行业背景

近几年，人工智能正在以惊人的速度发展迭代，特别是在智能计算市场的发展趋势中，大数据与人工智能的紧密结合成为引领发展的主要推动力，这种融合不仅增强了数字化工具的竞争力，还推进了高性能计算与人工智能的结合。人工智能在物理仿真方面的应用作为科学认知和工程数字化的重要补充，提升了人类对自然科学的理解和工程技能。这些发展趋势将进一步推动人工智能在各个领域的应用和发展，为未来打开更加广阔的发展空间。

行业的现状

1. 用户从实验室、高校、科研单位到企业、个体，单位规模大小不一，需要灵活安全的多租户公有云服务；

2. 面向生命科学、航空航天、高端制造等行业的资源调度系统，大部分不能实现对HPC、容器、AI的统一调度；

3. 需要为客户提供云原生应用环境，基于web的现代化应用服务于广大用户；充足多样的存储——高性能共享文件系统、安全的对象存储。

4. 各个行业客户企业都面临大量文本资料的管理与应用，迫切需要一个便捷安全的属于企业自己的GPT。

算力趋势特点

• 需要通过多芯片组合可实现全精度算力供给；

• 满足不同应用需求，支撑云数智、云边端、HPC+AI融合发展和创新业务；

• 增强算力中心，特别是公共型算力中心的综合服务能力。

应用场景——人工智能、高性能计算与大数据的融合

人工智能和机器学习一般分为“训练”和“推理”两个阶段。在人工智能的世界里，大数据无处不在，高性能计算应用需要处理大量的数据文件，很多高性能计算中心已经拥有了处理大数据问题的基础设施。高性能计算在人工智能发展中扮演着关键的角色，将数据置于处理器更近的位置是实现真实数据可视化的最佳方式之一，也是高性能计算对人工智能和机器学习影响的重要方式。理解和运用大数据的概念，以及对数据进行可视化和分析，是相辅相成的。