怎样深度融合AI和HPC？英特尔打造一套通用神器( 六 )
因此，HPC系统需考虑如何在现有的以计算为中心的架构基础上，处理整个系统中数据移动的速度和总拥有成本。
2、框架和软件堆栈需求不同
传统HPC应用是基于算法的数学模型，是经过人类严密的逻辑运算后，遵循已知的规则去训练和实现的。
而AI通常借助的机器学习方法，需要通过海量数据来训练模型，机器参与过程犹如一个黑匣子，人的参与度相对没那么高。
在实际情况中，许多HPC集群早期设计时是没有考虑到AI或数据分析应用的，但HPC、AI和数据分析，三者的软件堆栈和框架差异很大，每个工作负载必在集群上加载自己的软件堆栈，资源管理器也千差万别。
要实现HPC、AI和数据分析的融合，资源管理器需要考虑的因素很多。
硬件和环境不断变化，异构工作负载有浮点型、整数型，平均系统规模和组件数量在快速增长，异构环境有内部数据中心、公有云、私有云和混合云，对大规模扩展性、功效和网络安全管理能力的要求也越来越高。
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