从药物研发到空间模拟 亚马逊云科技刷新高性能计算应用边界

12月22日消息，高性能计算（High Performance Computing，缩写为：HPC）凭极高算力、存力等优势，在科学研究、模拟仿真、气象预报、能源勘探、生命科学、智慧城市等领域被广泛应用。

尽管越来越多行业对高性能计算的需求快速增长，但是巨大的前期投入成本让很多企业望而却步。近几年，云计算已经可以全面支持HPC计算，云上高性能计算自带的弹性属性，让高性能计算得以更广泛的应用于更多行业企业。

例如，知名地理空间智能公司笛卡尔实验室（Descartes Labs）使用Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）云计算服务，执行High-Performance LINPACK（HPL）基准，达到每秒接近10 PFLOPS，并在2021年6月的全球TOP 500超级计算机排名中进入第41名。

同样的，AI驱动的新药研发创业企业英矽智能旗下的人工智能平台要处理大量的实验和文本数据，所以对于图形处理器(GPU)的要求很高。英矽智能的AI工具如PandaOmics和Chemistry42都运行于Amazon EC2，以获得极具灵活性和可扩展性的云端服务器而无需维护庞大的本地计算集群。

从空间模拟到药物研发，云上搭起的超算，推动HPC在更多行业落地。

就在上周的re:Invent2022全球大会，亚马逊云科技基于新发布的芯片推出了面向不同工作负载的全新高性能计算实例Hpc7g 和Hpc6id ，帮助高性能计算客户更好地应对不同的工作负载，如计算密集型负载、计算和网络密集型负载、数据和内存密集型负载等，同时提供超高的性价比，以进一步推动了高性能计算的普及。

2大全新HPC实例：Hpc7g、Hpc6id

今年2月，亚马逊云科技专为紧耦合高性能计算（HPC）工作负载构建的全新实例Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Hpc6a正式上市。Amazon EC2 Hpc6a实例搭载了第三代AMD EPYC处理器，与计算优化型Amazon EC2实例相比，用于HPC工作负载的性价比提升高达65%。

此次，re:Invent2022全球大会，在HPC 高性能计算领域，亚马逊云科技正式发布基于最新 Graviton3E 的 Hpc7g 实例以及基于 Intel 处理器的 Hpc6id 实例。

至此，亚马逊云科技旗下，基于AMD、Intel处理器，以及自研芯片Amazon Graviton3E的HPC 高性能计算实例齐集，为客户高性能计算场景提供更多选择。

新推出高性能计算实例Hpc7g、Hpc6id

亚马逊云科技CEO Adam Selipsky表示：“云的规模正在重新定义HPC，它带来的应用和创新改变了游戏规则。如果没有针对每个特定工作负载优化的一系列实例，就无法为HPC创建具有成本效益的性能基础，而HPC的极端规模意味着即使看似很小的资源差异也可能对性能、成本和运行速度产生重大影响。”

Hpc6id 实例——专为紧密耦合的 HPC 工作负载而构建的新实例类型

Amazon EC2 Hpc6id 实例，采用Intel 第三代处理器，基于 Amazon Nitro 系统构建的 EC2 Hpc6id 实例提供 200Gbps 弹性结构适配器网络，用于高吞吐量节点间通信，使客户 HPC 工作负载能够大规模运行。

Hpc6id 实例旨在为数据、内存密集型 HPC 工作负载、更高的内存带宽、更快的本地 SSD 存储和弹性结构适配器增强的网络提供领先的性价比。使用 EC2 Hpc6id 实例，可以降低 HPC 工作负载的成本，也可以充分利用亚马逊云科技的弹性和可扩展性。

Hpc7g 实例——专为大规模运行高性能计算工作负载提供超高性价比

Hpc7g 实例由亚马逊云科技全新自研 Amazon Graviton3E 芯片提供支持，为客户在 Amazon EC2 上的高性能计算工作负载，如计算流体动力学、天气模拟、基因组学和分子动力学等提供了超高的性价比。

据悉，Hpc7g 实例的浮点性能与 Hpc6a 实例相比性能提高了20%，让客户能够在多达数万个内核的高性能计算集群中进行复杂的计算。Hpc7g 实例实例类型有多种大小，最多具有64个 vCPU 和 128GiB 内存，这些实例将在2023年初正式投入商用。

亚马逊云科技Amazon EC2副总裁David Brown表示：“从Graviton到Trainium、Inferentia再到Nitro，亚马逊云科技每一代自研芯片都为客户的各种工作负载提供更高的性能、更优化的成本和更高的能效。我们不断推陈出新让客户获得卓越的性价比，这也一直驱动着我们的持续创新。”

高性能计算支持的Amazon SimSpace Weaver服务 助力大规模空间模拟

一直以来，模拟仿真都是高性能计算的一大应用场景。

所谓模拟仿真，即为了预测现实世界的可能结果，研究机构或企业等会营造可视化沉浸式的训练空间，如无人驾驶、智慧交通、机器人等行业企业往往会创建动态的3D仿真实验，来加速研发迭代，模拟仿真也用于制造更好的赛车、预测天气和模拟股票市场。

虽然模拟仿真可以解决很重要的问题，但大规模使用却受限于构建和运行模拟的难度。一般企业也缺少高性能硬件和专业人员。

基于亚马逊云科技的高性能算力，亚马逊云科技在此次re:Invent2022全球大会还推出了完全托管的计算服务Amazon SimSpace Weaver，希望帮助客户构建、操作和运行大规模的空间模拟仿真系统。

据介绍，Amazon SimSpace Weaver可以让客户可轻松实现复杂的、沉浸式的3D体验，并对大规模场景进行测试和可视化。Amazon SimSpace Weaver可支持100万以上的移动对象（如人、汽车、交通信号灯等）的实时交互的仿真对象，并且可将模拟仿真系统部署的时间从数年缩短至数月。

Amazon SimSpace Weaver按使用量收费，其具备的可扩展性和高弹性让客户无需准备昂贵的硬件，也无需额外的人员即可管理空间模拟系统。因为是全托管服务，客户可以只专注于模拟对象的设计以及观察模拟仿真系统的输出性能，并将他们的这些观测结果用于支撑不同业务场景的决策。

“模拟仿真将有助于我们在道路建设、仓库管理和灾难应对等方面做出更好的决策。我们可以通过模拟，运行大量假设的场景，无需等待多年就可以查看我们的行为对未来的影响”，亚马逊首席技术官Werner Vogels强调：“未来我们世界上的几乎任何事物都可以被模拟，并最终将被模拟，Amazon SimSpace Weaver等技术的推出为未来铺平了道路。”

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