市場份額的生命科學，就有了這本《【2021年】全球44家頂尖藥企AI輔助藥研行動白皮書》，歡迎掃碼添加小F微信（ID：imfastone）獲取

為什么Cloud HPC贏了？

下表是Hyperion Research判斷用戶不愿意購買更多本地服務器的原因。

前7個問題我們都能解決，事實上很多問題在云端根本就不存在。

關于排名第一的成本問題，強烈建議看一下這篇：幫助CXO解惑上云成本的迷思，看這篇就夠了

而Cloud HPC的優勢遠不止這些，報告也給出了驅動用戶使用云的關鍵因素，包括：

云端能夠支持的應用越來越多
不僅是應用支持數量上的提升，還包括對應用的云端優化，以及你能夠在云端快速找到最適配的資源。

可量化的、明確可見的效率提升
比如我們的Auto-Scale功能可以自動監控用戶提交的任務數量和資源的需求，動態按需地開啟所需算力資源，所有操作均自動化完成：EDA云實證Vol.1：從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

使用Cloud HPC運行任務更透明
我們支持用戶通過直觀的圖形化界面實時查看任務和集群運行情況：CAE云實證Vol.2：從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？

云平臺支持用戶異構使用資源
我們不僅支持異構計算，還能自動切換：生信云實證Vol.6：155個GPU！多云場景下的Amber自由能計算 

此外，一些新技術會讓任務在云上比本地跑得更高效，云端近乎海量的資源就不用多說了，我們曾在云端調用10萬核CPU，將原先預估本地需要5年的計算任務縮短到15小時：生信云實證Vol.3：提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子

中小企業“暗搓搓”上云

Hyperion Research在報告提到中小型HPC用戶（硬件總花費在10萬美元以下）的本地服務器市場份額自2008年經濟危機之后就一蹶不振，至今也沒能恢復到與市場其他類型客戶一致的增長水平。最近的研究表明，這些用戶增長緩慢的部分原因在于他們增加了在云端的投入。 

基于全球經濟趨勢的影響，云對中小型用戶的吸引力正在逐漸增強。 

專注通信技術領域的市場咨詢機構Mind Commerce在2021年1月發布的最新報告中認為通過“HPC即服務”（HPCaaS），多達52％的收入將直接歸因于基于云的業務模型，這使高性能計算解決方案可用于更廣泛的垂直行業和公司，從而提供計算服務來解決范圍更廣的問題。 

吶，我們就有一種適合中小型用戶使用的HPC Cloud產品：

集成多種應用，大量任務多節點并行
應對短時間爆發性需求，連網即用
跑任務快，原來幾個月甚至幾年，現在只需幾小時
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支持高級用戶直接在云端創建集群

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你也許想了解具體的落地場景：
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從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？
從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

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