Qu’est-ce que le calcul haute performance (HPC) ?
Le calcul haute performance (HPC) fait référence à la mise en œuvre de superordinateurs et de clusters informatiques pour résoudre des problèmes de calcul complexes à grande vitesse. Cette technologie exploite la puissance de plusieurs processeurs travaillant en parallèle pour traiter d’énormes ensembles de données, souvent à des vitesses plus d’un million de fois supérieures à celles des systèmes de bureau ou de serveur conventionnels.
Ces systèmes peuvent effectuer des quadrillions de calculs par seconde, dépassant de loin les capacités d’un ordinateur de bureau ou d’un poste de travail classique. Ils sont souvent utilisés pour s’attaquer à de grands problèmes dans les domaines de la science, de l’ingénierie et des affaires, comme la mécanique des fluides numérique, l’entreposage des données, le traitement des transactions ou encore la création et les tests de prototypes virtuels.
De l’importance du HPC
Ce type de système joue un rôle crucial pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il permet de traiter de grandes quantités d’informations et des calculs complexes à des vitesses phénoménales, un indispensable dans le monde actuel axé sur l’information. De plus, cette vitesse élevée est essentielle pour les besoins en temps réel, comme le suivi des tempêtes en cours, le lancement de nouveaux produits ou l’analyse des tendances boursières.
Ces systèmes contribuent également à l’avancement de la recherche scientifique, de l’intelligence artificielle et du deep learning. Ils ont notamment permis d’accélérer les progrès scientifiques et techniques aux États-Unis, en soutenant des avancées en matière de modélisation du climat, de techniques de fabrication de pointe et de sécurité nationale.
L’importance de la gestion des charges de travail complexes et du traitement des données en temps quasi réel s’étend à divers secteurs, dont les soins de santé, l’aviation et la production industrielle. D’une manière générale, les simulations basées sur le calcul haute performance peuvent réduire, voire éliminer, la nécessité d’effectuer des tests physiques, ce qui permet à la fois de gagner du temps et d’économiser des ressources.
Fonctionnement du HPC
Les systèmes HPC sont généralement composés de centaines voire de milliers de serveurs informatiques, également appelés nœuds, mis en réseau pour former un cluster. C’est ce qu’on appelle le traitement parallèle, où plusieurs tâches sont exécutées simultanément sur les nœuds.
Pour fonctionner au maximum de ses performances, chaque composant du système (y compris les composants de stockage et de réseau) doit suivre le rythme des autres. Par exemple, le composant de stockage doit être en mesure d’alimenter et d’ingérer des informations, vers et depuis les serveurs informatiques, aussi rapidement qu’elles sont traitées. Si l’un des composants ne parvient pas à suivre le rythme, les performances de l’infrastructure s’en ressentiront.
HPC et cloud computing
Pour le cloud computing, le HPC intègre la puissance de calcul et l’évolutivité du calcul haute performance traditionnel avec la flexibilité et la nature à la demande des services cloud.
Dans un environnement cloud, les utilisateurs peuvent accéder à de vastes ressources informatiques, notamment la puissance de traitement, la mémoire et le stockage, et s’en servir pour effectuer des tâches complexes et gourmandes en ressources. Ces tâches impliquent des simulations, des recherches scientifiques, des analyses de données et d’autres charges de travail à forte intensité de calcul qui nécessitent une quantité importante de ressources informatiques.
Les charges de travail HPC reposent sur un réseau à faible latence et à large bande passante pour une communication efficace entre les nœuds. Les fournisseurs de cloud proposent d’ailleurs des options d’interconnexion rapide pour faciliter cette communication. L’efficacité du mouvement des données doit également être prise en compte, c’est pourquoi les plateformes cloud fournissent des outils et des solutions qui permettent de transférer en toute sécurité de grands ensembles de données vers et depuis le cloud.
Les avantages du déploiement de systèmes haute performance basés sur le cloud sont nombreux. Ils comprennent notamment l’évolutivité, qui permet aux utilisateurs d’adapter leurs ressources informatiques en fonction de leurs besoins, et la rentabilité, car, avec les modèles basés sur le cloud, les utilisateurs payent uniquement pour les ressources qu’ils mettent en œuvre. De cette manière, ils ne doivent pas forcément investir dans une infrastructure coûteuse sur site ni la maintenir.
Qu’est-ce qu’un cluster HPC ?
Un cluster de calcul haute performance est un ensemble de serveurs interconnectés, appelés nœuds, qui travaillent ensemble pour effectuer des tâches de calcul complexes à des vitesses phénoménales.
Ces clusters sont conçus pour gérer des traitements à grande échelle et sont reliés par une interconnexion rapide, ce qui leur permet de communiquer et de traiter les informations efficacement. Les nœuds d’un cluster peuvent être spécialisés pour effectuer différents types de tâches. Ils comprennent généralement des composants, comme les cœurs de processeur, la mémoire et l’espace disque, semblables à ceux des ordinateurs personnels, mais avec une quantité, une qualité et une puissance supérieures.
Nœuds de connexion
Les nœuds de connexion servent de passerelle pour permettre aux utilisateurs d’accéder au cluster. Ils sont destinés à des tâches telles que la préparation de scripts de soumission pour le traitement par lots, la soumission et le suivi de tâches, l’analyse de résultats et le transfert de données. Ces nœuds ne sont pas conçus pour exécuter des tâches de calcul ou pour compiler des logiciels, des actions qui doivent être effectuées sur les nœuds de calcul ou par le biais d’une session interactive si nécessaire.
Nœuds de calcul
Les nœuds de calcul sont le moteur du cluster, car ce sont eux qui effectuent la plupart des calculs numériques. Ils disposent d’un stockage persistant minimal, mais sont équipés d’une mémoire DRAM élevée pour gérer la charge de travail informatique, qu’ils exécutent en utilisant des ressources locales comme le CPU et, dans certains cas, le GPU.
Nœuds à grande mémoire
Les nœuds à grande mémoire sont des nœuds spécialisés au sein d’un cluster qui disposent d’une quantité de mémoire nettement supérieure à celle des nœuds de calcul ordinaires. Ils sont conçus pour gérer les tâches qui nécessitent une mémoire plus importante et sont essentiels pour les charges de travail qui ne s’intègrent pas bien dans l’espace mémoire des nœuds standard. Les tâches qui nécessitent plus de mémoire que ce qui est disponible sur les nœuds standard sont généralement exécutées sur ces nœuds de mémoire volumineux.
Nœuds GPU
Les nœuds GPU sont équipés d’unités de traitement graphique (GPU) en plus des cœurs CPU. Ces nœuds sont optimisés pour des calculs pouvant être exécutés en parallèle sur un GPU, ce qui permet d’accélérer significativement certains types de calculs, notamment ceux qui sont bien adaptés à l’architecture des GPU.
Nœuds réservés ou spécialisés
Les nœuds réservés ou spécialisés sont des nœuds au sein d'un cluster qui sont configurés pour des tâches spécifiques ou réservés à certains utilisateurs ou groupes. Ces nœuds peuvent inclure des accélérateurs ou d'autres matériels spécialisés pour répondre à des besoins de calcul particuliers ou à des charges de travail qui nécessitent des ressources uniques que l'on ne trouve pas dans les nœuds de calcul standard.
Cas d’usage du HPC
Le calcul haute performance n’est optimal que pour certains besoins et l’un des principaux défis pour les entreprises est le coût associé à ce type de système. Si le HPC permet de traiter rapidement de grandes quantités d’informations, il n’est pas forcément nécessaire pour les tâches qui ne requièrent pas une telle vitesse ou qui n’impliquent pas de grands volumes. Cependant, le calcul haute performance est essentiel dans de nombreux environnements : sans HPC, certaines tâches ne peuvent tout simplement pas être accomplies.
Cas d’usage principaux du HPC
Le HPC est optimal pour répondre à une variété de besoins dans différents secteurs d’activité et domaines scientifiques. En voici quelques exemples :
- Santé et sciences de la vie : le HPC permet de traiter des données en temps quasi réel en vue de diagnostics, d’essais cliniques ou d’interventions médicales immédiates. Il peut également être utile pour l’étude des biomolécules et des protéines dans les cellules humaines afin de mettre au point de nouveaux médicaments et de développer de nouvelles thérapies médicales. Enfin, il joue un rôle essentiel dans la modélisation et la simulation du cerveau humain.
- Aérospatiale et production industrielle : les systèmes haute performance sont idéaux pour optimiser les matériaux utilisés dans la production industrielle. La recherche informatique permet aux entreprises de créer des composants plus durables tout en utilisant le moins de matériaux possible. Le HPC permet également de simuler des lignes d’assemblage pour comprendre les processus afin d’en améliorer l’efficacité.
- Énergie et environnement : le HPC est utilisé pour la recherche sur le climat, y compris la modélisation et la simulation de modèles climatiques. Il aide également au développement de l’agriculture durable et à l’analyse des facteurs de durabilité. Il joue un rôle déterminant dans les découvertes en matière d’énergie nucléaire, de fusion nucléaire, d’énergies renouvelables et d’exploration spatiale.
- IA et machine learning : le HPC peut prendre en charge d’autres formes de traitement, par exemple pour l’exécution de modèles d’IA à grande échelle dans des domaines tels que la théorie cosmique, l’astrophysique, la physique et la gestion d’ensembles non structurés.
Ce ne sont là que quelques exemples. Parmi les autres, nous pouvons citer les services financiers, où le calcul haute performance aide à effectuer des analyses en vue d’évaluer les risques financiers et de prédire les tendances du marché. Les sociétés de médias et de divertissement utilisent quant à elles le HPC pour le rendu et le traitement audio et vidéo en vue de la production de médias. Même au sein du gouvernement, le calcul haute performance offre de puissantes capacités, notamment pour l’analyse des données de recensement, l’Internet des objets (IoT) ou encore la réalisation de projets d’infrastructure à grande échelle.
Cas d’usage secondaires du HPC
Le calcul haute performance n’est pas la solution idéale à tous les problèmes. Voici quelques cas pour lesquels nous suggérons d’autres solutions qui pourraient être plus efficaces :
Traitement des données sensibles
Bien que le HPC puisse traiter de grandes quantités d’informations rapidement, il n’est pas forcément le meilleur choix pour le traitement d’informations sensibles. En effet, le stockage de données HPC en mode partagé et par lots pose des problèmes pour ce type d’informations, notamment lorsqu’elles concernent la santé, les finances ou qu’elles sont confidentielles.
Il existe des méthodes permettant de traiter de manière sécurisée les informations protégées sur ces systèmes, mais elles nécessitent souvent des mesures supplémentaires et peuvent avoir un impact sur les opérations existantes.
Charges de travail à faible volume
Les systèmes HPC sont conçus pour traiter de grandes quantités d’informations et des calculs complexes. Pour les charges de travail à faible volume, le temps et les efforts nécessaires à l’apprentissage et à l’utilisation des clusters peuvent ne pas être justifiés.
L’investissement dans l’apprentissage de Linux, des scripts shell et d’autres compétences peut donc être mieux dépensé ailleurs si le volume de travail est faible.
Charges de travail en série à faible volume et à faible mémoire
Le HPC n’est pas une solution miracle qui permet d’accélérer n’importe quelle charge de travail. Par exemple, les flux de travail qui ne fonctionnent qu’avec un seul cœur (en série) et qui ne nécessitent pas de grandes quantités de mémoire risquent de s’exécuter plus lentement avec un système informatique haute performance que sur la plupart des ordinateurs de bureau et des ordinateurs portables actuels.
Si vous exécutez un faible volume de tâches en série, votre ordinateur les effectuera certainement plus rapidement.
Formation et éducation
Les clusters HPC des universités exécutent des charges de travail de calcul importantes, mais, de manière générale, ils ne servent pas d’aide à la formation ou d’installation.
Des exceptions peuvent être faites pour la formation spécifique au calcul haute performance avec un engagement préalable du personnel, mais ces systèmes ne sont généralement pas destinés aux formations ou à des fins pédagogiques.
Fins non légitimes ou non liées à la recherche
Les clusters HPC sont conçus pour faciliter les charges de travail légitimes de la recherche. Toute utilisation inappropriée des ressources du cluster, comme pour le minage de cryptomonnaie, l’hébergement de services web, l’utilisation abusive du stockage de fichiers personnels, l’accès à des fichiers ou à des logiciels auxquels un utilisateur n’a pas droit, ou toute autre action non légitime, donnera probablement lieu à une enquête et à une prise de mesures adéquates.
Le partage de comptes n’est pas non plus autorisé et tout utilisateur ou parti surpris à partager des comptes fera certainement l’objet d’une enquête et devra faire face aux conséquences.
Innovations en matière de HPC
Le calcul haute performance a connu plusieurs innovations importantes ces dernières années. Les solutions basées sur le cloud étant de plus en plus répandues, elles offrent des ressources évolutives et rentables pour les tâches de calcul intensives. Cette tendance contribue également à la démocratisation du HPC, en rendant ces outils puissants accessibles à un plus grand nombre d’utilisateurs.
L’informatique exascale, capable d’effectuer un exaflop (un milliard de milliards de calculs par seconde), est la prochaine frontière du calcul haute performance.
Bien qu’elle n’en soit qu’à ses débuts, l’informatique quantique promet d’apporter des améliorations considérables en termes de performances par rapport aux ordinateurs traditionnels. Les ordinateurs quantiques pourraient résoudre des problèmes actuellement insolubles pour les ordinateurs classiques, ce qui ouvrirait de nouvelles possibilités pour les applications HPC.
Le HPC et ses applications pour différents secteurs
À quoi ressemble le calcul haute performance en pratique ? Voici quelques-unes des implications pratiques pour différents secteurs d’activité.
Secteurs à forte demande
Le calcul haute performance joue un rôle important lorsqu’une grande capacité de calcul est nécessaire : de la santé et des sciences de la vie à la production industrielle, en passant par l’énergie et les prévisions météorologiques. Il implique la mise en œuvre de processeurs, de serveurs et de systèmes performants pour gérer des ensembles d’informations plus importants, effectuer des calculs complexes et exécuter plus efficacement des tâches qui requièrent beaucoup de données.
Production industrielle
Dans le secteur de la production industrielle, le HPC permet de résoudre des problèmes dans un large éventail d’applications. Il contribue notamment à l’évolution des industries traditionnelles et à l’amélioration des secteurs de fabrication plus récents, comme l’impression 3D. De plus, le calcul haute performance a démontré sa capacité à réduire les coûts de fabrication tout en améliorant la production.
Médias et divertissement
Dans l’industrie des médias et du divertissement, il est utilisé pour créer et diffuser du contenu de manière efficace. Il est essentiel pour produire des effets visuels et des images de synthèse de haute qualité. Cependant, les solutions HPC doivent s’intégrer aux outils et applications existants pour permettre une efficacité sans faille à chaque étape des flux de travail.
Énergie
Bien que les résultats de recherche spécifiques au secteur de l’énergie n’aient pas encore été fournis, on sait que le HPC est largement utilisé dans ce secteur pour des tâches telles que la modélisation et la simulation des réserves d’énergie, l’optimisation de la distribution du réseau électrique et l’amélioration de l’efficacité énergétique dans les processus de fabrication.
Santé et sciences de la vie
Le HPC transforme le secteur de la santé et des sciences de la vie en permettant aux professionnels de traiter des informations en temps quasi réel afin de générer des connaissances qui peuvent transformer les résultats des patients. Il soutient des domaines scientifiques, allant de la recherche aux applications industrielles dans le domaine médical, en permettant aux chercheurs d’effectuer des calculs, des simulations et des analyses plus rapides et plus complexes.
Prévisions météorologiques
Le HPC est indispensable aux prévisions météorologiques, où il permet de traiter de grandes quantités de données. Ces informations sont particulièrement utiles pour exécuter des simulations et des modèles complexes qui prédisent des schémas et événements météorologiques. La vitesse et la puissance de calcul de ces systèmes permettent d’établir des prévisions rapides et précises, fournissant des informations précieuses pour la planification et la prise de décisions dans divers secteurs, notamment l’agriculture, l’énergie et la gestion des catastrophes.
Lancez-vous dans le HPC
Pour commencer à utiliser le HPC, vous devez avant tout évaluer votre infrastructure actuelle et définir clairement vos objectifs, vos exigences, vos contraintes et les résultats escomptés.
Il s’agit de comprendre les besoins spécifiques de votre organisation en matière de calcul et les types de charges de travail qui seront exécutées sur le système. Une fois ces objectifs et exigences établis, l’étape suivante consiste à sélectionner le bon fournisseur de cloud et les outils adaptés à vos besoins en matière de calcul haute performance. Pour ce faire, recherchez des ressources évolutives et des services spécialisés adaptés aux charges de travail HPC.
Pensez à impliquer la direction générale dans le processus décisionnel afin de garantir l’alignement sur l’orientation stratégique de votre entreprise et d’obtenir les investissements nécessaires. Il vous faudra aussi prendre en compte les bonnes pratiques pour l’exécution des charges de travail : ne pas surcharger le système avec trop de tâches, utiliser efficacement l’espace disque ou encore optimiser le code pour qu’il fonctionne de manière optimale.
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