HPC是什麼？

HPC 也就是「高效能運算」（High Performance Computing），指的是把大量計算資源集中起來，用來處理在一般桌機或工作站上根本跑不動、太龐大或太複雜的運算任務。這種系統通常會有上百甚至上千個處理器（不管是 CPU 還是 GPU），透過高速網路串接在一起，就像一個超大腦一樣同時運作，把任務分工完成。簡單來說，就是當單一電腦不夠力時，HPC 就像一支超強團隊，大家分工合作，把需要花幾天甚至幾個月跑完的工作，在幾個小時或幾分鐘內就搞定了。

HPC 的主要特點

  • 高運算能力： 整合大量處理器（包括中央處理器 CPU 和圖形處理器 GPU）來實現前所未有的計算速度，目前 AI 快速崛起，大多企業都是著重在 GPU 的資源建置。
  • 高速網路： 節點之間透過專用且高速的網路（例如 InfiniBand、Ethernet 等）連接，以確保數據能夠快速且低延遲地傳輸。
  • 平行處理： 程式通常被設計成可以分解為許多更小的部分，然後在不同的處理器上同時執行，以縮短總計算時間。
  • 大量記憶體與儲存： 能夠處理巨大的數據集，因此需要大量的記憶體和高效能的儲存系統。

HPC的主要應用與產業場景

HPC 不再僅限於學術研究機構的超級實驗室，其強大的運算能力已深入各行各業，尤其在這個AI 時代，企業紛紛在 GPU 的算力建置投入大量資源，積極於企業中導入 AI 應用，HPC 已成為推動創新、加速決策與提升競爭力的關鍵。以下是 HPC 的主要應用領域與產業場景：

  • 人工智慧與機器學習：不管是訓練大型語言模型（LLM）、影像辨識還是推薦系統，都需要大量資料與算力，HPC 能大幅縮短訓練時間，加速模型迭代。
  • 製造與工程模擬：像是汽車碰撞模擬、航太設計、結構力學分析等，透過 HPC 可進行高精度模擬與優化設計，減少實體測試的成本與時間。
  • 生命科學與藥物研發：基因定序、蛋白質結構預測、新藥模擬等，都仰賴大量資料與複雜運算，HPC 可加速分析流程，提升研發效率。
  • 氣候模擬與天氣預測：天氣預報、氣候變遷模擬需要處理龐大的即時與歷史氣象數據，HPC 可支撐大規模模型的即時運算。
  • 金融風險分析：高頻交易、風險評估、保險精算等需要快速模擬與大量計算，HPC 可提供即時分析與決策支持。
  • 能源開發與地質探勘：石油天然氣探勘、地震模擬或地質建模等，也都需要大量計算支援，HPC 可幫助企業提高準確度並降低勘探成本。

透過 HPC，各行各業得以在數據洪流中提煉價值，將複雜的計算挑戰轉化為創新突破的機會。它不僅是技術演進的產物，更是未來社會和經濟發展的強大引擎。

結論

在現代高效能運算 (HPC) 環境中，當企業積極投入 AI 與 ML 領域時，部署大規模的 GPU 叢集已成為常態。然而，對企業而言，如何有效管理這些數量龐大且成本高昂的 GPU 資源成了一個艱難的挑戰。為了解決這類複雜的資源管理問題，數位無限開發 AI-Stack 提供企業管理這些硬體資源的解決方案。AI-Stack 能夠協助企業對 GPU 叢集資源進行資源管理與監控，從而最大化資源利用率，提升整體運算效能，並有效降低營運成本。此外，針對高效能運算領域，AI-Stack 也提供了彈性分佈式訓練模組，結合Horovod 和 Deepspeed 等訓練框架，讓資料科學家可以直接透過 AI-Stack 平台，快速啟動訓練容器叢集來做高效能運算，大幅節省開模型發流程。

想了解更多 AI-Stack的彈性分佈式訓練模組，請見：彈性分佈式訓練(Elastic Distributed Training)是什麼？打造更高效的 AI 模型訓練新模式