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為你們揭秘究竟是誰在為“超級顯微鏡”提供算力

華為數(shù)據(jù)通信 ? 來源:華為數(shù)據(jù)通信 ? 作者:華為數(shù)據(jù)通信 ? 2021-06-02 10:51 ? 次閱讀
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“為什么手機用著用著續(xù)航能力就下降了?”這個問題相信很多人都很好奇。

——其實答案就隱藏在手機電池里。

目前常規(guī)的檢測方式是通過專業(yè)的技術(shù)手段檢測電池材料的微觀工作狀態(tài),但電池里“上演”的電化學反應過程往往稍縱即逝,暴露在空氣中還會與氧氣和水分發(fā)生反應,因此很難捕捉到具體的化學反應過程。 想象一下,如果是檢測新能源車中組裝在一起的幾十甚至上百塊鋰電池的狀態(tài),背后的難度可想而知。假如有一臺“超級顯微鏡”,能在納米顆粒度的級別中觀察整個新能源車電池組充放電過程,對電極材料微觀結(jié)構(gòu)的影響情況,那一定會對電池技術(shù)的發(fā)展起到巨大的推動作用。

現(xiàn)實中的大科學裝置就好比是這樣一臺“超級顯微鏡”。

主流媒體對大科學裝置的定義是:大科學裝置是指通過較大規(guī)模投入和工程建設(shè)來完成,建成后通過長期的穩(wěn)定運行和持續(xù)的科學技術(shù)活動,實現(xiàn)重要科學技術(shù)目標的大型設(shè)施。大科學裝置的建設(shè)可帶動物理學、化學、材料科學、納米科學等學科發(fā)展。

模擬計算,算力是永遠的剛需

大科學領(lǐng)域的實驗在開始之前往往需要進行大量的HPC模擬計算,因此算力就成為了永遠的“剛需”。而在模擬計算的環(huán)節(jié)中,需要多次測量物理仿真模擬中的隨機過程,而隨機變量的空間很大,由此就會產(chǎn)生海量的大數(shù)據(jù)樣本。為了獲取這些數(shù)據(jù),就需要擬合及誤差估計,同時后期的物理圖像還原也非常復雜,這就需要大計算作為支撐。

而在模擬計算的環(huán)節(jié)中,需要多次測量物理仿真模擬中的隨機過程,而隨機變量的空間很大,由此就會產(chǎn)生海量的大數(shù)據(jù)樣本。為了獲取這些數(shù)據(jù),就需要擬合及誤差估計,同時后期的物理圖像還原也非常復雜,這就需要大計算作為支撐。

如此巨量化的算力需求,讓作為支撐的HPC平臺面臨著巨大的壓力,同時未來發(fā)展創(chuàng)新的技術(shù)需求也要求HPC平臺不斷迭代升級,在此背景下,華為超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡CloudFabric 3.0解決方案很好地解決了這個問題。

技術(shù)創(chuàng)新,釋放HPC強大算力

基于RoCE 技術(shù)的全以太化創(chuàng)新, 華為超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡CloudFabric 3.0解決方案不僅實現(xiàn)了算力融合、性能提升,同時在架構(gòu)升級的基礎(chǔ)上也實現(xiàn)了全網(wǎng)智能運維,為HPC平臺提供了重要的算力“底座”支撐。

首先,該方案基于全以太架構(gòu)構(gòu)建0丟包的計算和存儲網(wǎng)絡,實現(xiàn)了鯤鵬和x86算力的大規(guī)模組網(wǎng),同時借助CloudEngine數(shù)據(jù)中心交換機的400GE大帶寬和創(chuàng)新的智能無損算法,可充分釋放HPC平臺的海量算力。

其次,數(shù)據(jù)中心向全閃存介質(zhì)演進,該方案通過存儲網(wǎng)絡協(xié)議算法的優(yōu)化升級,可使得HPC平臺由存量的“InfiniBand+ Fibre Channel(FC)+ 以太”組網(wǎng)升級為“全以太架構(gòu)”的組網(wǎng)方式,在性能顯著提升的情況下,其整體建網(wǎng)成本可降低30%。

最后,在此基礎(chǔ)上,得益于在過去30年間的運維經(jīng)驗,并將知識圖譜引入到整個網(wǎng)絡的運維中,不僅可以實現(xiàn)故障的3分鐘快速定位,還可以做到90%的風險預測,實現(xiàn)從被動運維到主動運維的轉(zhuǎn)變,以及風險感知到修復的自動閉環(huán),真正實現(xiàn)全網(wǎng)的智能化運維。

CloudFabric 3.0解決方案帶來的不僅是單點的提升,而是整個HPC平臺端到端性能的提升,以新以太釋放新算力,高效地滿足了各項模擬計算任務,為高能物理大裝置未來的持續(xù)創(chuàng)新提供了真正的源動力。

算力沃土,構(gòu)建強大“數(shù)字底座”

毫無疑問,高性能計算機始終在服務國家重大需求,如高能物理和氣候模擬等應用,高性能計算機已經(jīng)成為這些戰(zhàn)略部門的基礎(chǔ)設(shè)施,備受重視。

數(shù)據(jù)顯示,物理實驗室數(shù)據(jù)的增長正帶來算力的極大挑戰(zhàn),假設(shè)未來計算技術(shù)平均每年提升20%,10年將有6倍的技術(shù)提升,但對高能物理而言,仍需要在計算資源上增加約10倍的投入才能滿足未來的需求。

華為超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡CloudFabric 3.0解決方案也將會持續(xù)為國家大科學裝置打造性能更佳、成本更優(yōu)、效率更高的HPC基礎(chǔ)設(shè)施“底座”,提升科技創(chuàng)新能力以驅(qū)動經(jīng)濟社會全面高質(zhì)量發(fā)展,進而為國家的科技發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級做出更多的貢獻。

編輯:jq

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原文標題:是誰在為“超級顯微鏡”提供算力?

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