据路透社报道,哈佛大学的研究团队日前利用谷歌云平台,替代了一台“原定用于研究心脏病的超级计算机”,研究团队宣称,这种“创新举措”可以绕开超级计算机算力资源短缺、成本高昂的现实问题,在节省成本的同时,加快科研工作速度,因此值得其他研究人员效仿。
哈佛大学教授 Petros Koumoutsakos 表示,他们目前正在进行的研究模拟了一种能溶解人体循环系统中血块和肿瘤细胞的疗法,需要超级计算机才能提供强大计算能力。
Petros Koumoutsakos 同时表示:“研究团队遇到的最大问题是,不能使用全尺寸的超级计算机来运行模拟程序。”他补充表示,想要继续改进或优化模拟过程,也需要使用价格高昂的超级计算机,但当下在美国,只有少数几台超级计算机能够进行数亿次计算,准确模拟出 Koumoutsakos 所需的研究条件。
为了消除这些瓶颈,研究人员开始转向谷歌提供的公共云平台进行计算,IT之家注意到,虽然此类云平台的设计初衷并不是为了满足“研究人员需求”,它们都是为上百万个相对较小的独立计算任务而设计的,不过得益于此类计算平台在设计上更侧重弹性和可靠性,因此也能兼顾研究人员的需求。
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