超算中心與雲的邊界越來越模糊，並且越來越多的案例表明，雲計算在各方面的效率甚至超過超算中心。以雲算力服務商cloudam雲端與國內某醫科大學的合作為例，具體分析超算與雲計算的區別。
對於高效能計算的使用者來說，超算中心通常是第一選擇，但隨著雲算力服務商的不斷完善，效率上甚至超過超算中心，類似cloudam雲端著用的雲算力服務商可以提供一站式的算力服務，為高效能計算使用者安裝好了一些商用軟體，更重要的是**幾乎與超算中心的持平，對於有小規模計算資源需求的使用者來說相當友好。
比如，cloudam雲端就曾與某top2大學合作，該校醫學院藥物發現專案中，也遇到了計算資源瓶頸問題。該專案需要利用多個靶點進行全量的化合物篩選，然而該大學目前的hpc平台能支援最大發現規模只有2000核心，很顯然不夠用。另外，該專案還面臨著時間緊、計算資源有限的問題。
如果該校選擇超算中心進行該專案的話，不僅需要排隊，而且無法整合大量的異構資料，這樣就意味著會降低研發效率，更重要的是超算中心不會為其提供部署方案的服務，這就意味著該校需要額外配置運維人員。
通過對比，該校最終選擇雲e算力平台來進行統一資源管理。通過雲e平台，使用者可以直接利用瀏覽器來呼叫平台上事先部署好的virtualflow篩選工具，來實現靶點的多階段篩選。在操作過程中，使用者無需擔心硬體配置的問題，使用清晰易懂的圖形介面即可遠端操作、篩選。為了保障使用者的安全，雲e同客戶簽訂了資料安全及保密協議，雲端嚴格保障使用者輸入資料及最終篩選結果的安全與私密性。
通過cloudam雲端的雲e一站式部署解決方案，實現了高併發高可用的工作，讓原來的專案流程大大縮短，最終能夠在乙個月內全部完成。並且接入cloudam雲端雲e算力平台後，整體運維成本降至原來的1/5。
cloudam雲端 雲e為生物科技行業提供了高效能計算一站式解決方案，整合了異構資源，讓各類軟體、框架高效能的執行在雲e的cpu及gpu節點上，實現了海量cpu核心資料虛擬篩選服務、頂級gpu的模型訓練任務。自動化工作流程，也讓整個使用過程簡單清晰，使用者只需專注於專業內容，無需再為硬體裝置的配置及部署費心費力。
通過這個案例，我們不難發現，雲算力服務商的優勢，雖然超算中心在目前的這個階段來說，是科研人員不錯的選擇，但隨著雲算力服務商的逐漸市場化，雲算力平台是非常有前景的。
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