本次活動將重點聚焦高性能計算(HPC)與人工智能(AI)在制造行業(yè)的深度融合，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的智能制造新趨勢。
“With the rich resources available in OCI, our HPC platform for R&D customers has massively accelerated the simulation process. Products get to market faster, and it enables us to expand our reach to more organizations.”
Chen Xi, CEO, Shanghai Fastone Information Technology Co.
Business challenges
High Performance Computing (HPC) is the foundation of computer-aided engineering, simulation, and machine learning in many industries, including life sciences, semiconductors, and automobile manufacturing. With its powerful, cost-effective computing capabilities to solve complex mathematical and scientific problems, HPC is also a necessity in higher learning and research sectors.
Shanghai-based Fastone Information Technology provides a one-stop, application-defined cloud platform optimized for over 240 HPC applications, applicable to numerous use cases when deployed on-premises, in the cloud, or in hybrid scenarios. Using these services, the company’s customers experience increased efficiency and reduced total cost of ownership.
Fastone’s leadership team recognized the need to add massive amounts of public cloud computing resources to support its customers’ emerging requirements for scaling to demand. The goal was to build an HPC infrastructure that could automatically scale to more than 10,000 cores.
OCI autoscaling enables Fastone to run an HSPICE analog circuit simulation 42 times faster by dynamically turning on the required computing resources.
Why Fastone Information Technology chose Oracle
The company invited cloud platform providers, including Oracle, to present a benchmarking proof of concept for HPC workloads. The challenge was to perform a LINPACK benchmark, documenting cloud efficiency at a level that could vault Fastone into the TOP 500 rankings.
Oracle excelled in this test of computing titans, with Oracle Cloud Infrastructure (OCI) in an HPC shape using Oracle Optimized3 instances running at a very high bandwidth and low latency made possible by Remote Direct Memory Access. Using Intel Ice Lake-based processors, the proof of concept scaled to 270 nodes/9200 cores with RoCEV2 (RDMA over converged Ethernet).
As a result, Fastone selected OCI for superior HPC performance, driven by the latest generation of Intel Ice Lake processors, and for the unmatched ability to scale with stability while also providing high volume storage.
Results
OCI provided Fastone with the capabilities to offer HPC workloads at a lower cost, which enabled the company to extend this benefit to its cost-sensitive customers. The company’s state-of-the-art CPU, GPU, and HPC-related technologies speed up computer-aided engineering processes. And these ready-to-use resources greatly reduced the time from procurement to simulation for Fastone clients.
By offering flexible computing services on bare metal servers optimized for HPC applications, Fastone’s customers can build and schedule massive cloud resources in a short period of time. This platform compressed the work of years into only hours for customers requiring HPC for drug discovery, or weeks into hours for electronic design automation, computational fluid dynamics, and many others.
OCI autoscaling allowed Fastone to run an HSPICE analog circuit simulation 42 times faster by dynamically turning on the required computing resources. This provided greater chip performance for critical applications, such as vehicle braking systems, robotic surgical equipment, or 24/7 manufacturing lines. By automatically monitoring the number of tasks and resources, customers reduced simulation time from 30 days to 17 hours, while silicon chip designs have grown larger and more complex.
Likewise, in drug discovery, the HPC on OCI solution equipped one customer with a 2,875X increase in AutoDock Vina molecular modeling simulation capabilities, the docking analysis system governing the identification of new medicines. In another example, one customer needed to predict how small molecules bind to a receptor of a known 3D structure. Fastone reduced simulation time for 28 million molecules from 5 years to 15.23 hours by automatically building and scheduling large-scale computing power clusters with 100,000 cores on OCI.
Published:November 18, 2022
About the customer
Fastone offers a complete set of out-of-the-box R&D environments, centered on the analysis and acceleration of industry applications. It delivers an hourly visualization platform to help users get started quickly with massive cloud heterogeneous resources.
Source：https://www.oracle.com/customers/fastone/
The post Fastone achieves new high performance computing levels with Oracle Cloud appeared first on 速石科技BLOG.]]>
雖然云現(xiàn)在在企業(yè)計算中無處不在，但有一個領域向云的轉(zhuǎn)變才剛剛開始：超級計算。
超級計算機是世界上最大、最強大的計算機的統(tǒng)稱，曾經(jīng)只提供給政府、研究型大學和最富有的公司，用于破解敵人的密碼、模擬天氣和設計核反應堆。但今天，云計算正在將超級計算帶入主流。
這種轉(zhuǎn)變有可能加速（或破壞）企業(yè)交付復雜工程產(chǎn)品的方式，從設計能夠到達太空和超音速噴氣式飛機的火箭到創(chuàng)造新藥和發(fā)現(xiàn)隱藏在地下深處的大量石油和天然氣。
正如企業(yè)云計算為企業(yè)創(chuàng)造了吸引客戶的新方式以及從軟件即服務到移動計算的顛覆一樣，超級計算將通過加快研發(fā)速度和產(chǎn)品開發(fā)的數(shù)量級，為創(chuàng)新突破開辟新的可能性。
例如，協(xié)和式飛機超音速運輸計劃花了25年的時間和5億美元（經(jīng)通貨膨脹調(diào)整）才在1976年啟動了首次商業(yè)飛行。與Boom Supersonic形成對比，Boom Supersonic是一家承諾將航空旅行時間縮短一半的初創(chuàng)公司，在3.5小時內(nèi)在紐約和巴黎之間穿梭乘客。它成立于2014年，計劃在一半的時間內(nèi)交付其 overture超音速客機而成本和人員的一小部分。
Boom的快速研發(fā)速度是由云超級計算驅(qū)動的。快速的軟件仿真使該公司能夠取代協(xié)和式飛機所需的大部分物理原型和風洞測試。由于云，Boom有能力在AWS云上快速運行53萬個計算小時，并計劃擴展到超過100億個計算小時。該公司已經(jīng)從美聯(lián)航承諾購買15架超音速運輸機，盡管該飛機尚未飛行。這就是航空公司對迄今為止產(chǎn)生的數(shù)百萬小時計算機模擬結果的信心。
那么，鑒于這項技術的潛力，為什么只有不到四分之一的超級計算機基于云計算的模擬？簡單的答案是，這很難。計算工程需要復雜而專業(yè)的技術堆棧，很少有公司IT組織擁有內(nèi)部專業(yè)知識，可以在云中建立真正的研發(fā)運營。
這有幾個原因。首先，使計算工程成為可能的高性能計算基礎設施是公共云提供商的新產(chǎn)品。其次，所需的仿真軟件設置和維護可能很復雜。第三，隨著IT技術的進步，選擇正確的軟件/硬件組合并保持適當?shù)呐渲脤τ趯崿F(xiàn)計算工程工作負載的最佳性能至關重要。這個過程對組織來說是多么具有挑戰(zhàn)性，因為速石就是專門幫助公司建立和自動化這些系統(tǒng)。
雖然啟動并運行基于云的超級計算機可能很困難，但回報可以使它非常值得付出努力。如今，研發(fā)人員可以在幾乎無限的計算能力上使用他們選擇的仿真軟件，而無需擔心基礎設施，并運行基于云的桌面與他們的仿真或模型進行交互。技術領導者可以應用策略來控制成本，并在解決問題的時間和最低成本之間找到平衡。簡而言之，這是一種以研發(fā)為中心的超級計算體驗，按需提供并按消費量計費。
問題是：你怎么知道什么時候有超級計算機可以幫助解決的問題？
什么時候超級計算機值得？
在過去十年中，大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了深刻的新業(yè)務見解，并改進了大型數(shù)據(jù)集的分析方式。研發(fā)中的計算方法將通過模擬同樣深刻地提高工程產(chǎn)品的物理性能。所有模擬的共同點是，我們正在根據(jù)塑造我們世界的科學原理（從物理學到化學再到熱力學）來確定產(chǎn)品如何與其環(huán)境相互作用的可能觀察結果。
在以下情況下，基于云的超級計算對組織特別有用：
加快上市時間：
通過基于云的仿真而不是物理原型來評估新設計，可以顯著加快公司將新產(chǎn)品創(chuàng)新商業(yè)化的速度。總部位于佛羅里達州的初創(chuàng)公司Sensatek創(chuàng)造了一種創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，該傳感器粘附在渦輪葉片上，以測量飛行過程中噴氣發(fā)動機的內(nèi)部應力。空軍想購買Sensatek的傳感器，但該公司沒有資源購買超級計算機來足夠快地完善其產(chǎn)品，直到它轉(zhuǎn)向云中的高性能計算。同樣，專用自行車通過快速原型進行仿真，以便他們可以快速微調(diào)其公路自行車空氣動力學和整體性能。
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數(shù)字孿生：
當物理原型設計不切實際時，模擬產(chǎn)品與真實場景的交互至關重要。例如，聚變核反應堆初創(chuàng)公司英聯(lián)邦聚變系統(tǒng)公司依靠模擬來驗證潛在的反應堆設計，因為從未存在過商業(yè)聚變反應堆。總部位于德克薩斯州的火箭初創(chuàng)公司Firefly Aerospace依靠計算工程來探索和測試其登月商用火箭的設計。同樣，藥品制造商需要復雜的模擬來了解分子如何與生物環(huán)境相互作用，然后才能致力于產(chǎn)生新的藥物發(fā)現(xiàn)突破。
將 AI/ML 與仿真相結合：
仿真不僅可以預測單個人工設計產(chǎn)品的性能，還可以預測各種潛在設計的性能。投資于這些虛擬實驗的組織在模型上開發(fā)知識產(chǎn)權，涵蓋廣泛的設計參數(shù)和對產(chǎn)品性能的影響。這是早期采用者公司通過其數(shù)據(jù)資產(chǎn)獲得競爭優(yōu)勢的地方。日產(chǎn)、現(xiàn)代和 Arrival 等汽車制造商使其工程師能夠更輕松、更快速地測試新的設計技術，以便在日益復雜的操作環(huán)境中制造更安全、更高效的車輛，具有自主、電動和互聯(lián)功能。在開發(fā)高級駕駛員輔助系統(tǒng)時，ML 算法可以在模擬世界中訓練駕駛員軟件。正如飛機風洞測試已經(jīng)虛擬化一樣，自動駕駛系統(tǒng)的測試也可以實現(xiàn)虛擬化。
在生命科學領域，Recursion Pharmaceuticals正在將人工智能技術應用于生物學，并通過在超級計算機上使用機器學習將細胞分析速度提高20倍來加速新藥發(fā)現(xiàn)。
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新的計算產(chǎn)品或服務：
云的規(guī)模和互聯(lián)性質(zhì)為科學和工程創(chuàng)造了新的可能性。例如，三星電子創(chuàng)建了一個基于云的計算工程協(xié)作平臺，因此無晶圓廠客戶（設計和銷售硬件但不制造硬件）可以按需使用各種電子設計自動化工具，并在制造之前與三星合作進行設計。這種新方法本質(zhì)上將持續(xù)集成（當今軟件開發(fā)中常見的實踐）帶到了工程產(chǎn)品中。工程師不僅可以快速驗證其設計決策，還可以將設計集成到整個系統(tǒng)中，以實現(xiàn)無縫協(xié)作以及系統(tǒng)級仿真和驗證。
從大數(shù)據(jù)到大計算
隨著過去十年圍繞社交媒體、移動和云技術的所有投資，下一個重大的行業(yè)轉(zhuǎn)型可能會在科學和工程領域到來。在這個新世界中，隨著創(chuàng)建真實世界產(chǎn)品的數(shù)字孿生的模擬變得越來越普遍，數(shù)據(jù)生成（而不僅僅是收集）將變得越來越重要。
在云中利用超級計算正在成為許多行業(yè)創(chuàng)新的基礎，特別是隨著持續(xù)集成和持續(xù)交付將研發(fā)與產(chǎn)品周期和公司的軟件交付流程更加緊密地聯(lián)系在一起。云中的超級計算正在使昨天看起來像科幻小說的事情成為可能。事實上，有些行業(yè)只是因為這種新的計算能力而存在，比如私人太空旅行。
像SpaceX和Blue Origin這樣的火箭公司在15年前幾乎是不可能的。這些航空航天領域的創(chuàng)新領導者需要數(shù)億美元來構建計算機基礎設施，以運行其業(yè)務所需的模擬。但是，像Firefly，Relativity和Virgin Orbit這樣的下一代航空航天公司現(xiàn)在可以以不到傳統(tǒng)同行十分之一的成本提供研發(fā)成果。他們今天可以在任何規(guī)模上做到這一點，迅速消除創(chuàng)新的障礙。
今天，任何人都可以啟動世界一流的超級計算機。這改變了創(chuàng)新的步伐和動態(tài)，其影響直到最近才開始顯現(xiàn)。
END
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與普通計算相比，高性能計算（High Performance Computing，簡稱HPC）使用戶能夠通過計算機建模、仿真和分析來解決復雜的、計算要求高的生物醫(yī)藥、cro藥研、cadd計算機輔助藥物研發(fā)、ngs基因測序、分子對接、EDA驗證、IC設計、半導體芯片封裝、CAE仿真、汽車虛擬仿真、流體力學分析、空氣動力學分析、智能制造、AI訓練、人工智能深度學習、大數(shù)據(jù)分析和高校科研的計算問題。HPC高性能計算中使用的應用程序需要高帶寬、增強的網(wǎng)絡和強大的計算能力。
HPC高性能計算系統(tǒng)是由什么組成的？
HPC高性能計算系統(tǒng)可以是由云平臺上的無數(shù)個GPU密集型服務器組成的分布式集群，也可以僅僅由一臺超級計算機組成。
什么是Cloud HPC？
上述場景中，由分布在世界各地的無數(shù)個GPU密集型服務器組成的分布式集群，統(tǒng)一由一個云平臺調(diào)度，這種將無數(shù)高性能計算機通過網(wǎng)絡連接在一起的云平臺，就叫做Cloud HPC，可譯為“高性能計算云”或“高性能云計算”，是一種在云中獲取高性能計算資源的方法。
由此我們引申出下面的概念：
什么是HPC高性能計算集群？HPC高性能計算集群是如何運行的？
一個hpc高性能計算集群由成百上千臺聯(lián)網(wǎng)的服務器組成。每個服務器稱為一個節(jié)點。每個集群中的節(jié)點彼此并行工作，這大大提高了處理速度。為了構建一個高性能的計算體系結構，計算服務器通過網(wǎng)絡連接成一個計算集群。軟件程序和算法在高性能計算集群中的服務器上同時運行，并與數(shù)據(jù)存儲器聯(lián)網(wǎng)，用來傳輸數(shù)據(jù)。這些組件一起無縫運行，完成一系列不同的任務。為了以最佳性能運行，每個組件必須與其他組件保持同步。例如，存儲組件必須能夠在處理數(shù)據(jù)的同時向計算服務器提供和接收數(shù)據(jù)。同樣，網(wǎng)絡組件必須能夠支持計算服務器和數(shù)據(jù)存儲之間的高速數(shù)據(jù)傳輸。如果一個組件跟不上其他組件，整個HPC高性能計算集群的性能就會受到影響。
HPC高性能計算的優(yōu)勢有哪些？
幾個點可以概況：
1.高性能計算（HPC）擁有快速處理數(shù)據(jù)的能力；
2.高性能計算（HPC）可瞬間分析大量數(shù)據(jù)，如財務計算；
3.高性能計算（HPC）相較于超算占有價格優(yōu)勢，可通過簡化和優(yōu)化數(shù)據(jù)處理任務來節(jié)約成本。
為什么HPC高性能計算很重要？
隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、人工智能（AI）和三維成像等技術的發(fā)展，組織必須處理的數(shù)據(jù)的大小和數(shù)量正呈指數(shù)級增長。對于許多目的，如實時體育賽事流媒體、跟蹤發(fā)展中的風暴、測試新產(chǎn)品或分析股票趨勢，實時處理數(shù)據(jù)的能力至關重要。
為了在競爭中領先一步，企業(yè)需要閃電般快速、高度可靠的IT基礎設施來處理、存儲和分析大量數(shù)據(jù)。高性能計算由此應運而生。正是通過數(shù)據(jù)，才有了突破性的科學發(fā)現(xiàn)，推動了改變游戲規(guī)則的創(chuàng)新，改善了全球數(shù)十億人的生活質(zhì)量。高性能計算是科學、工業(yè)和社會進步的基礎。
HPC高性能計算的應用場景有哪些？
HPC高性能計算解決方案在多個行業(yè)中廣泛應用。典型的應用場景有：
- 材料科學： HPC高性能計算可用來幫助科學家進行有限元分析，模擬材料的微觀結構，找到可再生能源并創(chuàng)造新型材料。
- 天文氣象學：HPC高性能計算可用來推演和模擬氣候變化，預測和跟蹤風暴，為人們提供更加精確的天氣預報。
- 天體物理實驗室：HPC高性能計算可應用于量子力學研究和天體物理模擬，例如宇宙大爆炸的模擬計算、早期宇宙的形成。
- 航空軍事領域：HPC高性能計算還可用于飛機和宇宙飛船的空氣動力學，核武器的爆炸，以及核聚變反應堆的設計等場景。
- 媒體和娛樂：HPC高性能計算可用來編輯故事片，渲染令人振奮的特效，并在世界各地直播事件。
- 石油和天然氣勘探：HPC高性能計算用于更準確地確定新井的鉆探位置，并幫助提高現(xiàn)有油井的產(chǎn)量。
- 人工智能AI訓練和機器學習：HPC高性能計算用于檢測信用卡欺詐，提供自我引導技術支持，教授自動駕駛車輛，并改進癌癥篩查技術。
- 金融科技領域的應用：HPC高性能計算用于跟蹤實時股票趨勢、分析量化交易和自動化交易數(shù)據(jù)、通過大數(shù)據(jù)分析做風險評估。
- CAE計算機輔助工程設計：通過CAE虛擬仿真和3D建模，HPC高性能計算用于設計新產(chǎn)品，模擬測試場景，提高零件精密度。
- 生命科學和生物醫(yī)藥研發(fā)領域：HPC高性能計算可通過CADD計算機輔助藥物研發(fā)、NGS基因分析等技術，幫助CRO制藥企業(yè)快速開新藥；通過計算機輔助臨床檢測與診斷（CAD）等技術，提高疾病的診斷準確性、縮短患者診斷流程與體檢時間。在分子模擬領域，高性能計算用于計算化合物、生物大分子、聚合物和晶體的結構和性質(zhì)。
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關于云端高性能計算平臺：
《速石百科》編撰機構簡介：
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