人工智能与 HPC 日益增长的需求

深度学习的最新发展正在成为人工智能的游戏规则改变者。神经网络彻底改变了我们让计算机学习和建模行为的方式，特别是对于语音和图像识别等这些的任务，这些任务一直是传统编程范式所面临的挑战。然而，尽管他们目前大肆宣传，但我们所知的神经网络是一项可以追溯到 1960 年代的创新。他们最近成为众人瞩目的焦点只是高性能计算（HPC）持续发展的结果。

什么是 HPC（高性能计算）？

高性能计算是计算机集群，允许它们并行执行任务，从根本上减少执行时间。多年来，CPU 和 GPU 硬件的创新以及分布式软件的突破，使深度学习成为一项可行的努力。曾经无法训练的简单神经网络现在可以在几小时或几分钟内完成训练。这也将HPC 以及机器学习和数据分析提升为现代企业的重要资产。

也就是说，深度学习仍然是一个重大的计算挑战，即使对于现代多线程、多核 CPU 也是如此。深度学习往往是一种非常需要数据的实践，一般的经验法则是训练数据集越大，生成的模型的性能就越好。此外，对于声音、图像和文本等数据类型，训练数据的维度也成为一个障碍。真正使今天的大规模深度学习模型训练可行的是使用产生图形处理单元或gpu的HPC集群。

GPU 优于 CPU

与传统 CPU 相比，现代 GPU 可以包含数千个处理核心，使其能够以更高的速度并行执行简单的任务。这种结构非常适合神经网络，因为从本质上讲，它们只是一系列矩阵计算。这些计算很容易并行化，使 GPU 执行它们的速度比传统 CPU 快 50 倍。此外，随着神经网络的复杂性和训练数据维度的增加，使用 GPU 的优势变得更加明显，将训练时间从数月和数周减少到数小时和数分钟。深度学习模型的训练往往也是一个经验过程，需要多个具有不同超参数的训练周期，并测量产生最高准确度的理想集。

为什么需要高性能计算

随着人工智能和数据分析成为现代企业和公司在竞争中获得优势的重要资产，内部HPC集群执行这些数据密集型任务的需求也随之增加。虽然基于云的模型非常适合原型制作，但拥有自己的 HPC GPU 集群可以让您更好地控制数据处理和建模。从长远来看，它往往更具成本效益，特别是如果您的业务需要继续开发人工智能的话。此外，本地 HPC 集群是必要的，它具有严格可访问性。

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随着数据驱动计算成为主流，对高性能计算及其持续发展的需求变得越来越大。随着物联网和智慧城市开始奠定基础，我们迈向更加互联的未来，数据将成为更丰富的资源。我们未来的更多系统，例如自动驾驶汽车、智慧城市基础设施及其管理和能源网络，将需要及时、精确地处理数据才能有效运行。HPC是实现这一愿景的重要组成部分，使我们能够在数据驱动的未来利用深度学习和人工智能。

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