“云”对超算中心的吸引力

　　伴随着高性能计算性能的不断提升和系统的日益庞大，单一计算平台与不同应用多样化需求的矛盾也日益突出，同时后期部署、管理、能耗、散热等成本也不断提高，导致实际的计算成本居高不下，单纯的CPU利用率已不能用来作为衡量高性能计算中心服务水平和效益的惟一指标。

　　云计算，作为一种新型的计算模式，可以将应用、数据和IT 资源以服务的方式通过网络提供给用户使用，在提供高性能计算用户所需的自主性和安全支持以外，实现更大的资源灵活性和更丰富的使用计量方式，成为许多用户优先考虑的解决方案。采用云计算的基础架构，高性能计算中心可以自动地管理和动态地分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动部署多种应用平台，从而根据不同需求实现快速高效、动态优化的资源分配。利用云计算的特性，高性能计算中心既可以为传统的计算服务提供更加灵活扩展的计算资源，也可以为各种不同项目提供动态使用的“专属系统”。

　　传统“云”方案的挑战

　　但是，如何有效利用云的方式取决于应用，对于计算密集型和I/O密集型的高性能计算应用，传统的云计算解决方案往往束手无措，其主要的障碍包括：

　　I/O瓶颈

　　当前许多云计算架构建立在服务器虚拟化技术之上。由于虚拟机的I/O实现机制不同，在许多系统平台上会严重影响应用的网络延迟和访问带宽，造成额外的资源需求，降低了整体运算性能。对于一些基于MPI的并行程序，其性能甚至可以相差数倍。

　　数据瓶颈

　　高性能计算通常需要对大量的非结构化数据进行访问，由于云计算环境中所提供的计算平台具有多样性和灵活性的特点，需要考虑为不同平台提供统一的高速数据访问性能、全局命名空间和多种应用访问协议支持，同时支持和计算资源快速分配相匹配的数据管理功能。根据应用需求，存储容量应当能够动态增加或移出，确保信息始终可用。

　　管理瓶颈

　　传统的高性能计算，其资源一般相对固定，通常通过资源和负载管理软件来提高资源的利用率，在云计算环境中，资源上限远大于一般应用的需求相比，如何有效地结合负载管理和资源配送，提高总体系统利用率和用户服务质量，同时满足特定应用高峰时间的需求，是构建高性能计算云所必需考虑的问题。

　　因此，对于高性能计算中心来说，需要结合其自身的应用特点和云计算平台的优势，通过虚拟化技术和自动化技术，同时支持物理机和虚拟机环境，实现硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、统一部署、统一监控和统一备份，打破单个运算对资源的独占，提供动态的高性能计算服务平台。