怎样深度融合AI和HPC？英特尔打造一套通用神器( 二 )
垂直行业的AI用例
HPC、AI和数据分析的融合已成大势所趋，但传统HPC集群在设计之初，通常并未考虑到AI的存在。它们难以应对快速扩散的AI算力需求，飙增的数据量带来更大存储压力，单一分布式文件系统无法满足多样化存储需求，这些应用变化都推动着HPC基础设施走向变化。
很多组织机构倾向于将HPC、数据分析和AI分别在相互独立的独立集群上运行，这意味着需要创建专用的新集群。这种方法会产生数据孤岛，影响整个流程的效率，而且数据的移动和操作成本昂贵，会造成资源浪费。
工作负载分离在孤独集群（左）和统一集群架构（右）
这对硬件公司提出新要求，能不能在原有IT基础设施之上，打造出能运行HPC、AI、数据分析三者的统一集群架构？经过长期的研究和实践后，英特尔已经摸索出一系列成熟的解决方案。
一、基于HPC的AI和数据分析市场快速增长
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