微新創想(idea2003.com) 10月12日消息:高性能計算 (HPC) 專為計算密集型工作負載而設計，正在幫助生命科學和醫學研究人員更快、更經濟高效地獲得答案。當與加速計算、人工智能、高帶寬內存 (HBM) 和其他先進內存架構相結合時，HPC 正在為更快的藥物發現研究提供動力。

根據 MarketsandMarkets 最近的一份報告，HPC 市場預計將從 2022 年的 360 億美元增至 2027 年的 499 億美元。最大的需求驅動因素之一是基因組學研究，它需要分析和識別與各種疾病和治療反應相關的遺傳變異。報告發現，高性能計算系統提高了基因組研究的速度、準確性和可靠性。

Nvidia 的加速計算總監 Dion Harris 表示，人工智能正在融入經典的 HPC 模擬和工作負載，從而提高速度并開辟新的用例。

Harris 表示，加速計算也已在 HBC 中用于數值模擬，并且采用人工智能作為進一步加速其中一些模擬技術的方法已成為一種巨大的趨勢，包括在醫療和藥物發現用例中。

但 Harris 表示，這不僅僅是做得更快或更具成本效益；這是關于做以前不可能做的事情。

他補充說，人工智能并沒有將事情改善 10 倍或 30 倍，而是在速度和總體周轉時間方面改善了 1000 倍或 10000 倍，以真正洞察數據。