大数据已成为HPC最重要的应用领域，戴尔PowerEdge FX2集刀片和多节点机架式服务器的技术优势于一身，不仅为用户化解计算密度、空间占用、网络布线的权衡之困，更令用户轻松获得顶级计算密度、存储性能，以及超快网络应用。在之前的《从HPC到大数据：戴尔-Intel Lustre存储解决方案》一文中，我们曾经谈到用于高性能计算的文件系统已经开始添加大数据(Hadoop)方面的支持。
如上图，从中国超算Top100来看大数据已经成为HPC最重要的应用领域。
那么，大数据分析对高性能计算设备——服务器、存储和网络方面有什么新的要求吗?在本文中我们仍聚焦基础架构，为大家介绍上述领域的创新，包括几款已经或者即将发布的特色产品，以及真实的客户案例。
HPC服务器进化方向计算密度、GPU/协处理器
这张图是戴尔服务器产品线在HPC计算单元中的布局，蓝色箭头最底下一行是通用节点，即标准化的1U/2U/4U服务器。上面则是HPC优化型产品，最左边的PowerEdge C4130是1U高度，支持4块NVIDIA Tesla GPU或者Intel Xeon Phi co-processors计算加速卡;C6320则是比较典型的2U 4节点;安装FC430节点高密度CPU的FX2是本文要讨论的重点;再往右有M630刀片服务器;最右边是定制的模块化数据中心。
HPC应用多为大规模集群部署，计算密度直接关系着空间占用，进而影响到机房设计、网络布线等方面。早期的计算能力基本上是堆CPU;后来随着GPU/协处理器在通用计算领域的应用，算是第二个设计方向。当然后者还要特别考虑编程和效率的问题。
本文讨论重点之一就是提高HPC的CPU计算密度。
服务器形态进化来自Dell的极限密度
回首当年，服务器从机架式衍生出刀片式，不仅提高了计算密度，集成了网络交换单元，还可以集成共享存储单元(DAS或者iSCSI刀片存储模块)。刀片最大的优势是管理，能降低运维工作量。
曾经有一段时间，连超大型HPC集群都开始选择刀片式服务器。不过一方面它在同等计算能力下的成本要高于机架式服务器，另一方面它的计算密度还有没有可能再提高?
于是在数年前，开始出现一些多节点机架式服务器，比如1U双节点、2U四节点——被人们称为双子星和四子星。在保持刀片计算密度的同时，成本上显著降低，加上机架空间的节省，TCO比传统机架式服务器还要低，因此受到一些云计算和HPC用户的青睐，比如戴尔PowerEdge C系列中的C6320。
多节点机架式服务器中目前最流行的就是2U四节点，门槛不高(自己做不了的品牌可以找ODM供应商)。与刀片相比，它们没有集成网络交换和强大的管理功能;与机架式相比，它们的存储和I/O扩展性一般;为了优先考虑成本，品质上就可能有所取舍。
当我们看到戴尔PowerEdge FX2时，第一印象是它集合了刀片和多节点机架式服务器的技术优势。首先是计算密度——2U内最多可以支持8个双插槽Xeon CPU节点;其次是灵活性——可选多种服务器节点;还有扩展性——包括可拆分的DAS存储节点、多种网络直通/交换模块;以及CMC机箱集中式管理。
戴尔PowerEdge FX2组件全家福
以上是PowerEdge FX2模块化系统支持的组件，这里除了服务器节点、还包括存储单元和网络交换模块(I/O聚合器)。图中的数量比较多，是因为每种型号还有不同的硬盘/SSD驱动器托架可选。
正是这种灵活性，使FX2可以有多种应用方向，比如我们在《硬件辅助超融合：任意云中的全闪存VSAN》一文中介绍的分布式存储/超融合。而本文既然是谈HPC，自然是讨论计算密度最高的FC430。
使用当前Intel Xeon处理器的FX2 w/FC430，计算性能密度可达业界领先的4.1TFLOPS/U