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6SE6440-2UD41-6GB1 说到AI的产业会基础设施，就不能不提到超算。无论对于科研、行业，甚至区域发展与国家战略来说，超算都是AI与相关新一代信息技术的核心。而随着AI等技术带来数据量大规模增长、数据结构多元化、数据分析任务复杂化，原本的HPC（高性能计算）体系也迎来了全新的变革与挑战。HPC正在走向HPDA（高性能数据分析）的新方向，AI时代的超算体系正在从计算密集型转向到数据密集型。

我们知道，人的聪明才智不仅来自反应能力，还来源于对知识、记忆、经验的准确调取和应用。当AI要变得更聪明时，一定需要更强大的数据处理能力。数据密集型超算，可以说是社会经济真正需要的AI大脑。

人脑中的记忆是存储在神经元当中的，那么AI时代的超算大脑中，数据将要存储在哪呢？

一场由数据密集型超算带来的存储变革正在发生。7月8日，在2021世界人工智能大会(WAIC2021)上，上海交通大学与华为公司联合发布了数据密集型超算示范中心。这是双方继4月份联合成立“高性能计算&存储技术联合创新中心”以来的又一重磅合作，开创了产学研一体化推动超算发展的全新模式。

让我们以此为基础来谈一谈：智能时代为什么必须发展数据密集型的“新超算”？与此同时，存储产业又如何帮助“新超算”跨越数据裂谷？

智能时代，数据密集型超算的产业需求

自疫情发生以来，全球无数国家和地区，相继意识到了超算能力的重要性。在确诊病例、寻找治疗方法以及研发疫苗的过程中，病毒与蛋白质解析能力至关重要。而相关工作就非常明显地展现出了计算由计算密集型，向数据密集型转化；由HPC向HPDA演进的必要性。

病毒解析任务中，需要快速产生海量数据，并且其结构复杂、数据形态多元。类似计算任务不仅考验计算能力，更考验全流程化的数据存放、调用、解析与再利用能力。如果仅仅是算得快，那么任务可能在数据的全流程循环中浪费大量时间。而疫情面前，时间就是生命。

在AI进入产业化周期的阶段，类似问题出现在各行业的超算需求中。自动驾驶、油气勘探、天文分析、工业数字化孪生，都清晰地指向数据密集型计算。华锐SL1500/77风机备品备件 
华锐SL1500/82型风机备品备件
风机机型华锐SL1500/82
新疆金风GW77/1500 型风力发电机组
新疆金风S50/750 风力发电机组
3MW风力发电机 3MW风机机舱柜
SCS温度模块 PTAI 216：bachmann XE82风机
模拟量输入/输出模块 AIO288厂家：bachmann：适用于XE82风机
FL1500风机
金风1.5MW风机
SCS温度模块 Bachmann PTAI 216    数量1
CAN总线从模块CS200/N 内带ISI222、AIO288、DIO248的驱动程序以及和CM202的通讯程序
编码器接口模块 ISI222       数量1
全新原装华锐风机 WTCBA200A crowbar 正品保障windtec
2 主控制器WT98 ABB/WT98 07KT98 个 1 3 
主控制器WT97 ABB/WT97 07KT97 个 1 
4 巴赫曼PLC（塔基） 整套 个 1
 5 PLC-电源模块 24VDC/68W NT255 个 1 
6 PLC-中央处理器模块 128MB MPC240 个 1
 
8 PLC-数字I/0模块 24VDC/1A DIO216 个 1 
9 PLC-温度记录模块 24VDC PTAI216

PLC模块/通讯RS204   
PLC模块/网口EM203   
PLC模块DI232
PLC模块DO232   
角度控制元件  ISI222
PLC模块CM202   
光纤传输接口模块 FS211/N
人机界面(触摸屏)|WT205 LX700/DD256/CF512/VX
巴赫曼人机界面（触摸屏）WT205 LX800/DD512/CF512/VX
巴赫曼人机界面(触摸屏)|WT205 LX700/DD256/CF512/VX||
巴赫曼WT205/T/BE1/LX7人机界面
24V电源模块 NT255
MPC240控制器 MPC270
数字量输入输出模块 DIO280
数字量输入输出模块 DIO232
模拟量输入输出模块 AIO288
DP模块 DPM200
背板 BS212
编码器模块  IS1202/IS1222 
FAST-BUS 模块    FM211 
风机PL模块ISI222   机舱
风机PL模块MX213    机舱 
风机PL模块FM211    塔基

华为IT产品线解决方案设计部部长陈默博士认为，超算发展目前主要有6大趋势：架构集群化、计算异构化、数据密集化、网络IP化、运营自动化和应用容器化。这些趋势的出现，不仅考验了超算本身的算力发展，还给超算的存储体系带来了一系列挑战。比如说：

1、超算对应的数据存储量与存储类型快速增加：自动驾驶、卫星探测等任务带来了数据量的几何级飙升。而智慧城市、地质勘探等行业带来了大量非结构化数据、混合类型数据的存在任务，这都对存储体系产生了更高要求。

2、数据调用性能极大增加，要求存储能力增强：HPDA形态下的超算体系，需要完成海量数据的短时间内大量吞吐，这对存储性能提出了挑战。

3、产业智能化趋势，要求存储可靠性趋向：在生产场景中落地的超算，需要结果高度可靠，且不能出现重复，更不能持续故障。这要求存储的可靠性极高，并具有强大的自我修复与诊断能力。

4、超算中心和数据中心融合：超算体系未来将承担更多的数据服务与数据利用职能，这就要求数据在存算场景中反复流动，快速循环，形成有效的数据湖场景。这将对现有存储体系造成巨大的升级。

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