浅谈高性能计算用户群分析在产品分析中的重要性

本文通过高性能计算用户调研，得出基于Web的高性能计算管理平台解决方案因为没有紧密贴合用户群业务流程致使其不被广泛应用。继而通过材料类用户群体分析出发，分析用户群体结构，总结用户群特征以及使用中常见类问题。并以得到用户验证且认可的HPC-Cloud平台流程创新点为例，阐明用户群体以及业务特征分析对于产品分析、定义阶段的重要性。

高性能计算在兴起的这些年间，服务了包括航天、气象、科研等在内的各个领域。专注于高性能计算、并行算法、体系架构、软件开发等研究方向的专家们，在各自的领域也一直有不断的创新[1]，计算效率指数的上升，体系架构的不断变换[2]，使得高性能计算承担着越来越重要的角色。但是，从使用高性能计算的用户群体[3]来讲，在关注于效率的同时，使用时的体验感也是被带入考虑的重要因素之一。

如今，高性能计算的用户群体组成已经发生了翻天覆地的变化。除了专注于计算的研究机构，更多的高校实验室、企业单位也加入了使用高性能计算的行列。其中以高校用户增加最为迅猛，占据了近九成的比例。

高性能计算的客户体系，不论是高校实验室，还是研究机构或企事业单位，使用者均是科研人员， 从事生物基因、环境断裂、材料科学、仿真模拟、气象预测等大数据研究。每个行业在集群上计算的任务特点各不相同， 以材料类用户为例， 模拟类作业并行程度较高， 对CPU 要求高， 对内存要求相对较低。

数据分析类作业则正好相反。普遍作业在128core 规模以下就能解决，单核内存2 GB 即可。根据用户类型、作业类型以及成熟、规范的业务流程设计HPC 产品，才会被市场认可。相反，目前市场上还没有稳定的商业版基于Web 的HPC 管理平台的原因，就是设计时只粗略提取了部分业务需求，没有进行深入的用户群体分析，忽略了用户对于产品的根本需求，导致产品生命周期短暂即逝。由此笔者进行了一次验证，调查涵盖高校、企业、科研院所等27 家单位89 位用户，受访用户对HPC 业务的感受见图1，大部分用户放弃使用HPC 业务是迫于无法承受使用中出现的过多问题导致的。图2 是用户使用基于Web的高性能计算管理平台的调研，多数用户反映虽然功能基本满足，但业务流程繁杂，不成系统，使用起来有种力不从心的感觉。

由图1、图2 可见， 使用Web 技术可以解决绝大部分用户关于使用方面的问题， 但是因为把握用户不到位导致产品定义不成功，因此使用效果不理想，问题比较多。

本文重点讨论现阶段高性能计算主体用户的特征，以及使用高性能计算时的常见问题，并结合用户最关心的业务需求介绍HPC-Cloud 解决方案在业务流程上的创新点。

最终总结用户群体分析在基于Web的高性能计算管理平台产品定义中的重要意义。

2. 用户群体特征 在笔者服务高性能计算用户两年的经验来讲，高校用户占所有用户的95%之多。总结用户群体的科研性质，发现有如下几个特点：