全球云高性能计算市场规模按组件（解决方案、服务）、部署（云、本地）、地理范围和预测划分

云高性能计算市场规模和预测

2024 年云高性能计算市场规模价值 481.5 亿美元，预计到 2031 年将达到 827.3 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 7%。

• 云高性能计算 (Cloud HPC) 是使用云计算资源执行传统工作站或服务器无法成功处理的复杂计算任务的实践。
• 云 HPC 利用云计算系统的按需可扩展性和弹性。用户无需投资购买昂贵的专用超级计算机，而是可以按需付费使用强大的计算资源，如虚拟机、存储和云端网络。
• HPC 是利用并行处理能力和专门的计算资源来解决在单台计算机上耗时过长或无法实现的计算难题。云 HPC 可让您灵活且经济高效地访问这些高性能资源。
• 云 HPC 可让学者在物理、化学、生物和环境科学等学科中进行复杂的模拟、数据分析和建模。

全球云高性能计算市场动态

塑造全球云高性能计算市场的关键市场动态包括：

关键市场驱动因素

• 对基因组学研究的需求增加：对基因组学研究的需求日益增长，以分析遗传变异并开发治疗方法各种疾病的治疗正在推动 HPC 的采用。HPC 提供的高速处理、可靠性和准确性使基因组研究更加高效，从而推动个性化医疗和疾病管理的进步。
• 实时数据处理：HPC 为金融、医疗保健和制造业等行业的各种应用提供实时数据处理。快速高效地处理大量数据的能力使组织能够做出明智的决策、检测异常并实时响应事件。
• 更高的处理能力：与传统计算系统相比，HPC 系统提供了卓越的处理能力，使组织能够处理复杂的计算任务和模拟。这包括天气预报、气候建模和流体动力学模拟等需要大量计算能力的任务。
• 提高效率：HPC 系统通过减少处理时间和提高生产力来提高效率。复杂的模拟、科学计算和数据分析任务可以更快地完成，从而使研究人员、工程师和数据科学家能够更快、更准确地获得结果。
• 高质量服务：基于云的 HPC 服务可按需提供高质量的计算资源和基础设施，使组织能够根据工作负载要求扩展其计算资源。这可确保为不同行业和应用程序的用户提供可靠的性能和无缝的可扩展性。
• 更智能的部署：HPC 系统提供更智能的部署选项，包括混合云架构和容器化应用程序，可优化资源利用率并最大限度地降低成本。组织可以高效利用 HPC 资源，同时保持灵活性并控制其计算环境。
• 中小企业 (SME) 的采用：中小企业越来越多地投资于 HPC 解决方案，以满足其不断增长的数据处理和存储需求。 HPC 系统可以为中小企业提供经济实惠且可扩展的解决方案，以处理大型数据集、加速模拟并改善业务运营。

关键挑战：

• 高带宽要求：云 HPC 活动经常需要在存储和处理单元之间传输大量数据集。但是，网络带宽限制和延迟问题可能会降低性能，从而降低基于云的 HPC 活动的效率。
• 可靠的网络访问：持续的云 HPC 操作需要一致且可靠的互联网访问。网络连接中的任何干扰或振荡都可能中断计算并浪费资源，从而导致处理操作延迟和效率低下。
• 云 HPC 市场的成熟度：与传统的本地 HPC 解决方案相比，云 HPC 是一项相对较新的技术。随着市场逐渐成熟，云 HPC 部署的标准和最佳实践也将不断发展。
• 缺乏认知：新兴国家中小型企业缺乏认知预计将制约市场的增长。潜在用户可能不愿接受云 HPC，因为他们不了解其优势和功能。
• 软件兼容性：并非所有 HPC 软件都适用于云系统。将当前的 HPC 系统移植到云上可能非常复杂且耗时，需要进行更改才能最佳地利用云资源。
• 专业知识有限：管理和优化云 HPC 设置所需的技术技能并不常见，缺乏熟练的专业人员和设置知识是市场增长的限制因素。一些缺乏熟练工人或缺乏云高性能计算知识的公司难以利用云 HPC 解决方案，缺乏熟练专业人员阻碍了市场的增长。

主要趋势：

• 优化资源利用率：组织正在采用混合和多云策略，该策略结合了本地 HPC 技术和公共云资源。这种方法使他们能够利用云的可扩展性和成本效益，同时保持对敏感数据或需要其本地数据中心专用硬件的工作负载的控制。
• 提高灵活性和选择率：混合和多云部署允许您选择最适合您需求的云提供商。每项 HPC 工作的成本、性能和软件兼容性要求都会影响云提供商的选择，从而使企业能够根据个人需求定制基础架构。
• 降低延迟并提高效率：云 HPC 与边缘计算的融合提供了显着的优势，特别是在自动驾驶汽车、工业物联网和远程医疗等领域，这些领域的即时数据处理和分析至关重要。通过在网络边缘更靠近源头处理数据，组织可以减少延迟并提高 HPC 任务的效率，尤其是那些涉及实时数据分析或需要立即反馈的复杂模拟的任务。
• HPC 为 AI/ML 创新提供动力：云 HPC 与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成是一项重大发展，它简化了复杂 AI 模型的训练以及对 AI/ML 进步至关重要的大型数据分析活动的执行。这种融合还提供了丰富的新应用，例如人工智能驱动的药物发现模拟、具有人工智能诊断的个性化医疗，以及由机器学习算法驱动的复杂天气预报模型。

全球云高性能计算市场区域分析

以下是全球云高性能计算市场更详细的区域分析：

北美

• 北美在云高性能计算市场中占据主导地位，预计在整个预测期内将继续保持主导地位，这要归功于性能计算市场解决方案在快速和精确数据处理方面的采用率不断提高。
• 对高性能混合计算 (HPC) 解决方案日益增长的需求将推动该地区的市场扩张。
• 北美受益于强劲的经济条件，包括对航空航天、汽车和制药等重要行业的研发进行大量投资。这对 HPC 资源产生了强劲的需求，从而推动了创新并加速了产品开发周期。
• 此外，该地区拥有尖端的技术基础设施，包括由顶级云服务提供商 (CSP)（如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform）提供的完善的云基础设施。这种易于使用的基础设施使寻求高性能计算解决方案的企业可以更轻松地使用云 HPC。
• 政府活动加强了北美的云 HPC 行业，各机构积极鼓励 HPC 技术的开发和实施。这包括赞助研究计划、建立国家 HPC 中心以及鼓励将云 HPC 用于科学目的。

亚太地区

• 由于该地区多家企业的数字化，预计亚太地区将成为预测期内增长最快的地区。
• 云 HPC 是一种经济高效且可扩展的方法，可用于处理数字时代产生的大量数据。阿里云和腾讯云等中国本土云服务提供商 (CSP) 的崛起对于推动云 HPC 的采用至关重要。这些供应商提供符合当地标准和法律的有竞争力的解决方案，加速了该地区云 HPC 的采用。
• 亚太地区受益于拥有云计算和 HPC 技术专业知识的优秀劳动力队伍的扩大。这一不断增长的专业知识库使开发和运营云 HPC 解决方案变得更加容易，从而进一步推动了该地区的采用率。
• 该地区的国家正在为市场增长做出贡献，例如，由于政府的大量投资、对技术创新的承诺以及阿里云等顶级云提供商的存在，中国已成为云 HPC 市场的主导力量。
• 印度的云 HPC 市场正在迅速扩张，这得益于强劲的经济增长、数字印度等政府计划以及研发力度的增加，尤其是在制药和航空航天领域。
• 韩国以其完善的 IT 基础设施和强大的创新文化脱颖而出。由于政府对 HPC 集成的支持，韩国已成为 APAC 云 HPC 环境中的重要参与者。
• 在云 HPC 采用方面，新加坡和马来西亚在东南亚处于领先地位。随着云基础设施的成熟和对云 HPC 优势的了解不断增加，该地区预计未来几年市场将强劲扩张。

全球云高性能计算市场：细分分析

全球云高性能计算市场根据组件、部署模式和地理位置进行细分。

云高性能计算市场，按组件

• 解决方案
• 服务

根据组件，云高性能计算市场分为解决方案和服务。由于满足高计算需求的强大解决方案，解决方案部分在云高性能计算市场中显示出显着增长。此外，它还提供适应性服务，为企业带来竞争优势。使用 HPC 技术可以提高各行各业的生产力和效率。

按部署模式划分的云高性能计算市场

• 云
• 本地

根据部署模式，云高性能计算市场分为云和本地。由于各种应用程序的激增，云细分市场在云高性能计算市场中经历了显着增长，预计这种趋势将继续走高。云计算通过提供可扩展且经济高效的解决方案，在鼓励各种学科广泛采用 HPC 方面发挥着重要作用。组织可以使用基于云的 HPC 来高效管理其计算需求，同时大幅降低运营成本。

按地域划分的云高性能计算市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地域划分，全球云高性能计算市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美在云高性能计算市场中占据主导地位，预计在整个预测期内将继续保持主导地位，这要归功于性能计算市场解决方案在快速和精确数据处理方面的采用率不断提高。对高性能混合计算 (HPC) 解决方案日益增长的需求将推动该地区的市场扩张。

主要参与者

“全球云高性能计算市场”研究报告将提供宝贵的见解，重点关注全球市场，包括一些主要参与者，如思科系统、Cray Research Inc.、英特尔公司、戴尔科技、IBM、HPE、AMD、NVIDIA、联想、Atos 和富士通。

我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师提供对所有主要参与者的财务报表的洞察，以及其产品基准测试和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括上述参与者在全球范围内的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

云高性能计算市场的最新发展

• 2021 年 4 月，HPC 宣布获得 4000 万新元的奖励，用于为新加坡国家超级计算中心 (NSCC) 建造一台新的超级计算机，该中心是一个国家高性能计算 (HPC) 资源中心，致力于支持学术、研究和工业界的科学和工程计算需求。
• 2021 年 4 月，NVIDIA 宣布推出其首款数据中心 CPU，这是一款基于 Arm 的处理器，在最困难的 AI 和 HPC 应用上的表现优于当今最快的服务器。
• 2020 年 11 月，AMD 宣布推出采用 7nm 制程技术制造的 AMD Ryzen Embedded V2000 系列处理器。 CPU 用于嵌入式应用程序，包括瘦客户端、迷你电脑和边缘系统。

报告范围

市场研究的研究方法：

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