吴结生谈阿里云HPC：面向AI与数据多元场景的创新之道

在数字经济的浪潮中，高性能计算（HPC）正经历着前所未有的范式转移。据阿里云高性能计算负责人吴结生观察，传统HPC主要服务于科研仿真与工程计算，但今天的企业需求已从“单一超算任务”迈向“AI与数据多元场景的融合计算”。他指出：“云上HPC不再只是追求峰值算力的工具，而是需要灵活适应AI训练、大数据分析、分子动力学模拟等交错工作负载的智能计算平台。”这种转变正驱动着阿里云HPC在架构设计、资源调度与生态协同等维度展开一场深度创新。

架构重塑：从“固定规模”到“弹性异构”的进化

吴结生强调，面向多元场景的HPC需突破传统集群的刚性架构。阿里云通过三大层级实现架构革新：

• 算力层：整合CPU、GPU、HPN（高性能网络）与异构加速芯片，支持AI与科学计算任务的混合部署
• 调度层：采用弹性资源管理技术，使单一集群可同时承载仿真计算、千亿参数模型训练与实时数据预处理
• 存储层：构建并行文件系统与对象存储联动的分级存储体系，满足TB级实时数据吞吐与长期归档需求

“最核心的突破在于，我们让传统HPC的MPI通信库与AI框架的NCCL通信库实现了资源池化互通，”吴结生解释道，“这使一个任务流中既能运行CFD流体仿真，又能无缝启动深度学习推理环节。”

场景化突破：AI for Science的催化效应

在生命科学领域，阿里云HPC曾助力某药企将新药筛选周期从14个月压缩至3个月。其技术路径彰显了多元场景的融合价值：

吴结生认为：“AI不仅加速了单个计算环节，更重构了整体科研范式。当我们把AlphaFold2蛋白质结构预测与分子对接模拟组成工作流，原来需要超算中心排队数周的任务，现在可以在云上按需完成。”

智能调度：构建“感知型”资源管理体系

面对多元场景的复杂需求，阿里云研发了具备工作负载感知能力的调度系统：

• 动态优先级机制：根据任务类型（紧急推理、批量训练、长时仿真）自动调整资源分配策略
• 跨域协同：支持HPC集群与大数据集群间的数据免拷贝传输，避免数据迁移形成的性能瓶颈
• 成本感知优化：通过竞价实例与预留实例的混合部署，降低多元工作负载的整体计算成本

生态协同：从工具链到行业解决方案的升华

吴结生特别强调开放生态的重要性：“我们不仅提供算力资源，更构建了涵盖开发工具、行业模型库、专业服务的全景支持体系。”阿里云HPC生态布局包括：

• 与ANSYS、Schrödinger等专业软件厂商共建云原生应用市场
• 面向自动驾驶、气候预测等垂直领域推出场景化计算模板
• 通过开发者社区培育HPC与AI融合创新的最佳实践

未来视野：HPC作为智能化基础设施的新定位

对于HPC技术的演进方向，吴结生预测将呈现三大趋势：HPC与AI的边界将持续模糊，形成“智能计算”新范式；量子计算与传统HPC的混合架构将逐步成熟；绿色计算技术将成为HPC发展的关键评价指标。“未来的HCP不应是孤立的算力孤岛，而是嵌入到整个数字化生态中的智能基座，”他总结道，“当每个企业都能像使用水电一样使用融合AI的HPC能力，真正意义上的普惠算力时代才会到来。”