对于一些预算不足，无法独立购置高性能计算集群的用户，以及一些负载突增，导致短期现有资源无法应对的用户，如果能够利用灵活扩展的云计算资源用于解决HPC任务，能象军队那样“战时集结、平时机动”错峰共享资源，将是一件非常美妙的事。

 

　　高性能计算（High-Performance Computing，HPC）以解决复杂的科学计算或数值计算问题为目的，由多台节点机（服务器）构成的一种松散耦合的计算资源集合。其中多台节点（服务器）通过相应的硬件及高速网络互连，由软件控制，将复杂的问题分解开来，并分配到各个计算节点。每个节点独立运行自己的进程，这些进程之间可以彼此通信（数据交换），共同读取统一的数据资源，协同完成整个计算任务，以多台计算节点共同运算的模式来换取较小的计算时间。

 

　　从HPC并行任务间的关系我们可以把HPC分为两类：1.高吞吐计算（High-throughput Computing）--并行的子任务彼此间没有什么关联；2.分布计算（Distributed Computing）--并行的子任务间联系很紧密，并需要大量的数据交换。HPC一般主要面向科学计算、工程模拟、动漫渲染等领域，大多属于计算密集型的应用，如天气预报、石油勘探、分子模拟、基因测序等领域。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到上千，也可以达到数千甚至上万。目前，随着HPC应用的普及，中小规模的高性能计算集群也慢慢走进中小型用户的视野，高性能计算集群系统的部署，极大地满足了此类用户对复杂运算的能力的需求，大大拓展了其业务范围，为中小型用户的成长提供支持。云计算主要是在Web2.0/3.0、社交网络、企业（院校）信息化等领域，以数据与I/O密集型应用为主。它是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、软件、服务），这些资源能够被快速提供（即时交付），只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互；是并行计算、分布式计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

 

　　虽然HPC与云计算的侧重点不同，但两者之间都经常使用分布式计算、网格、集群计算等技术，既然HPC与云计算有那么多相同技术，高校能否构建HPC与云计算互为融合的新型数据中心呢？

 

　　探索之路

 

　　对HPC与云计算要求越来越高

 

　　（1）华南热带农大HPC需求从无到有HPC是高水平大学科研与应用的重要基础条件，也是高校科研实力重要标志之一，国内985高校和大部分211高校都有高性能计算中心，作为“211工程”建设大学的华南热带农大（简称“海大”）在2014年前还没有真正意义上的高性能计算平台。

 

　　2011年前，海大信息学院某教授向海大科研处了解有无高性能计算的科研需求，收到的答复是没听说过（不代表没有）；2012～2013年，信息学院一位在读博士老师问网络中心有无性能超高的服务器为他的研究提供算法测试，另一位从事计算数学的D类人才向学校申请经费购买20台PC机搭建一个高性能计算环境；2014年，海大农学院计划引进一个国外从事生物信息学的人才，该博士首先就问学校有没有高性能计算平台？海大海洋学院一位海归博士用自己的课题经费购置了两台高性能服务器进行生物信息学方面的研究。

 

　　（2）华南热带农大对信息服务能力要求越来越高

 

　　随着学校的发展，新的业务管理系统和应用系统不断启用，新的教学模式MOOC（SPOC）对计算性能要求越来越高，学校对信息化服务能力要求越来越高，计算能力与存储空间需求增长很快，教学与管理需要的计算资源在不断加大，特别是访问比较集中、并发数比较高的选课、成绩上报与查询、迎新时段。构建性能更高的云计算与数据中心成为必然趋势。

 

　　文章来源：中国教育网络