加速高性能计算变革，第二代 AMD EPYC 推动产业迈入“算力时代” 在更广泛的行业领域

　　在突发的新型冠状病毒(COVID-19)的研究工作中，科研人员首先需要对病毒样本进行基因测序，才有可能根据测序结果采用生物信息学方法进行比对和查找，以找到病毒的来源和传播的最大概率宿主，并根据病毒特性决定下一步的防控和治疗手段。病毒体的基因会产生TB级乃至PB级的海量数据，尤其是高通量测序技术产生的DNA序列数据量非常巨大，目前伴随着高通量测序技术的发展，各种生物学数据呈现爆炸式增长， DNA测序数据平均4~5个月就翻一番，面对如此迅速增长的庞大的短读序列数据集，如何有效管理、分析和利用，已成为生物信息学发展亟需解决的问题，而高性能计算(HPC)将能够帮助科研人员解决这一挑战。

　　在更广泛的行业领域，如石油、气象、CAE、核能、制药、环境监测分析、系统仿真等计算密集型应用领域;以及图书馆、银行、证券、税务、决策支持系统等数据密集型应用领域;还有如网站、信息中心、搜索引擎、电信、流媒体等通信密集型应用领域， HPC正在通过模拟、建模和分析，帮助人类解决需要强大算力的技术难题，引领人类走向 “第四次工业革命” 。

　　在信息化、数据化不断发展的今天， HPC已经由最初需要执行复杂数学计算的研究科学家所采用，到如今逐渐大众化，赢得了越来越多企业组织的青睐。面对信息时代爆炸性的数据增长和蓬勃发展的数据收集、分析等需求，社会各领域对于HPC算力的渴求日益增长。

高性能计算走下“神坛”,规模应用带来算力需求飙升

　　近几年来， HPC的应用广度得到前所未有的扩展，以数据驱动或数据密集型计算为主要特征的高性能计算应用不断涌现。 HPC已经被普遍应用到了生物信息与生命科学领域、智慧城市与城市治理、网络信息安全等社会生活的方方面面，变革着人类对未来科技的想象。

　　许多企业和IT领导者都以为HPC系统是基于超级计算机的。实际上， HPC虽然被大量应用在由Atos、IBM、HPE、Cray和Fujitsu等公司生产的超级计算机中，但还有一种更广泛使用的方法是将多台小型计算机集成到互连的集群中以提供高性能计算功能。这种方式被广泛地应用于各社会生产领域，有效提升了企业信息处理能力和数据计算速率。

　　面对指数级攀升的数据增量，无论以哪种应用方式， “算力”都是摆在企业和组织面前的最大诉求。要想提升高性能计算水平，人们需要更高的吞吐量和处理能力(CPU 和 GPU) 。 AMD作为高性能计算和图形技术领域的行业领军者，近些年来在高性能计算领域表现十分抢眼。无论是在高速互连中协同工作的高性能AMD EPYC CPU和Radeon Instinct GPU ，还是AMD开放的生态系统支持的开源AMD ROCm异构计算软件，都为HPC用户带来了足够靓眼的成绩。

第二代AMD EPYC 处理器引领高性能计算新标准

　　第二代AMD EPYC处理器作为全球首款7nm X86服务器处理器，为HPC用户提供了无与伦比的完美性能组合，包括凭借创纪录的浮点性能、突破性的架构、超高的x86核心数量和超强的内存及I/O带宽。从其打破的140+项世界记录的性能表现和市场反馈来看，高达64核的第二代EPYC无疑是当前市场上最能迎合HPC用户算力需求的尖端产品。

　　从性能方面看，第二代AMD EPYC为HPC用户带来了堪称 “地表超强” 的卓越性能。第二代EPYC处理器在许多HPC性能标准上都取得了高分，比如高达2倍的FLUENT计算流体动力学性能、最高提升79%的LSTCLS-DYNA有限元分析性能、最高提升72%的RADIOSS结构分析性能、高达60%的GROMACS分子动力学基准提升(相比2019年3月) ，以及高达79%的浮点性能提升。