在直接过渡到 Exascale 计算概念之前，最好多了解一点可伸缩性，尤其是从大数据、机器学习和其他分析领域的角度。确切地说，应用程序和多样化的计算框架需要每天处理大量数据集，包括来自社交媒体平台、传感器网络、数据存储库等的实时见解。因此，巨大的激增需要可扩展的解决方案，包括有关高性能计算的解决方案。这是我们与 Exascale Systems 交叉路径的地方，因为目前，它们是处理极端大规模大数据分析的唯一能够处理的结构。
外量计算简介
不用说，关于 Exascale 计算的讨论将清楚地表明，现有技术将能够解决与限制顺序计算机的能力相关的各种问题。Exascale 系统将更像高性能实体，至少能够支持近 10 亿个复杂计算或更确切地说，支持一个 exaFLOPS。这表明，任何可能的实现都会为最新一代的超级计算机让路。此外，需要了解的是，虽然Exascale 机器的大规模设计甚至开发是遥远的现实，但开发人员已经很好地走上了目标，即创建大量高性能设备，到2020年。
为什么必须进行外量计算
尽管云计算整体而言是一个功能极其强大的工具，但在存储大量可操作和原始数据方面，它在从洞察中提取更高的性能方面却步履蹒跚。这意味着云计算在以令人羡慕的速度处理大量数据时效率很低。这就是为什么 Exascale 系统是可取的，因为它们有助于缓解计算软件和硬件级别激增的问题。
话虽如此，在未来几年内，在处理大数据分析、挖掘算法、应用程序，甚至与最难以捉摸的数据发现相关的工具方面，Exascale 基础设施有望成为最抢手的平台领域。
数据分析：云与外量
很显然，云为弹性服务提供了空间，最终代表可扩展的存储和值得称赞的性能。无论是向点对点网络、Web 系统和其他领域提供功能，云计算的作用都远未过时，因为此技术与不同的数据存储库紧密结合，以高效和最低级别分析见解。延迟。此外，需要注意的是，基于云的结构采用了 SaaS、IaaS 和 PaaS 模型来实际实施分析解决方案。这最终为基于三个现有云模型的 DAaaS 或数据分析即服务让路。
不用说，云基础架构有效地处理了数据分析。但是，人们看到，在设计适合利用不断增长的数据领域时，云模型在设计极可扩展的解决方案时，会步履蹒跚。根据 IDC 发布的估计，预计到 2020 年将生成大约 45 ZB 的数据，云计算将足以处理这些数据并提供分析解决方案这将包括更好的负载平衡、故障处理、分布式内存和更精细的编程构造。此外，即使是 Exascale 技术也不一定是一维的，并且会支持在抽象和形式主义级别的基础上创建可扩展模型。
实际应用
随着全球迅速向区块链和加密货币方向发展，成为流行的技术理念，因此，在便利 ICO、多元化初创公司甚至交易平台方面，采购大量数据集只是时间问题。虽然一些最好的交易软件解决方案确实依赖于云计算的直观性，但采用 Exascale 计算肯定会在提高现有效率甚至与交易相关的安全标准方面发挥关键作用。
推理
尽管我们即将为强大的 Exascale 解决方案让路，以便进行无缝数据分析，但我们在推进大规模采用之前，需要警惕网络延迟、初始可靠性和整体恢复能力。这就是说，Exascale计算是未来，它可以很容易地加强像AI的直观性，正是为了刺激创新和加速发现。