利用云作为超级计算机：具有极大的成本优势

总部位于英国的云工作负载管理专家YellowDog使用许多基于云的服务器组装了一台虚拟超级计算机。在持续约10分钟的高峰期，该系统利用了超过320万个虚拟CPU。更准确地说，是33，333个AWS 96核C5 24xlarge(裸机)实例。这是运行期间使用的几个实例之一，每小时成本为1.6013美元。

这种分布广泛的超级计算机的原因是作为一个集群运行一个药物发现应用程序，快速解决许多问题，花费6万美元左右。

这样的计算，如果在80年代和90年代使用超级计算机，至少要花费数百万美元才能完成他们在这里所做工作的十分之一。通过使用这款基于云的按需超级计算机，研究人员能够在短短6小时内分析3.37亿种化合物。

之后，我们将开始看到更多基于云平台的高性能计算应用。企业明白，云是运行传统业务应用程序和存储数据的经济场所，而专门构建且成本高昂的超级计算机世界也可以存在于云中。此外，不仅传统的超级计算机可以被取代;他们能够压缩深度分析所需的时间，例如药物发现应用程序，但也包括勘探、医学研究、高级模拟和其他计算密集型应用程序。

小型企业不再受到超级计算机价格标签的限制。这使他们能够超越自己的体重，甚至利用这项技术作为力量倍增器，创造更大的玩家可能想不到的市场创新。我猜想，在未来几年，中断将成为常态，小公司将吃到大公司的午餐，而大公司已经是市场领导者100年或更长时间了。以前，只有大公司才有资源购买或租赁超级计算机。现在没关系了。

此外，这创造了一个新的云人才类别:那些专门将这些广泛分布的计算实例组合在一起的人，这些计算实例可以耦合起来以支持密集的处理需求。随着公司试图锁定一些更有经验的玩家，高性能计算技能已经成为无声的需求。

在过去的几年里，基于云的平台已经超越了我们可以在内部完成的任务。创新预算正集中在云计算上，我怀疑更传统的内部系统正因此受到影响。