在当今瞬息万变的环境中，更快地向市场提供更高质量的产品对于成功至关重要。 许多行业依靠高性能计算 (HPC) 来实现这一目标。
企业越来越多地转向生成人工智能 (gen AI) 来提高运营效率、加速业务决策并促进增长。 我们认为，高性能计算和人工智能（AI）的融合是企业保持竞争力的关键。
这些创新技术相辅相成，使组织能够从其独特的价值中受益。 例如，HPC 提供高水平的计算能力和可扩展性，这对于运行性能密集型工作负载至关重要。 同样，人工智能使组织能够更高效、更智能地处理工作负载。
在新一代人工智能和混合云时代，IBM Cloud® HPC 为组织带来了蓬勃发展所需的计算能力。 作为跨计算、网络、存储和安全等关键组件的集成解决方案，该平台旨在帮助企业满足监管和效率需求。
AI 和 HPC 如何更快地交付结果：行业用例
其中的核心是数据，它可以帮助企业获得宝贵的见解以加速转型。 由于数据几乎无处不在，组织通常拥有通过运行传统 HPC 模拟和建模工作负载获得的现有存储库。 这些存储库可以从多种来源获取。 通过使用这些来源，组织可以将 HPC 和 AI 应用于相同的挑战，使他们能够产生更深入、更有价值的见解，从而更快地推动创新。
AI引导的HPC应用AI来简化模拟，称为智能模拟。 在汽车行业，智能仿真加速了新车型的创新。 由于车辆和零部件设计通常是从以前的迭代演变而来，因此建模过程会发生重大变化，以优化空气动力学、噪声和振动等质量。
由于存在数百万个潜在变化，在不同条件（例如道路类型）下评估这些质量可以大大延长交付新模型的时间。 然而，在当今的市场上，消费者要求新车型的快速发布。 延长开发周期可能会损害汽车制造商的销售和客户忠诚度。
汽车制造商拥有大量与现有设计相关的数据，可以使用这些大量数据来训练人工智能模型。 这使他们能够确定车辆优化的最佳区域，从而缩小问题空间，并将传统 HPC 方法集中在更有针对性的设计领域。 最终，这种方法可以帮助在更短的时间内生产出质量更高的产品。
在电子设计自动化 (EDA) 领域，人工智能和 HPC 推动创新。 在当今快速变化的半导体领域，必须进行数十亿次验证测试来验证芯片设计。 然而，如果在验证过程中发生错误，由于所需的资源和时间，重新运行整套验证测试是不切实际的。
对于 EDA 公司来说，使用注入 AI 的 HPC 方法对于识别需要重新运行的测试非常重要。 这可以节省大量计算周期，并有助于保持制造时间表正常进行，最终使公司能够更快地向客户交付半导体。
IBM 如何帮助支持 HPC 和 AI 计算密集型工作负载
IBM 设计的基础架构旨在提供支持 HPC 和 AI 等计算密集型工作负载所需的灵活性和可扩展性。 例如，管理现代高保真 HPC 模拟、建模和 AI 模型训练中涉及的大量数据至关重要，需要高性能存储解决方案。
IBM Storage Scale 被设计为高性能、高可用性的分布式文件和对象存储系统，能够响应读取或写入大量数据的最苛刻的应用程序。
随着组织的目标是扩展其 AI 工作负载，IBM Cloud® 上的 IBM watsonx™ 可帮助企业在扩展工作负载的同时训练、验证、调整和部署 AI 模型。 此外，IBM 在 IBM Cloud 上提供带有 NVIDIA GPU 的图形处理单元 (GPU) 选项，为企业 AI 工作负载提供创新的 GPU 基础架构。
然而，值得注意的是，管理 GPU 仍然是必要的。 IBM Spectrum® LSF® 等工作负载调度程序可有效管理到 GPU 的作业流，而专为金融服务行业风险分析工作负载设计的低延迟、高性能调度程序 IBM Spectrum Symphony® 也支持 GPU 任务。
关于GPU，需要密集计算能力的各个行业都使用它们。 例如，金融服务组织采用蒙特卡罗方法来预测金融市场走势或工具定价等场景的结果。
蒙特卡洛模拟可以分为数千个独立任务并在计算机上同时运行，非常适合 GPU。 这使得金融服务组织能够重复、快速地运行模拟。
当企业寻求解决方案来应对最复杂的挑战时，IBM 致力于帮助他们克服障碍并蓬勃发展。 通过平台内置的安全性和控制功能，IBM Cloud HPC 允许各行业的客户将 HPC 作为完全托管的服务来使用，从而解决第三方和第四方风险。 人工智能和高性能计算的融合可以产生智能，增加价值并加速取得成果，帮助组织保持竞争力。
了解 IBM 如何利用 AI 和 HPC 帮助加速创新
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