随着社会经济的高速发展，先进计算不仅在天气预报，生命科学等诸多前沿领域的应用日趋广泛，在未来智慧城市，物联网，云计算，大数据等领域也将不断开疆拓土。
可以说，各种结构化和非结构化数据的爆发，使得先进计算获得了英雄用武之地。那么，何谓先进计算？随着5G和边缘的落地，对先进计算的应用和发展将起起到哪些作用？目前先进计算还有怎样的瓶颈问题需要解决？
现在谈到先进计算，形式真的很多！高性能计算、云计算、智能计算、量子计算、类脑计算、边缘计算不一而足。
可以说，人类已经进入了计算多元化的时代。这种变化并非突然出现，早在国家十三五规划中就提出了对先进计算的描述，所谓先进计算，其实就是要重点发展E级计算、云计算、量子计算、人本计算、异构计算、智能计算、机器学习等技术的研发及应用。
在这个计算多元化的时代，越来越多的企业开始关注不同的计算形态，以便满足自身的发展需求。比如人工智能计算非常流行，机器学习与深度学习形态不断涌现，CPU与GPU，甚至FPGA等异构计算成为标配。既然有先进计算，就必然少不了相应的管理系统。要求必须要有这样一个平台，能够同时管理诸多的先进计算中心，以提升其效率。
同时，对于供应商来说，在先进计算时代多元计算能力融合大背景下，服务能力特别关键。供应商如果只卖设备而不提供管理平台，则其路不远矣！
随着国内5G商用进程的提速，新应用场景不断涌现，边缘计算也必将大行其道。在未来，各类边缘数据中心，以及与之相关联的如智慧灯杆、能源基站等新型设施将随处可见；智慧交通、智慧医疗、无人驾驶及智慧商业等诸多新型产业互联网也将走入寻常百姓生活。
但与便利生活相生相伴的，是海量数据需要处理。以无人驾驶为例，要想让一辆车自动驾驶在公路上，必须配备大量的传感器，并能随时对路况做出反应。这就是先进计算在边缘领域大概扮演的角色。
数据的传输也是一个制约先进计算发展的因素。比如基因测序，为了获取基因里面的准确片段，往往要对一个人类样本基因达到30x的测序深度，其数据总量将超过百G。通常来说，现在的生产环境要求几小时内要把一个人的基因测序完成，百GB数据从端传到云就需要大量的带宽，这也是一个很严重的瓶颈问题。未来5G实现以后，对超算或者说先进计算中心，或许是一种助益。
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