面试：马克波特，首席技术官，HPE

该机器是HPE历史上最大的研发计划。其目标是提供内存驱动的计算。

内存驱动的计算将内存（而不是处理器）放在计算体系结构的中心。该机代表HPE的内存驱动计算研究计划。出于该研究的技术预计将部署在未来的HPE服务器中。

电梯间距是因为用于昂贵的内存，IT系统被设计为缓存常用的数据并在磁盘上存储旧数据 - 但是由于内存如此便宜，也许所有数据都可以存储在内存中而不是磁盘上。

通过消除当前如何在传统系统中交互的内存，存储和处理器的效率低下，HPE认为存储器驱动的计算可以减少处理复杂问题的时间从天到几小时，小时到几分钟，分钟到秒，以便提供实时智力。

在电脑周刊的采访中，HPE和Hewlett Packard Labs主任的首席技术官（CTO）标记波特将机器描述为全新的计算范式。

“在过去的三个月里，我们已经缩放了系统20次，”他说。该机器现在运行了160TB的内存，安装在一个系统中。

存储器阵列和处理器内核之间的快速通信是机器性能的关键。“我们可以光学地连接40多个核心节点，遍布1Tbps的所有传送数据，”Sayspotter。

他声称当前的系统可以使用相同的架构向Petabytes缩放到Petabytes。将来可以使用光学网络技术，例如将光分成多个波长，以进一步提高存储器和处理器之间的通信速度。

现代计算机系统以高度分布式的方式设计，具有大量的CPU核心。但是，虽然我们利用了增加的加工能力，但波特表示DataBandWidth并没有快速发展。

因此，计算能力中的瓶颈现在受到快速数据可以读取计算机的存储器并馈送到CPU内核的限制。

“我们认为记忆驱动的计算是解决技术行业的解决方案，以便在能够实现社会各个方面的进步，”波特说。“我们推出的架构可以应用于每个计算类别 - 从智能边缘设备到超级计算机。”

这种技术的一个兴趣领域是如何应用于构建高性能计算机（HPC），例如Exaflop-Scale超级计算机。

他说，机器可能比所有前500台电脑更快地快得多，并且它将使用远更少的电力。

“EXAFLOP系统将实现今天所有前500强超级计算机的等效计算能力，这消耗了650MW的电力，”Potter说。“我们的目标是一个Exaflop系统，可以实现与前500个超级计算机相同的计算能力，同时消耗功率的30倍。”

这是一个能够提供令人难以置信的高度性能的计算机的想法，与今天的系统相比，但是使用现代超级计算机的一小部分电力，即将需要支持的陶壶，以支持下一波的东西互联网（物联网）应用程序。

“我们的目标是一个EXAFLOP系统，可以实现与前500个超级计算机相同的计算能力，同时消耗功率的30倍”

马克波特，HPE

“我们正在数字化我们的模拟世界。每年数据的数据量持续增加两倍。我们将无法处理在数据中心中生成的所有IOT数据，因为决定和处理必须实时发生，“他说。

对于波特，这意味着将高性能计算出来的所谓的“边缘” - 超出任何物理数据中心的范围。相反，他说，在收集数据的点，需要远程处理IOT数据所需的大部分处理。

“机器的建筑为智能边缘带来了自己，”他说。

计算的趋势之一是高端技术最终最终陷入商品产品。智能手机可能与复古超级计算机有更多的计算能力。因此，Potter认为，HPC级计算是完全可行的，就像现代超级计算机中的情况一样，在IOT中使用，以处理当地传感器产生的数据。

考虑安全关键应用中的机器学习和实时处理。“当我们进入机器学习时，我们需要构建可以将核心数据中心系统推出到IOT网络的边缘。”

在实时计算安全关键决策时，在计算安全关键决策时，这将是危险和不可接受的，例如从自主车辆处理传感器数据。“今天的超级计算机级系统将运行自主车辆，”波特说。

从机器的技术被送入HPE的服务器系列。波特表示，HPE在架构上运行了大规模的图形分析，并与金融机构发表谈论该技术如何用于金融模拟，如蒙特卡罗模拟，以了解风险的影响。

根据波特，这些可以比今天的模拟更快地运行1000倍。例如，在医疗保健中，他说它正在寻找退行性疾病，其中1TB的数据需要每三分钟处理一次。HPE正在研究如何将医疗应用程序的架构的整个大块转换到机器以加速数据处理。

从产品的角度来看，波特表示，它正在加快其路线图，并计划在明年推出更多的仿真系统。他说HPE还与Microsoft合作，以优化用于内存计算的SQL Server，以减少延迟。

来自机器的一些技术也在进入HPE的高端服务器范围。“我们将光学技术建立在我们的协同服务器中，并将随着时间的推移而发展，”他补充道。

如今，组织构建了大规模横向扩展系统，该系统通过内存和退出内存，这是不高效的。“机器将替代许多这些系统，并以更节能的方式提供更大的可扩展性，”Potter的总结道。