云计算对阵高性能计算

经过数年的发展演变，如今高性能计算在云环境下的可行性终于得到了一定程度的肯定——至少针对一部分应用程序是如此。在大型云服务供应商已经利用更为强大的网络与处理器方案向高性能计算作出了试探性延伸的同时，以Rescale公司为代表的其它厂商也开始通过自己的许可模式帮助独立软件开发商接触高性能计算代码，进而揭开长久以来蒙住高性能计算软件的这层神秘面纱。不过需要强调的是，目前将高性能计算负载运行在云环境当中仍然存在着诸多难题，到底该将哪些负载交给内部高性能计算集群打理，同时把另一些可能存在突发性资源需求增长的负载交由云基础设施负责，从而充分利用双方的固有优势仍然很难找到确切答案。

根据The Platform网站最近发布的一篇文章，我们可以看到在高性能计算领域，整体设施的构建、采购以及机房共置等任务确实难于完成。为了能够更透彻地理解这两种观点的思维方式，我们采用了Rescale方面提供的一些数字——这是一家高性能计算云服务供应商(如前所述，主要负责将软件与高性能计算独立软件开发商相对接方面的工作)。

下面提到的各项数字来自Rescale公司对于内部高性能计算集群与租赁云供应商容量及许可所进行的一次成本比较。这些数字体现了一台典型的中端集群在处理高性能计算工作负载时所带来的使用成本——注意，这里并没有考虑任何高端处理器或者加速方案。在一篇探讨高性能计算云服务使用成本的文章中，Rescale公司CEO Joris Poort解释称，这主要是为了体现最终用户的中位成本水平——一部分需要高到极致的性能表现，另一些则更关注成本因素，因此这些数字仅作为基准参考。当然，一旦新型Haswell处理器或者InfiniBand等其它高成本要素被加入进来，基础成本无疑将显著提高——特别是在采购集群设备的头一年时间当中。