数据中心vs高性能计算

Question

我试图找出一个或另一个的确切标准。由于两者都用于处理大量数据。数据中心是服务器集群，但技术上不是超级计算机集群？我想通常数据中心更具成本效益，这就是为什么他们在企业中使用。但为什么这些数据中心不能用于特定的高性能业务，如天气预报模拟或其他研究业务。我试图查找它，但还没有找到一个好的答案。

我希望你们能帮助我。

Answer 1

数据中心是设备设施的概念，而高性能计算是一组特定问题的概念。它不是这样或那样;当然，高性能计算的数据中心可以存在。

数据中心是一种用于容纳计算机系统和相关组件（如电信和存储系统）的设施。 [来自wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_center]。这是一个设备托管的场所，其要求是为设备提供场所，电力，连通性等。它没有太多的关于设备的说法。您可以在那里托管一台超级计算机或廉价商品集群。

高性能计算通常是指一组聚合设备交付更多的计算能力在一起[http://insidehpc.com/hpc-basic-training/what-is-hpc/]。它有点含糊，但它的要求是提供足够的计算能力来解决一个普通计算机无法解决的大问题，比如天气预报。

等一下，什么是大问题？例如，Web服务器的一个问题 - 向用户提供数百万的请求 - 需要大量计算机，因此它足够大，不是吗？另外，不是所有的大型企业都会通过一套“计算机”来解决他们的问题吗？

是的，这是一个很大的问题，但它不是高性能计算的问题。一般来说，如果子问题彼此完全独立，一台计算机可以解决一个子问题等，那么它们不会成为高性能计算的一个大问题。

高性能计算的一个大问题是一个问题：1）不容易分解，2）需要大量的数学计算，3）需要大量的信息交换，等等。例如，刚体动力学模拟1）不能单独检测碰撞，2）需要数学运算来检测碰撞并计算下一个运动，3）需要共享所有元素的位置。所以它有资格成为hpc的一个大问题（当然当元素数量很大时）。另一方面，网络服务器1）可以将个人页面托管给个人用户，2）没有太多的数学操作，3）不将用户的请求共享给其他服务器。所以它不是hpc的大问题。

这个问题的“聚集”性质导致hpc的设备必须比典型的集群组更紧密耦合和密集。例如，它通常在以太网上使用infiniband网络;比Xeon E3/E5更低的Xeon E5/E7数量更多; GPU等加速器;比典型的最大10KW /机架更高的功率要求，例如最大40KW /机架。正因为如此，高性能计算通常位于专门的数据中心上以满足苛刻的要求。

就像你的困惑来临，这种差异变得非常模糊。如今，正如你所说，超级计算机在技术上是服务器集群。HPC集群与否，它们都使用相同的Intel Xeon CPU;他们坐在数据中心;他们可以充当网络服务器和计算服务器。人们正试图解决典型集群中的一个大问题，因为典型的集群现在非常高效。人们故意为了双重目的而建立这样一个集群，因为这样做是有道理的。

但是，这是因为它是最具成本效益的方式，因此它现在可以现在，并且如果您看到超级计算机的历史记录，则不一定是正确的。例如，Cray-1是一台计算机，而不是一个集群。无论如何，hpc或不是必须由问题的总体性质决定，而不是其设备。