随着技术的发展和数据量的爆炸性增长，企业面临的挑战日益复杂，对计算能力的需求也在不断增加。这些问题的解决超出了传统计算方法的能力范围，高性能计算（HPC）正是为解决这类问题而生。

高性能计算（HPC）是使用由成千上万个处理器核心组成的超级计算机或者计算机集群，来执行复杂的计算任务。这些任务通常涉及大量的数据输入，需要巨大的计算能力和高速的数据处理能力。

简单来说，HPC 就像是一群精英运动员，每个都在协同合作，以最快的速度完成赛事。本文将通过具体的例子，详细解释高性能计算的概念、重要性以及高性能计算能够帮我们做什么。

HPC 为啥这么重要？

1. 处理大规模数据集

在大数据时代，从客户行为分析到操作优化，企业需要处理和分析的数据量巨大。传统的计算设施往往无法有效处理这些数据。高性能计算能够提供必要的资源，以实时分析和处理大规模数据集，帮助企业洞察市场趋势，优化操作，提高决策质量。

2. 加速研发进程

无论是制药公司开发新药，汽车制造商设计新型引擎，还是科研机构探索科学问题，研发过程都需要大量的模拟和计算。HPC 可用于创建仿真，在设计新车型时，需要进行复杂的碰撞测试模拟。通过HPC，这些测试可以在虚拟环境中快速、高效地完成，无需大量的实体碰撞试验，节省成本同时保证安全。

同时，HPC 可以显著缩短正哥碰撞模拟过程的计算过程，加速产品从概念到市场的落地，这对于企业提升创新能力和竞争力至关重要。

3. 成本效益

虽然部署高性能计算系统需要初期投资，但长远来看，它可以帮助企业节省成本和优化资源。通过云上集中资源和共享计算能力，多个部门或项目可以共用一个 HPC 系统。这种集中的资源利用减少了对个别高性能工作站的需求，从长远来看，可以降低整体的 IT 硬件成本。同时，上云模式让企业可以使用到最新的硬件机器。

不仅如此，通过高性能计算平台 CHPC ，企业可以减少物理实验和原型的需求，降低研发成本。例如，在药物开发或汽车碰撞测试中，通过使用 HPC 进行模拟，可以快速迭代设计和测试，减少了对实际物理测试的需求。这种加速不仅节省了时间，还直接减少了物理实验和原型制作的成本。

4.资源优化

此外，HPC 还能优化企业的资源配置，提高能效，降低能耗。HPC 的资源管理和优化至关重要。然而，“某些计算节点任务排队等待，而其他许多节点却处于闲置状态，资源得不到最大化的利用”、“本地资源不足 “这是企业业务场景中经常发生的问题。

百度智能云 CHPC 可以支持客户创建混合云集群，全面帮助客户纳管资源，全面展示各个计算节点的资源使用情况，包括哪些队列正在排队等待资源、哪些队列的资源处于空闲状态。如果发现某个队列因为高优先级的任务而长时间等待资源，而另一个队列的资源又相对空闲，CHPC 可以自动调度空闲资源到繁忙的队列，从而优化整体的计算效率以及资源利用率。

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