【51CTO.com原创稿件】主题为“应用驱动?生态共建”的2017全国高性能计算学术年会(HPC China 2017)于10月19日在国家级科研教育基地安徽合肥召开，作为高性能计算领域的技术领导者之一，英特尔在会议上展示了最新高性能计算产品与解决方案。会议当天，笔者采访英特尔高性能与人工智能部门总监Nidhi Chappell，她从一级计算、高性能计算与云、高性能计算与AI三个方面与笔者分享了英特尔在高性能计算和AI方面的战略。
性能仍然是HPC的重中之重
Nidhi Chappell表示，在一级计算方向包括包括硬件技术、系统技术和软件技术三个方面的技术，这些技术都是为了提高HPC的性能，促进HPC应用。
硬件技术主要是基础架构的研发，英特尔除了有强大的技术研发团队之外，还与很多国家的计算室进行合作，共同开发面向AI应用的高性能硬件产品，以满足人工智能的应用和未来发展趋势的需求。Nidhi Chappell表示，虽然当前硬件的性能有了非常大的进步和提高，也能够满足大数据和人工智能等应用的计算需求，但从长远来看，性能仍然是HPC面临的第一挑战。如何提高CPU的计算性能，提高内存性能，扩宽数据从内存到CPU核心的通道，提高各种设备互联的能力，仍是未来硬件研发的重点。她透露，英特尔即将会在发布全新的技术和产品，在性能方面将会有重大提升。
系统技术主要是指超算中心的系统管理、散热等技术，这方面英特尔主要是跟超算中心进行合作，进行技术研发，以提供给客户最好的超算中心系统管理工具，在提高计算效率的同时，帮助客户降低能耗，节约超算中心的运营成本。
软件技术主要针对各种应用的软件开发，英特尔希望通过与高校和研发中心在各个层面进行合作，为客户提供不同场景的应用软件，满足客户需求，促进HPC应用落地。
Nidhi Chappell告诉记者，在硬件、系统和软件方面，英特尔都有着非常强大的研发实力，作为一家开放的公司，英特尔愿意与各种不同的伙伴合作，共同推动HPC应用的发展。
多种解决方案推动HPC和AI应用落地
随着云计算、大数据、物联网等技术的发展和应用，高性能计算的交付模式上也发生了一些变化，云计算、边缘计算等新型的计算形式，让用户可以更加灵活、高效的使用高性能计算。
Nidhi Chappell表示，除了一级计算之外，英特尔也在致力于将高性能计算与云进行融合，通过云计算的形式交付给客户使用HPC。她表示，高性能计算整合在云上能够带来更高的效率提高，并加速各种应用的落地，当然还能够降低HPC的使用成本，减少企业的IT支出。
她强调，在高性能计算与云的融合方面，中国与国外有着比较大的差异，主要一点是由于成本在推动。“在北美，放到云上效率更高，所以进展会非常快;中国市场不太一样，但并非说中国一定慢。”Nidhi Chappell如是说。
谈到边缘计算，就不得不提FPGA，实际上目前很多物联网的应用都采用了FPGA的解决方案。Nidhi Chappell认为，由于两者的架构不同，FPGA更适合于在对功耗要求极高的终端计算设备上进行应用，但在大规模的数据中心，CPU仍然是唯一的选择，因为CPU的性能仍然是最强的。当然，英特尔与在积极推动FPGA的应用，目前已经有了很多好的解决方案，足以满足很多场景的应用。
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