超智融合如何决定下一个十年科技发展,阿里云E-HPC的三层解法
阿里云高性能计算与性能加速负责人游亮称,科研流程中80%以上时间耗于数据准备、环境配置等人工流转,计算执行不足20%;IDC报告显示2024年中国智能算力规模725.3 EFLOPS、同比增长74.1%,预计2028年达2781.9 EFLOPS。
超智融合的实质是把HPC、AI训练与智能体负载放到同一平台统一调度,智能体正成为人定目标、机器执行的新入口。
- 影响数据准备与环境配置等人工环节占八成以上时间,自动化替代有明确空间;算力按峰值预留与云上按需伸缩的成本差异大,多代实例并存带来重算采购的空间;行业知识与调度能力沉淀在平台侧,接入越深切换成本越高。
- 参考可考虑先盘点仿真与AI训练负载中人工流转的环节和耗时占比,同时统计算力峰谷波动,算出按需弹性与按峰值预留的成本差;芯片设计或生命科学团队可对比E-HPC专属方案与现有LSF、Slurm环境的对接成本。