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行业热点丨从 “算力供给” 到 “智能驱动”:Agentic HPC 开启创新范式

  • 2025-11-24
    上海
  • 本文字数:2153 字

    阅读完需:约 7 分钟

高性能计算(HPC)领域的创新,往往在幕后悄然发生。算法、工作流与自动化技术的渐进式优化,日积月累终成显著突破。这些改进或许并非一目了然,却能精简运营流程、减少瓶颈阻碍,让研究人员与管理人员得以专注探索创新,而非耗费精力于系统维护。随着人工智能驱动方案的介入,下一次飞跃已然来临——具备自主适应、优化与决策能力的系统,正不断放大这份“隐形的创新力量”。



当资源配置与需求实现精准匹配时,高性能计算才能释放最大价值。这不仅关乎算力供给的充足性,更核心的是在恰当的时间、以合理的成本,将合适的资源精准交付给对应的用户或主体。唯有这些要素协同发力,高性能计算才能从“原始算力”转化为“实际影响力”。


传统高性能计算系统固然能提供强大的算力支持,但这一能力往往伴随着极高的复杂性——需要专业知识储备、持续的系统监控与动态调优,才能维持稳定性能。资源分配过程向来错综复杂,新用户面临陡峭的学习曲线,而适配多样化工作负载的扩展操作更添一层难度。


计算领域的转型变革


计算领域已发生根本性转变:从传统的通用型高性能计算工作负载,演进为大规模支撑人工智能、数据分析、仿真模拟及量子计算负载的全新形态。高性能计算的角色不再局限于通用算力供给,而是拓展为更广泛的基础支撑——为人工智能训练、大规模数据分析,以及跨领域复杂问题的解决提供核心动力。这一转型绝非单纯的“设备提速”,更反映了市场对“适应性强、可扩展、智能化”计算能力的迫切需求。如今,高性能计算已从专属工具,转变为各行业探索创新、提升竞争力的核心基石。


当下的人工智能工作负载、海量数据集及日益复杂的业务问题,仅靠“渐进式进步”已难以满足需求。高性能计算不仅要持续深耕幕后创新,更需进一步强化自身能力,以应对未来在规模、速度与智能化层面的更高要求。


Agentic HPC 的发展之路


试想这样一种高性能计算:能够持续自适应、自主优化、弹性扩展,以更高效率、更强韧性与更快速度,助力企业突破复杂性与人工干预的束缚,加速探索与创新进程。


Agentic HPC 并非简单地将人工智能叠加于高性能计算之上,而是实现二者深度融合,让系统本身具备更强的适应性、韧性与易用性。


AI Agent 能够捕捉高性能计算复杂环境中,IT 管理员可能忽略的潜在规律。它们通过持续学习历史数据,依托积累的知识执行任务指令——与外部工具联动运行或重启作业、协调许可证与资源分配、排查故障问题。


  • 精准预估作业调度与等待时间,让用户无需在作业排队、资源可用性及瓶颈问题上耗费过多时间;

  • 智能资源预测可减少“过度配置”(算力浪费)与“配置不足”(导致任务失败与重试),助力更快获取结果;

  • 提前识别节点故障风险,避免系统停机,保障工作负载平稳运行;

  • 配置指导使用户能够在无需成为专家的情况下优化性能,将策略转化为适应性配置,在条件变化时保持可靠性,并消除了手动调整的需要。


传统高性能计算系统虽能提供原始算力,却需要持续的人工干预才能维持平稳运行。用户为求稳妥往往高估资源需求,造成算力周期浪费;作业启动时间难以预测,影响工作规划效率;故障通常发现较晚,导致作业崩溃与生产力损失。


与之相反,Agentic HPC 计算系统彻底革新了使用体验。它不再是碎片化、被动响应的模式,而是由多个人工智能驱动主体支撑的“智能生态系统”。这些主体自动优化作业规模,杜绝资源浪费,保障资源访问公平性;队列预测功能提供清晰且实时更新的作业启动时间,让用户能够高效规划工作。


这一转型让高性能计算从“需人工管理的系统”,升级为“自主管理的系统”。未来的 Agentic HPC,将具备需求预判、自主优化、无需持续监控即可智能响应的核心能力。


Agentic HPC 平台


Altair® HPCWorks® 平台助力企业快速捕捉核心价值,为下一代智能化、自优化高性能计算做好准备。该平台充分利用人工智能辅助功能(包括 AI 驱动的内存资源预测),精简作业提交流程,优化集群、云及混合计算环境的资源利用率。内置的人工智能助手可帮助用户预估作业资源需求,平均提升集群利用率并缩短 10%-15%的等待时间。通过与 Altair® RapidMiner® 等解决方案集成,用户能够定制针对特定工作负载的专属人工智能模型。


Altair HPCWorks 2026 版本已于 10 月正式发布。除人工智能功能升级与生态集成外,该版本还新增多项特性与优化,包括增强 GPU 集成与利用率、扩展报告功能,以及为支撑经典-量子混合工作负载奠定基础。


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