產業分析－HPC需求湧現 五大關鍵趨勢受矚目

隨著IoT、AI/ML、VR/AR、機器視覺等技術不斷進步，使機器人、汽車、攝影機等智慧設備深度應用，亦拓寬自駕車、智慧汽車與元宇宙發展藍圖，促使大環境快速朝向數位化、智慧化發展，例如智慧城市、智慧交通與智慧工廠；再者，過去幾年疫情導致不少地區採取封城、隔離等舉措，進而形成半封閉生活型態，例如居家辦公、物資補給從線下轉成線上等，使得來自政府與教育等領域對AI/ML、雲端的需求呈指數級成長。

在數據日益驟增下，雲端服務供應商運用雲端的彈性、功能與規模，加快高效能運算（High Performance Computing，HPC）工作負載的處理速度。根據TrendForce的估算，2022年全球HPC市場規模為397億美元，較2021年成長7％；從HPC市場結構來看，伺服器佔49.7％，儲存佔19.9％，系統軟體與程式佔5.7％，應用服務佔24.7％。

隨著數據生成量不斷增加，使得可擴展的HPC越顯重要。因為，可擴展的HPC系統能進行彈性擴展，或收縮其容量以滿足特定工作負載需求，並且不會中斷吞吐量，以即時因應不斷變化的需求，因而能在天氣模擬、航空航太、金融市場預估等領域廣泛應用。

由於數位化、智慧化於各產業領域中深化發展，例如智慧城市的視覺系統與分析、智慧交通的車聯網、智慧工廠的虛擬設計與遠端操作，帶動了包含Atos、Dell、HPE與Fujitus等廠商正積極透過AI、雲端技術支援，讓HPC從根本上降低系統的複雜性，使其可與廣泛的應用程式相容。

再者，基於雲端的超級電腦也能釋放其最大價值，如優化跨產業營運的數位孿生和建模解決方案。在網路通訊技術方面，低延遲網路連接、量子運算與邊緣運算等技術的進步能提升HPC系統性能。有鑑於此，TrendForce歸結出HPC發展趨勢與廣泛應用的五大關鍵，分別為「AI」、「雲端」、「數位孿生與仿真」、「邊緣運算」與「量子運算」。

首先從「AI」的部分來看，在HPC中，數據處理的規模和複雜性需投入大量時間訓練、構建與驗證模型，而AI技術的導入可以使HPC系統從數據中學習並做出準確預估，從而優化系統的性能、資源分配，甚至解決開發新算法與套件的複雜性問題。

「雲端」的部分，因HPC系統價格昂貴，需額外的基礎設施提供足夠電力和冷卻，為克服此點，並為廠商提供依照需求購買的服務，以及透過應用程式訪問範圍廣泛的運算資源，從「雲端」切入是最快速且具成本效益的途徑。

在「數位孿生」方面，最大問題之一是代表真實世界系統所需的模擬、模型，需處理複雜且密集的數據需強大運算能力才能運行，故HPC可提供強大的工作負載，以及高效的運算資源解決此問題。

再來是「邊緣運算」，由於HPC應用程式的海量數據集增加會造成網路延遲、數據被盜等風險，而邊緣技術的作用能使運算更接近數據源，且分散式運算能提高負載平衡和容錯能力，有助HPC系統在本地處理數據，例如醫療照護領域的機構能透過邊緣端點訪問應用程式的HPC，開發新的治療方法並改善醫療診斷，無需將患者數據發送至醫院網路或其他相關場所，甚至可藉此利用超級電腦為DNA建模、影像渲染等資源密集型應用提供動力。

最後則是「量子電腦」，它是使用量子位元代替傳統電腦位元來表示和操作數據，使得構建或維護量子電腦方面具有挑戰性，因為量子位元很脆弱，易受溫度、電磁輻射等外部因素破壞。HPC系統能為量子電腦開發、測試新算法與應用程式，或模擬、分析量子系統的行為，故量子電腦的進步將帶動HPC產業同步成長，加快其在密碼學、營運優化與高級研究領域的市佔率。

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