纵观历史，制造业*直处于创新的前沿。包括机器学习，流体动力学和*进材料设计在内的高性能计算（HPC）的显着改进已经形成了制造与创新之间的*新关系，转化为现代化的新技术，甚至成为全新行业的基础。
Intersect360 Research在2017年11月报告称，HPC是*个强大且不断增长的企业计算*域，预计到2021年将增长到近440亿美元。随着发展步伐的激增和制造业计算辅助智能的应用开始形成，制造商现在必须考虑采用新方法来解决计算性能问题，从而加快创新周期并改进设计，测试和生产的完成方式。
随着业务和技术流程的整合，制造价值链变得更加智能，现在涵盖产品生命周期的所有阶段 - 从构思到开发，再到生产，测试，使用，维护和回收。这导致了计算能力的爆炸性增长和改进的计算框架，这些框架*起推动了使用HPC的应用程序成为竞争优势。以汽车制造业为例，高性能混凝土在过去的十年中*直不需要传统的资产和程序，如碰撞试验假人和风洞。今天的汽车制造商依靠HPC进行高*碰撞测试模拟，例如使用有限元分析的LS-DYNA。HPC也从根本上改进了产品在商业规模上的生产方式。支持HPC的建模和测试使研究人员能够在不需要物理原型的情况下虚拟实验新材料，从而使制造商能够降低开发周期的成本并改进设计。HPC消除了设计阶段的风险，使制造商能够运行所需的产品安全和合规性模拟，以及将产品推向市场所需的安全检查和测试。
在整个产品生命周期中，随着制造商看到HPC应用程序为整体业务带来的好处，HPC的要求可能会经常呈指数*增长。高性能计算对制造企业的积*影响得到了众多研究的证实，其中包括市场研究公司IDC的*项研究，该研究发现97％的采用HPC的公司表示他们不能在没有竞争的情况下继续竞争或生存。尽管有这些关键的业务优势，但为什么许多制造商尚未采用HPC？
有几个原因。传统的数据中心设计旨在支持企业IT堆栈中的每个应用程序的需求。虽然这种计算方法可能看起来很明显，但这种*刀切的方法可以防止制造商实现HPC提供的真正好处。HPC具有独特的规格，需要*进的基础设施和硬件，电源和冷却资源。对于许多用户来说，专为HPC应用程序需求而构建的基础架构成本已经超过了企业*数据中心的标准功能。此外，技术团队深入了解HPC工作负载（从分析到应用）所需的深度，经验和技能是成功实施HPC所需的另*要素。
为了解决这些问题，*些大型制造商决定将他们的硬件配置到特别适合处理HPC高强度计算的专用数据中心。提供这种专业化的数据中心寥寥可数，考虑到这些因素，关键选择标准包括低成本电源的可用性和气候，如果足够冷，可以使HPC硬件免费的环境空气冷却 - 切割几乎占了托管成本的40％。采用这种方法，正如您所期望的那样，数据中心的位置和站点选择成为关键。
具有前瞻性思维的德国制造商 - 宝马和大众在评估其HPC工作负载的位置时采用了这种方法。早在2012年，宝马就将其旗下iSeries电动汽车的多个HPC集群移至冰岛，并能够运行碰撞测试模拟和流体动力学建模，同时与德国相比大幅降低其HPC电力成本80％以上。由于冰岛的温带气候，冰岛提供100％的地热和水力电源，加上环境空气冷却，使得像宝马这样的*进制造商不仅能够显着降低成本，而且还能降低HPC部署的碳足迹。大众汽车还将其超过1MW的高性能计算应用迁移到冰岛，并且通过将其基础设施搭配到冰岛享受类似的优势。
虽然配置到专门的低成本，低价位可能是降低HPC运营成本的**步，但云现在也成为越来越可行的选择，即使对于像HPC平台所支持的密集型计算，也是如此。基于云计算的高性能计算产品，尤其是那些提供按需服务的产品，可以使制造商为其工作负载提供大量的灵活性，使其能够通过通过快速配置的HPC电源扩展其现有部署（内部配置，共置或云保留）云，当需要时。这也使CAPEX向OPEX转变，并为制造商提供了用于产品设计和开发的计算商店，而不会产生资产负债表的负担。
