怎样深度融合AI和HPC？英特尔打造一套通用神器( 四 )_：怎样深度融合AI和HPC？英特尔打造一

高性能数据分析、AI等新兴市场则表现出更快的增长速度。Hyperion Research预测，到2022年，基于高性能数据分析服务器市场的营收将达到46亿美元，年复合增长率达14.9%，占整个HPC服务器营收的将近1/4。基于HPC服务器的AI市场的将达到160美元，年复合增长率超过26.3%。

到2021年，各示例HPC工作负载的投资水平和增长情况

二、三类工作负载融合的三大挑战

从资本支出的角度来看，HPC、AI和数据分析三者工作负载融合到单一集群基础设施，可以将现有和未来集群投资利益最大化，减少资本输出，同时降低运行和维护环境的成本。

要实现这些融合，必然要面临基础设施部署和硬件的优化迭代等难关。

由于三者采用的是不同逻辑，每类工作负载最初并未考虑过彼此间的互操作性。而实际基于HPC集群部署AI、数据分析能力时，需将多类型的工作负载聚集到单个集群基础设施上，这对资源管理、存储应用、网络使用等方面均造成了挑战。

怎样深度融合AI和HPC？英特尔打造一套通用神器( 四 )