没有英伟达，华为盘古的底座依然稳固。透过逻辑架构，彻底讲清楚，为什么说华为...
iO500最新榜单，鹏程（上届冠军）是第二，第一是济南超算，算力是第二名的15倍，真是做到了遥遥领先，再结合鹏程云脑三下半年的建设规划，说是算力要达到鹏程二的16倍，还要用上华为新的AI芯片（划重点，后文有出处），而这个16倍和15倍感觉差不了多少，所以感觉鹏程三并不是在吹牛，而是已经有了16倍的底气。
补充资料：
近日，存储圈又有炸裂新消息。
高性能计算（HPC）领域最具影响力的IO500最新一期榜单公布，以华为OceanStor Pacific分布式存储为核心底座的Cheeloo-1系统表现一骑绝尘，在最重要的10节点榜单中以创纪录的13万总得分位列第一，性能是上届冠军的15倍之多。
无疑，这份超高的存储性能成绩具有里程碑意义：不仅体现出华为OceanStor Pacific分布式存储强大的产品力，更标志着分布式存储在高性能计算领域的重要性愈发突出，甚至加速拉开了高性能计算向HPDA（High Performance Data Analytics，高性能数据分析）演进的序幕。
在本次IO500榜单中，以华为OceanStor Pacific分布式存储为核心底座的Cheeloo-1系统，搭载了全新研制的OceanFS2新一代并行文件系统，真正打破了HPC在存储层的关键性能瓶颈，在总体得分、带宽性能、元数据性能等五个维度上的得分均遥遥领先，堪称全能型的五边形战士。
在满足HPC各项存储需求的基础上，华为OceanStor Pacific分布式存储如何做到在综合性能上比其他厂商快得多？这得益于华为在分布式存储领域始终如一的研发创新，逐步在应用、算法、网存和架构四个层面，形成综合优势。
出处:IO500官网
首先，在应用层面，华为OceanStor Pacific分布式存储打造了应用感知的DataTurbo数据加速引擎，利用融合数据格式、近数据处理和特征处理算子卸载加速等创新技术，实现了对各种HPDA 应用的性能加强。
比如，针对HPDA中愈发密集、愈发不可或缺的大数据环节，数据处理流程的各类ETL严重影响了数据处理效率，而OceanStor Pacific分布式存储灵活对接各种大数据引擎的“基操”，实现了数据湖和数仓之间的数据共享，大幅减少了ETL的需求。
再例如，DataTurbo数据加速引擎在存储侧为计算引擎开启缓存能力，通过自动缓存热点数据进行预处理，并在多个计算集群之间共享缓存数据，以削除计算侧加载时的资源消耗和时延，实现效率60倍提升，让数百PB数据查询缩减至10秒。
其次，在算法层面，华为OceanStor Pacific分布式存储采用业内独创的SmartBalance全均衡设计，实现数据类型和I/O流的智能感知，解决CPU算力不足或调用堆栈深度等软件问题引起的IOPS瓶颈、HPC多流程跨系统的数据迁移、数据膨胀等难题。
比如，华为OceanStor Pacific的大小IO分流处理技术，实现了在一套存储中带宽、IOPS和OPS性能全优，单节点性能达到了20GB/s的带宽和20万IOPS，是业界的最高水准。
此外，独创的融合非结构化元数据索引，实现文件、对象和大数据等原生多协议无损互通，一份数据多端调用。并且，针对数字化病理、卫星遥感、基因测序等，华为采用智能感知语义格式、多模态聚合、智能分区编码等技术，进行场景化二次压缩算法，将压缩比例提高了30~80%。
华为的算法创新在真实HPC场景中有何价值？以其独创的融合非结构化元数据索引为例，在科学计算等典型的HPC场景中，创建数据集一直都是老大难的问题，动辄又数十TB的数据集，过去如果需要创建多个数据集，以满足不同研发团队的需求，往往需要通过数据复制的方式，效率极其低下；如今，利用融合非结构化元数据索引，则不需要通过数据复制的方式，一份数据集能够轻松被多端灵活调用。
第三，在网存层面，华为OceanStor Pacific通过自研的网络芯片支持RoCE，以及RDMA和IP的访问能力。在同时支持带宽、IOPS等不同类型的业务时，可以智能调整网络的相关参数，提供更好的拥塞控制，从而大幅降低不同存储节点间的数据交换时延。
最后，在架构层面，华为OceanStor Pacific采用全对称架构，实现了智能IO路径与磁盘管理，以及极高的数据可靠性保护，大幅领先开源方案。众所周知，Lustre等开源分布式存储在HPC领域被多年应用，但Lustre的非对称架构、IO路径漫长、磁盘碎片化严重、无冗余保护等劣势，在如今的HPC场景中逐渐凸显，越来越多用户开始转向以华为OceanStor Pacific为代表的商用方案，从而在架构、性能和可靠性方面获得更好的保障。
鹏程三在这个👆🏻7分15秒【华为昇腾开发者峰会上 关于鹏城云脑三的进度。还有芯片 6g的信息-哔哩哔哩】 https://b23.tv/UUGgvdA
