2021 年，我們見證了 Covid-19 大流行如何實時影響高性能計算 (HPC) 和數據中心行業。雖然每個人都學會了掌握遠程工作和學習的藝術，但對更多計算能力和更少延遲的需求推動了 HPC 市場的增長軌跡，甚至超出了專家在 2020 年初的預測。

隨著塵埃落定，我們都已經習慣了“新常態”，我們已經習慣了新的工作方式、學習方法和一般的社交互動方式。這種數據處理和數據共享的整體靈活性和先進方法將持續到明年，使每個人的工作效率更高，信息更容易訪問，協作更加無縫。因此，我們將繼續看到 HPC 市場不斷發展和擴大，越來越多的行業需要更多互連的硅架構以及高速網絡。

以下是我們對 HPC 今年將進入的新市場、安全性日益重要以及支持 HPC 應用程序的不斷發展的架構的主要預測。

去年，我們看到 HPC 被用于制造預防 Covid-19 的疫苗。我們將繼續看到它被用于醫學研究和監測，但 HPC 也將在 2022 年擴展到更新的市場。

斯科特·杜蘭特：我們看到美國和全世界災難性氣候事件的數量在增加，能夠預測這些事件以保護人們免受這些事件的影響變得越來越重要。這是一個應用程序，在來年將成為 HPC 領域的重點。除此之外，在云中 HPC 的可用性的推動下，我們將看到 HPC 更多地用于面向消費者的應用程序。從歷史上看，高性能數據中心一直是孤立的，只有研究機構、政府和預算非常龐大的公司才能使用。我們將開始看到虛擬世界或最近開始被稱為“元宇宙”的發展，既可用于娛樂，如游戲（增強現實和虛擬現實），也可用于模擬，如數字雙胞胎。

Ruben Molina：你可以證明，過去被認為是 HPC 的東西每隔幾年就會成為主流。我預測邊緣的 HPC 將更多地成為規則而不是例外。工業部門將把 HPC 用于機器人技術、視覺系統以及預防性維護和監控中的應用，例如裝配線上的預定或預測性故障——基本上，所有需要計算能力的工業領域都在使用設備的地方為了減少停機時間的需要。

Susheel Tadikonda：HPC 市場正在隨著新的工作類型而擴展，將人工智能 (AI) 和數據分析添加到傳統的模擬和建模中。COVID-19 的興起強調了對云中靈活且可擴展的 HPC 解決方案的需求。再加上各個垂直行業（生命科學、汽車、金融、游戲、制造、航空航天等）對更快數據處理和更高準確性的需求日益增加，這將是未來推動 HPC 采用增長的主要因素年。AI、邊緣計算、5G 和 Wi-Fi 6 等技術將拓寬 HPC 的能力，催生新的芯片/系統架構，為各個領域提供高處理和分析能力。

提高 HPC 安全性對于新設計至關重要

明年將要處理的數據量將呈指數級增長，這些數據的價值和敏感性也會隨之增加。在設計 HPC 組件時，確保安全性是必不可少的組件（而不是事后考慮），這將是工程師今年和今后每年都將面臨的最大設計挑戰之一。

Susheel Tadikonda :HPC 系統包含高度定制的硬件和軟件堆棧，這些堆棧針對性能優化、電源效率和互操作性進行了調整。使用自己的使用模式和獨特的組件/屬性來設計和保護此類系統，使其不同于其他類型的通用計算系統。安全威脅不僅限于網絡/存儲數據泄露，還包括側信道攻擊，例如從電源狀態、排放和處理器等待時間推斷數據模式。我們將看到更多圍繞內存和存儲技術、智能互連、支持芯片的安全性和云安全性的創新，以有效管理海量數據。安全驗證/確認將代表安全保障中最關鍵的部分之一，涵蓋架構、設計、

Scott Durrant：保護信息、保護數據的機密性和完整性以及提供對數據的訪問控制的重要性顯著增加。在過去的一年里，我們已經看到了勒索軟件和其他網絡攻擊可能導致的各種問題。隨著基礎設施中數據的價值越來越大，攻擊的數量將會越來越多，因此從硬件向上到堆棧的所有級別提供安全性以保護這些信息將變得越來越重要。”

Scott Knowlton：零信任框架也將被更多人采用。這意味著進入并想要訪問數據的人需要驗證他們的身份并證明他們有權訪問數據。我們預計這將在未來一年左右進一步增加。事實上，我們已經看到了一些必要硬件的基礎。此外，我們將在基礎架構中的每個元素中看到嵌入的信任根。它使他們能夠相互驗證，并確保在與另一臺設備共享數據之前，該設備有權使用和處理該數據。”

Ruben Molina：許多市場的數字化程度越高，安全風險的機會就越多。由于增加的高性能計算距離數據中心越來越遠，因此無法通過軟件補丁完全緩解的攻擊機會將越來越多。這將給設計團隊帶來很大的壓力，他們急于推出硬件來解決這些問題，這將導致硬件設計周期加快。提高設計師的生產力以跟上上市時間的需求將成為一項關鍵需求。

分解架構和異構系統的爆炸式增長

隨著數據量的增加，需要考慮的不僅僅是安全性。必須增加存儲基礎設施以及處理這些數據的計算能力。新架構，包括 3DIC 和 die-to-die 連接，對于滿足最新要求是必要的。

Susheel Tadikonda :HPC 架構正在經歷一場翻天覆地的轉變，這種變化的驅動因素是不斷發展的 (AI) 工作負載、靈活計算（CPU、GPU、FPGA、DPU 等）、成本、內存和 IO 吞吐量。微架構層面的進步包括更快的互連、更高的計算密度、可擴展的存儲、更高的基礎設施效率、生態友好性、空間管理和更高的安全性。從系統的角度來看，下一代 HPC 架構將出現分解架構（將內存與處理器和加速器分離）和異構系統的爆炸式增長，其中不同的專業處理架構（FPGA、GPU、CPU 等）集成在單個節點中允許在細粒度的模塊之間靈活切換。實現這種集成系統的一個關鍵方法是使用“小芯片”。如此復雜的系統帶來了巨大的驗證挑戰，尤其是系統上下文中的 IP/節點級驗證、動態硬件-軟件編排、基于工作負載的性能和功率等。這將需要推動新的硬件-軟件驗證方法。

Scott Durrant：系統管理員今天面臨的挑戰之一是移動數據需要大量的電力和時間（兩者都供應有限）。將處理移近數據以減少發生的數據移動量將是我們將在 2022 年看到加速的趨勢。隨之而來的是需要繼續擴展資源。我認為我們將在來年看到真正進步的機制之一是利用先進的封裝和裸片到裸片接口來支持更高性能的設備，即通過使用多個設備來擴展設備內的處理能力死。

Ruben Molina：除了通過將數據移近處理元件來減少延遲外，多芯片集成還允許通過將多個芯片組合在一個封裝中來擴展計算能力，而無需使用前沿工藝技術的成本。為實現這一目標，設計人員需要能夠對封裝內多個芯片的時序和功率進行布局規劃、布線和分析。另一種擴展計算能力的方法是為特定任務定制計算架構。公司已經開始為網絡處理器和圖形應用程序這樣做，但是需要大量的前期架構探索才能在 RTL 中正確使用它，并且將大量精力放在可以在設計周期早期實現這些權衡的工具上.

Scott Knowlton：我們還看到了架構的分解。像 3DIC 這樣的架構正在成為使設計人員能夠將不同的裸片和封裝放在一起以處理特定計算路徑的關鍵。因此，現在他們可以使用 3DIC 和 die-to-die 連接設計封裝，然后將其從特定組件外推到我們看到內存系統分解的機器中。這為我們提供了不同類型的設計和架構來處理特定工作流任務的獨特機會。

審核編輯 黃昊宇