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在数据流处理时，对于科学和工业HPC应用（如天体物理学、数字孪生等）而言，考验着对输入数据具有及时行动的能力。
而在就地/在途处理过程中，HPC数据集处于后处理环境，可用于离线可视化，处理和分析，将边缘计算处理与集中式云/HPC处理相结合，对数据实时处理的需求越来越高。
如果想做到边计算边反馈，就要让传统HPC仿真和深度学习进行融合，在减少计算量的同时改善仿真结果。
从PC到移动终端、再到各种各样的智能设备，计算的形态始终发生着变化，但核心对象一直没有变过，这也成为了驱动AI发展的关键要素，那就是数据。
“过去，HPC更多是以其高度的计算要求完成负载，例如气象预测、物理仿真、分析建模等，这些都是传统层面上大家比较关注的。
”黄莹表示，“而新的计算需求会利用到AI模型，在这方面与HPC做很好的整合，要思考如何把HPC与分析能力结合之后，加速一些复杂计算的融合。
在异构性上，深腾X9000着重升级了GPU服务器SR670，能够平衡CPU和GPU不同负载，更加具有灵活、紧凑、高效、散热好等优势，所搭载的第四代温水水冷技术“海神”可使其数据中心运行效率提升50。
在集成性上，深腾X9000支持集成交付、集成管理、集成研发等3种流行的计算机视觉场景，支持寒武纪等异构平台。
在智能化上，深腾X9000搭载新一代智能超算平台LiCO 5.3，能够在一个集群中支持HPC和AI作业的统一资源调度。