阿里云吴结生畅谈AI浪潮下高性能计算的云端变革

2025年深秋，在杭州云栖大会的聚光灯下，阿里云高性能计算负责人吴结生站在演讲台前，身后大屏幕上跃动着不断刷新的浮点运算数据。”我们正在经历从’计算工具’到’计算生态’的历史性转变，”他语气坚定，”就像电力从自备发电机转向电网供应，AI时代的高性能计算正在云上重塑其技术范式与产业形态。”

算力供需失衡：传统HPC的困境与突破

吴结生首先抛出了一组对比数据：全球AI算力需求每年增长超过200%，而传统数据中心扩容速度仅为30%左右。”这种指数级增长的算力饥渴，正在倒逼技术架构的根本变革。”他指出，传统高性能计算面临着三重挑战：

• 资源利用率低：单一集群平均利用率不足40%，存在大量闲置算力
• 部署周期长：从采购到上线往往需要数月时间，难以适应AI研发节奏
• 运维复杂度高：异构算力环境下的调度与管理难度呈几何级数增长

云上涅槃：弹性HPC架构的技术突破

针对这些痛点，阿里云构建了全新的弹性高性能计算架构。吴结生重点介绍了三大技术创新：”我们实现了计算、存储、网络的三级解耦，通过神龙计算架构、盘古存储系统和洛神网络平台的协同，将万核级任务的启动时间从小时级压缩至分钟级。”

弹性不只是规模的伸缩，更是架构的智能重塑。当模型训练任务需要同时调用10000张A100 GPU时，传统的静态分区模式已经完全失效，而我们的动态资源切片技术可以确保每个任务获得最优的算力配比。

成本革命：从资本支出到按需消费的转型

在吴结生展示的成本对比模型中，某自动驾驶公司的算力成本结构发生了颠覆性变化：

“这不仅是财务模型的转变，更是创新模式的解放。”吴结生强调，”初创团队可以像用水用电一样使用世界顶级的算力资源，这在五年前是不可想象的。”

生态协同：云端HPC的产业赋能图谱

在吴结生的规划中，云端高性能计算正在构建一个多层次赋能体系。从基础算力资源到行业解决方案，阿里云已经形成了完整的服务矩阵：

• 基础算力层：提供从GPU实例到FPGA的多样化算力选择
• 平台服务层：集成调度系统、开发框架和模型仓库
• 行业应用层：针对生物医药、自动驾驶、金融科技等领域的定制化方案

挑战与应对：云上HPC的技术攻坚

尽管前景广阔，吴结生也坦承面临的挑战。”网络延迟曾经是云端HPC的最大瓶颈，”他回忆道，”我们通过自研的HPCCRDMA网络技术，将节点间通信延迟降低至1.5微秒以内，达到了与InfiniBand相当的性能水平。”数据安全、混合云部署、多租户隔离等技术难题也在此过程中一一攻克。

未来展望：从算力供给到智能涌现

展望未来，吴结生描绘了更加宏大的技术图景：”下一代云端HPC将不再是简单的算力堆叠，而是向’智能计算体’演进。我们正在研发基于动态负载预测的智能调度系统，通过AI来优化AI训练过程，实现算力的最高效利用。”

产业回声：云端变革的实际影响

在问答环节，吴结生分享了几个典型案例。某基因测序公司通过采用云端HPC，将全基因组分析时间从2周缩短到6小时；某气象研究机构利用弹性算力，成功将全球气候模型的网格精度提升至千米级。”这些突破不仅仅来自算力的提升，更来自于云端架构带来的协作创新可能性。”

采访结束时，夜幕已笼罩杭州未来科技城。吴结生站在阿里云总部落地窗前，望着楼下依然灯火通明的研发中心，轻声说道：”我们正在见证一个新时代的黎明。当算力如空气般无处不在，创新的火花将在每一个角落绽放。”窗外，数据中心的指示灯如星辰般闪烁，仿佛在回应这个算力新时代的召唤。