高性能计算_特惠算力专区_产品介绍_竞享实例的应用场景

生物医药包含基因测序，DNA变异检测等技术，随着人们对于健康关注度不断提高，基因测序等现代健康检测和预测手段正快速推广普及。基因测序是通过测序仪将不可视的生物信息转换为可视的文本信息，并依托计算、存储和大数据等资源，结合生物信息算法对文本信息进行分析和研究。

基因测序机构随着其业务的不断发展，现有存储系统遇到了巨大的挑战，每日需对数万个基因组进行统计分析，基因组数据所产生的数据容量多达几十TB，数据计算量激增，导致分析研究周期变长，基因测序机构急需投入成本和资源以提升计算速度。

竞享实例提供了多种规格资源，并且成本极低，基因测序机构可以根据业务需要选择适用的规格，并依赖管理调度平台，弹性扩展自有的高性能计算集群规模，在业务量高峰时段，可快速提升机算速度，缩短计算周期，节省大量硬件设施投入，优化投入产出成本。

为了满足全球日益增长的能源需求，石油和天然气行业已经成为高性能计算（HPC）的最大应用和创新行业之一。随着自然资源消耗，以及勘探成本增加，高度复杂的计算建模方式取代了传统的经验+实验方法，成为能源勘探和开发的重要工具。

能源公司非常依赖于地震数据，以及从数据中获得的模型，从而为勘探过程提供洞察和指导。地震数据的高质量和快速处理，分析对一个成功的勘探和项目开发起到至关重要的作用。一项地震调查可能会带来数百TB的数据，即使在超级计算机也要花费数月的时间来处理。总体上这类场景总是受到时间，计算硬件和软件的限制。

根据Rock Flow Dynamics统计，一项石油勘探工作采用本地计算集群进行分析，需要2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩短至数周。并且可以节约一大笔硬件采购费用以及后续维护费。使用竞享实例配合OBS等数据存储服务可以创建经济高效，可扩展的计算集群，为能源勘探解决方案提供高性价比算力支持。

芯片设计业处于半导体行业的最上游，随着半导体制程工艺的逐步演进，芯片设计行业迅猛发展。现代芯片设计则是通过EDA等电子设计自动化工具来辅助设计人员完成工作。

芯片设计作为高性能计算的应用场景之一，对于IT基础设施的性能要求十分严苛，单一计算任务调度成百上千核的CPU。芯片设计企业的工作负载通常具有较强的周期性，不论是因多个项目并行工作造成的短期高峰，还是单个项目排期导致的长周高峰，企业都必须花费高额费用配置设备资源以满足高峰期需求，但实际年化使用率不足10%，造成资源浪费。

芯片设计企业可以通过部署固定数量的包周期云服务器资源以维持日常负载需求，并采用竞享实例作为短期资源部署，以应对业务周期性的增长而带来的突发负载，优化资源配比以获取高性价比计算资源，为企业提高效能，节省运营成本。

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