公共云弹性计算省钱之窍门:HPC组合拳实例
《藏经阁-公共云弹性计算最佳实践-省钱窍门之六:省钱组合拳案例-HPC.pdf》是一个关于公共云弹性计算中省钱技巧的实例案例,强调了在高性能计算领域如何通过组合使用不同规模的计算资源来实现成本节约的方法。本文重点介绍了在HPC(高性能计算)领域如何通过选择不同性能规模的计算机资源来实现成本优化。 HPC(High Performance Computing)是指通过利用一组强大的计算机资源来解决在传统计算机系统中难以解决的大规模、复杂、并行的科学、工程和商业问题。HPC能够提供超高的计算能力,但其运维与成本也相应会增加。因此,在使用HPC资源时,如何合理利用资源以节约成本成为了许多用户的关注点之一。 本文介绍了一种名为“省钱组合拳”的解决方案,通过选择不同性能规模的计算资源来实现成本优化。作者首先介绍了一些基本概念,如Flops(每秒浮点操作数),TFlops(万亿次每秒浮点操作数),PFlops(百万亿次每秒浮点操作数)等。随后,作者详细介绍了如何根据任务的规模选择合适的计算资源。 其中,作者提出了一种组合使用不同规模计算资源的方案。具体来说,对于需要进行大规模并行计算的任务,可以选择一台性能较强的超级计算机来进行计算。而对于一些规模较小的任务,可以选择性能稍低的计算资源,如GPU(Graphics Processing Unit)等,以实现成本节约。同时,作者还介绍了一些计算资源的发展历程,从MPP(大规模并行处理器)到ZFlops(百万亿次每秒浮点操作数)的发展过程。 文章最后给出了一些案例分析,介绍了不同规模计算资源的使用情况。通过这些案例分析,读者可以更好地理解如何通过选择合适的计算资源来实现成本节约。具体案例包括2015年、2010年、2005年、2000年、1995年等不同时间点的计算资源发展情况。 总之,本文结合实例案例详细介绍了在公共云弹性计算中如何通过选择不同规模的计算资源来实现成本优化。通过合理选择计算资源,用户可以在满足计算需求的前提下实现成本节约,并为更多科学、工程和商业问题的解决提供了新的思路和方法。同时,通过案例分析,读者可以了解到不同时间点计算资源的发展情况,从而更好地把握未来计算资源的发展趋势。
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