Co to jest High Performance Computing (HPC)?
Termin High Performance Computing (HPC) odnosi się do wdrażania superkomputerów i klastrów komputerów w celu rozwiązywania złożonych problemów obliczeniowych przy dużych prędkościach. Technologia ta wykorzystuje moc wielu pracujących równolegle procesorów do obsługi ogromnych zbiorów danych. Procesory często działają ponad milion razy szybciej niż konwencjonalne systemy stacjonarne lub serwerowe.
Systemy te mogą wykonywać kwadryliony obliczeń na sekundę, znacznie przekraczając możliwości typowego komputera stacjonarnego lub stacji roboczej. Są często wykorzystywane w celu rozwiązywania złożonych problemów w nauce, inżynierii i biznesie z zakresu obliczeniowej dynamiki przepływów, magazynowania danych, przetwarzania transakcji oraz budowania i testowania wirtualnych prototypów.
Dlaczego HPC jest ważne?
Ten rodzaj systemu odgrywa bardzo dużą rolę z kilku powodów. Po pierwsze, umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości informacji i złożonych obliczeń z kolosalną prędkością, co jest niezbędne w dzisiejszym świecie opartym na informacji. Tak duża prędkość jest niezbędna w przypadku zadań realizowanych w czasie rzeczywistym, takich jak śledzenie rozwoju burz, testowanie nowych produktów czy analiza trendów magazynowych.
HCP odgrywa również dużą rolę w rozwoju badań naukowych, sztucznej inteligencji i deep learning. Systemy te umożliwiły przyspieszenie postępu naukowego oraz technicznego w USA i przyczyniły się do rozwoju modeli klimatycznych, zaawansowanych technik produkcji oraz bezpieczeństwa narodowego.
Szczególnie ważną funkcję pełnią w branżach, takich jak opieka zdrowotna, lotnictwo i produkcja, gdyż pozwalają zarządzać złożonymi przepływami pracy i przetwarzać dane w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Symulacje wykonywane za pomocą HPC zmniejszają lub nawet eliminują konieczność wykonywania testów fizycznych, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby.
Jak działa HPC?
Systemy HPC są zazwyczaj złożone z setek lub tysięcy serwerów obliczeniowych, zwanych również węzłami, połączonych w klaster. Taki sposób konfiguracji maszyn umożliwia przetwarzanie równoległe, czyli proces, w którym wiele zadań jest wykonywanych jednocześnie przez wszystkie węzły.
Aby zapewnić maksymalną wydajność, każdy element systemu, w tym komponenty pamięci masowej i sieci, muszą nadążać za innymi. Na przykład komponenty przestrzeni dyskowej muszą być w stanie udostępniać informacje serwerom obliczeniowym (i pobierać je z nich) tak szybko, jak tylko zostaną one przetworzone. Jeśli jeden z elementów nie nadąża za pozostałymi, wydajność infrastruktury spada.
HPC w cloud computingu
HPC w cloud computingu to połączenie mocy obliczeniowej i skalowalności tradycyjnych HPC z elastycznością i dostępnością na żądanie usług chmurowych.
W środowisku chmurowym użytkownicy mają dostęp do ogromnych zasobów obliczeniowych, w tym dużej prędkości przetwarzania, pamięci i przestrzeni dyskowej, dzięki czemu mogą wykonywać złożone zadania intensywnie zużywające zasoby. Do zadań tych należą na przykład symulacje, badania naukowe czy analizy danych.
Obciążenia HPC wymagają sieci o małych opóźnieniach i dużej przepustowości, które pozwalają zapewnić sprawną komunikację między węzłami. Dostawcy usług w chmurze oferują opcje szybkich połączeń, aby tę komunikację ułatwić. Bardzo ważny jest także efektywny przesył danych, dlatego platformy chmurowe zapewniają narzędzia i rozwiązania umożliwiające bezpieczny transfer dużych zbiorów danych do i z chmury.
Wdrażanie systemów o wysokiej wydajności w chmurze ma wiele zalet, takich jak skalowanie zasobów obliczeniowych w zależności od potrzeb oraz efektywność kosztowa, ponieważ w przypadku usług cloud użytkownicy płacą tylko za wdrożone zasoby i nie muszą inwestować w zakup kosztownej infrastruktury on premises ani w jej utrzymanie.
Co to jest klaster HPC?
Klaster obliczeniowy o wysokiej wydajności to zbiór połączonych ze sobą serwerów nazywanych węzłami, które współpracują ze sobą w celu wykonywania złożonych zadań obliczeniowych z ogromną prędkością.
Klastry te są zaprojektowane z myślą o wydajnym przetwarzaniu dużych ilości danych. W tym celu komunikują się za pomocą szybkich łączy. Węzły w klastrze mogą być wyspecjalizowane w wykonywaniu różnych typów zadań i zazwyczaj zawierają komponenty, takie jak rdzenie CPU, pamięć i przestrzeń dyskowa, podobne do tych zainstalowanych w komputerach osobistych, występują jednak w większej ilości i cechuje je wyższa jakość i większa wydajność.
Węzły logowania
Węzły logowania pełnią rolę bramy umożliwiającej użytkownikom dostęp do klastra. Służą do działań, takich jak przygotowywanie skryptów do pracy wsadowej, przesyłanie i monitorowanie zadań, analiza wyników i transfer danych. Nie są przeznaczone natomiast do wykonywania zadań obliczeniowych ani kompilowania oprogramowania, co powinno być wykonywane na węzłach obliczeniowych lub w razie potrzeby za pośrednictwem sesji interaktywnej.
Węzły obliczeniowe
Węzły obliczeniowe to najważniejsze elementy klastra, wykonujące większość obliczeń cyfrowych. Mogą mieć minimalną trwałą przestrzeń dyskową, ale są wyposażone w dużą ilość pamięci DRAM do obsługi obciążeń obliczeniowych. Węzły te korzystają z zasobów lokalnych, takich jak procesor CPU, a w niektórych przypadkach także GPU.
Węzły ze zwiększoną pamięcią
Węzły ze zwiększoną pamięcią to wyspecjalizowane serwery w klastrze posiadające znacznie więcej pamięci niż zwykłe węzły obliczeniowe. Zostały zaprojektowane do obsługi zadań o większym zapotrzebowaniu na pamięć i są niezbędne w przypadku obciążeń, które nie mieszczą się dobrze w przestrzeni pamięci standardowych węzłów. Zadania wymagające większej ilości pamięci niż dostępna na standardowych węzłach są zazwyczaj uruchamiane właśnie na tych dużych węzłach.
Węzły GPU
Węzły GPU są wyposażone w procesory graficzne (GPU) oraz rdzenie CPU. Węzły te są zoptymalizowane pod kątem obliczeń, które mogą być wykonywane równolegle na GPU, co może znacznie przyspieszyć niektóre rodzaje operacji, szczególnie te dostosowane do architektury GPU.
Węzły zarezerwowane lub wyspecjalizowane
Węzły zarezerwowane lub wyspecjalizowane to węzły w klastrze, które są skonfigurowane z myślą o realizacji określonych zadań lub są zarezerwowane dla określonych użytkowników lub grup. Węzły te mogą obejmować akceleratory lub inny specjalistyczny sprzęt. Odpowiadają na specyficzne potrzeby w zakresie obliczeń lub obciążeń wymagających unikalnych zasobów, które nie są dostępne w standardowych węzłach obliczeniowych.
Przykłady zastosowań HPC
HPC computing jest użyteczny tylko w przypadku niektórych zastosowań. Jednym z jego mankamentów są wysokie koszty. Należy pamiętać, że w przypadku projektów, gdzie nie jest wymagane przetwarzanie dużych ilości informacji z ogromną prędkością, systemy HPC mogą być zwyczajnie niepotrzebne. Jednak w wielu środowiskach obliczenia o wysokiej wydajności są nieodzowne – bez HPC wykonanie niektórych zadań jest po prostu niemożliwe.
Zastosowania, w których HPC sprawdza się idealnie
HPC jest optymalnym rozwiązaniem w przypadku realizacji projektów w różnorodnych branżach i dziedzinach nauki. Oto kilka przykładów, w których sprawdza się szczególnie dobrze.
- Opieka medyczna i nauki przyrodnicze: HPC jest wykorzystywany do przetwarzania danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego w diagnostyce, badaniach klinicznych czy natychmiastowych interwencjach medycznych. Używane są także do badania biomolekuł i białek w komórkach ludzkich, co służy opracowywaniu nowych leków i terapii medycznych. HPC odgrywa też kluczową rolę w modelowaniu i symulowaniu mózgu człowieka.
- Lotnictwo i produkcja: Systemy o wysokiej wydajności są idealne do optymalizacji materiałów stosowanych w produkcji. Badania naukowe w dziedzinie informatyki umożliwiają firmom tworzenie bardziej trwałych komponentów przy wykorzystaniu najmniejszej ilości materiałów. HPC służy również do symulacji linii montażowych i zrozumienia procesów, co umożliwia zwiększenie wydajności.
- Energia i środowisko: Systemy HPC są używane do badań nad klimatem, w tym do modelowania i symulacji wzorców klimatycznych. Są również wykorzystywane do rozwoju ekoodpowiedzialnego rolnictwa oraz do analizy czynników zrównoważonego rozwoju. HPC odgrywa kluczową rolę w badaniach nad energią jądrową, syntezą jądrową, energią odnawialną i eksploracją kosmosu.
- AI i machine learning: HPC wspiera także inne formy przetwarzania. Umożliwia na przykład uruchamianie wielkoskalowych modeli sztucznej inteligencji w takich dziedzinach, jak teoria kosmiczna, astrofizyka, fizyka i zarządzanie nieustrukturyzowanymi zbiorami danych.
To tylko niektóre z przykładów. Do tej listy zastosowań możemy jeszcze dodać usługi finansowe (w przypadku których obliczenia o wysokiej wydajności są wykorzystywane do analiz służących do oceny ryzyka finansowego i przewidywania trendów rynkowych) oraz renderowanie i przetwarzanie audio-wideo w branży medialnej i rozrywkowej. Obliczenia o wysokiej wydajności są również przydatne w instytucjach rządowych. Umożliwiają na przykład analizę danych uzyskanych w wyniku spisu powszechnego, danych Internetu rzeczy (IoT) czy realizację projektów infrastrukturalnych na dużą skalę.
Zastosowania, w których HPC jest mniej wskazane
Obliczenia wysokiej wydajności nie są idealnym rozwiązaniem w przypadku każdego problemu. Oto kilka przykładów, w których proponujemy alternatywne rozwiązania:
Przetwarzanie wrażliwych danych
HPC jest w stanie szybko przetwarzać duże ilości informacji, ale może nie być najlepszym wyborem do przetwarzania wrażliwych danych. Przechowywanie danych w systemach HPC w trybie współdzielonym i wsadowym stanowi wyzwanie w przypadku wrażliwych informacji, takich jak dane dotyczące zdrowia, finansów lub prywatności.
Chociaż istnieją metody bezpiecznego przetwarzania informacji chronionych w systemach HCP, wymaga to często dodatkowych środków i może zakłócić bieżące operacje.
Niewielkie obciążenia
Systemy HPC są przeznaczone do przetwarzania dużych ilości informacji i złożonych obliczeń. W przypadku niewielkich obciążeń raczej nie warto inwestować czasu i pracy w naukę obsługi klastrów,
Linuksa, skryptów powłoki jest raczej bezzasadne, gdyż zasoby te można spożytkować w innych projektach.
Obciążenia szeregowe o małej objętości i małej ilości pamięci
HPC nie jest magicznym narzędziem, które przyspieszy działanie wszystkich obciążeń. Przepływy pracy, które działają tylko na jednym rdzeniu (szeregowym) i nie potrzebują dużej ilości pamięci, będą prawdopodobnie działać wolniej w systemie HPC niż w przypadku większości nowoczesnych komputerów stacjonarnych i laptopów.
Jeśli wykonasz małą liczbę zadań szeregowych, prawdopodobnie zauważysz, że Twój komputer wykonałby je szybciej.
Zastosowania szkoleniowe i edukacyjne
Uniwersyteckie klastry HPC służą do obsługi dużych obciążeń obliczeniowych i zwykle nie są wykorzystywane jako pomoce szkoleniowe.
Wprawdzie mogą istnieć wyjątki w przypadku specjalistycznych szkoleń dotyczących obliczeń o wysokiej wydajności, jednak co do zasady systemy te nie są przeznaczone do ogólnych celów edukacyjnych i szkoleniowych.
Zastosowania niezgodne z prawem lub niezwiązane z badaniami
Klastry HPC mają ułatwiać wykonywanie legalnych prac badawczych. Niewłaściwe wykorzystanie zasobów klastra, takie jak wydobywanie kryptowaluty, hosting usług internetowych, używanie przestrzeni file storage do przechowywania plików osobistych, uzyskiwanie nieuprawnionego dostępu do plików lub oprogramowania prawdopodobnie zakończy się dochodzeniem i podjęciem czynności prawnych.
Niedozwolone jest również współdzielenie konta. Dlatego każdy użytkownik, który złamie ten zakaz może również zostać pociągnięty do odpowiedzialności.
Innowacje w HPC
W obszarze high-performance computingu zaszły w ostatnich latach istotne zmiany. Rozwiązania w chmurze są coraz bardziej powszechne i zapewniają skalowalne i przystępne cenowo zasoby do intensywnych obliczeń. Trend ten przyczynia się do demokratyzacji tego typu narzędzi, dzięki czemu stają się one bardziej dostępne dla szerszego grona użytkowników.
Obliczenia eksaskalowe, zdolne do wykonania jednego eksaflopu (miliarda miliardów obliczeń na sekundę), to kolejny krok w dziedzinie HPC.
Mimo że komputery kwantowe wciąż znajdują się we wczesnej fazie rozwoju, już dzisiaj wiadomo, że będą w stanie zapewnić znaczny wzrost wydajności w porównaniu do tradycyjnych maszyn. Komputery kwantowe mogą rozwiązywać problemy, z którymi nie radzą sobie komputery tradycyjne. Otwierają zatem nowe możliwości dla zastosowań HPC.
HPC w różnych branżach
Jak wygląda high performance computing w praktyce? W tej sekcji przyjrzymy się niektórym zastosowaniom HPC w różnych sektorach.
Zastosowania o dużym zapotrzebowaniu na moc obliczeniową
Obliczenia o wysokiej wydajności odgrywają znaczącą rolę wszędzie tam, gdzie istnieje zapotrzebowanie na dużą moc obliczeniową - od ochrony zdrowia i nauk przyrodniczych po produkcję, sektor energetyczny aż po prognozowanie pogody. We wszystkich tych obszarach używane są wydajne procesory, serwery i systemy do przetwarzania dużych zbiorów informacji, wykonywania złożonych obliczeń i wykonywania zadań wymagających dużych ilości danych.
Produkcja
W sektorze produkcyjnym systemy HPC są wykorzystywane do rozwiązywania wielu różnorodnych problemów. Pomagają rozwijać dotychczasowe gałęzie przemysłu i ulepszać nowe sektory, takie jak produkcja przyrostowa. Obliczenia o wysokiej wydajności udowodniły swoją zdolność do obniżania kosztów produkcji i jej optymalizacji.
Media i rozrywka
W branży medialnej i rozrywkowej systemy HPC są wykorzystywane do efektywnego tworzenia i dostarczania treści. Jest to niezwykle istotne dla uzyskania wysokiej jakości efektów wizualnych i obrazów generowanych komputerowo. Rozwiązania HPC muszą być zintegrowane z istniejącymi narzędziami i aplikacjami oraz zapewniać wydajność na wszystkich etapach produkcji mediów.
Sektor energetyczny
Chociaż nie podaje się szczegółowych danych dotyczących sektora energetycznego, wiadomo, że systemy HPC są szeroko stosowane w tej branży do zadań, takich jak modelowanie i symulacja rezerw energii, optymalizacja dystrybucji sieci elektroenergetycznych oraz poprawa efektywności energetycznej w procesach produkcyjnych.
Nauki przyrodnicze i opieka zdrowotna
HPC przekształca sektor opieki zdrowotnej i nauk przyrodniczych, umożliwiając zarządzanie informacjami w czasie zbliżonym do rzeczywistego i generując insighty, które mogą zmienić życie pacjentów. Wspiera dziedziny naukowe, od badań po zastosowania przemysłowe w obszarze medycznym i umożliwia naukowcom wykonywanie szybszych i bardziej złożonych obliczeń, symulacji i analiz.
Prognozowanie pogody
Bardzo ważnym zastosowaniem HPC jest prognozowanie pogody. Jest wykorzystywane do przetwarzania ogromnych ilości danych meteorologicznych. Informacje te służą do złożonych symulacji i tworzenia modeli, które pozwalają na przewidywanie wzorców pogodowych i zdarzeń. Moc obliczeniowa tych systemów pozwala na szybkie i dokładne tworzenie prognoz, dostarczanie cennych informacji do planowania i podejmowania decyzji w różnych sektorach, w tym w rolnictwie, energetyce i zarządzaniu klęskami żywiołowymi.
Rozpocznij przygodę z HPC
Zanim rozpoczniesz przygodę z HPC, przeprowadź ewaluację Twojej aktualnej infrastruktury i jasno zdefiniuj cele, wymagania, ograniczenia i oczekiwane wyniki.
Wymaga to zrozumienia specyficznych potrzeb obliczeniowych organizacji i typów obciążeń, które będą uruchamiane w systemie. Po ustaleniu celów i wymagań kolejnym krokiem jest wybór odpowiedniego dostawcy usług chmurowych i narzędzi dostosowanych do potrzeb firmy w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności. Szukaj skalowalnych zasobów i specjalistycznych usług dostosowanych do obciążeń HPC.
Bardzo ważne jest włączenie w proces podejmowania decyzji kadry zarządzającej, gdyż pozwoli to zapewnić zgodność ze strategicznym kierunkiem organizacji i zarezerwować odpowiednie środki na inwestycje. Ponadto organizacje powinny rozważyć najlepsze praktyki dotyczące obsługi obciążeń, takie jak unikanie przeciążenia systemu zbyt dużą liczbą zadań, efektywne wykorzystanie przestrzeni dyskowej i optymalizacja kodu w celu zapewnienia jak najlepszej wydajności.
Poznaj pełną ofertę HPC
OVHcloud oferuje rozwiązania w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności (HPC), które zapewniają dużą moc obliczeniową bez konieczności ponoszenia kosztów początkowych. Nasza globalna sieć obejmuje 43 centra danych i 44 redundantne punkty obecności w 140 krajach. Zapewnia niskie opóźnienia i pozwala szybko dostarczać moc obliczeniową HPC. Odpowiada na potrzeby klientów, takie jak machine learning i zaawansowane przetwarzanie danych.
Oferta obejmuje szeroką gamę rozwiązań HPC, w tym nowoczesny sprzęt utrzymywany przez zespół ds. innowacji w zakresie serwerów dedykowanych oraz specjalistyczne serwery cloud GPU do intensywnych zastosowań, takich jak AI.
Rozwiązania OVHcloud odpowiadają na różne potrzeby, takie jak wideo na żądanie, streaming w czasie rzeczywistym, interaktywne gry, uruchamianie nowych symulacji, ponowna ocena modeli finansowych lub analiza dużych zbiorów danych. Dzięki OVHcloud będziesz korzystał z HPC w sposób elastyczny, dokładnie wtedy kiedy potrzebujesz. Nie musisz przy tym posiadać własnej infrastruktury.
OVHcloud i High Performance Computing (HPC)
Wybierz serwer dedykowany najlepiej dopasowany do Twoich aplikacji biznesowych
Korzystając z usług OVHcloud, czerpiesz z naszej wiedzy i doświadczenia w zakresie technologii bare metal. Hostuj stronę WWW, uruchom infrastrukturę o wysokiej odporności lub dostosuj serwer do potrzeb biznesowych za pomocą kilku kliknięć.
Prywatne centrum danych w chmurze
Przyspiesz transformację cyfrową dzięki skalowalnym rozwiązaniom Hosted Private Cloud. Nasze produkty są zwinne, innowacyjne i zapewniają optymalne bezpieczeństwo danych.
Sprawdź naszą ofertę rozwiązań sieciowych
Aplikacje i ich komponenty muszą być dostępne 24/7/365. Połączenia prywatne, publiczne lub lokalne: nasze rozwiązania spełniają Twoje potrzeby dotyczące sieci, a nasze sieci prywatne gwarantują bezpieczną komunikację między Twoimi serwerami i usługami. OVHcloud zarządza również własną siecią szkieletową. Została ona zaprojektowana w taki sposób, aby zapewnić szybki i niezawodny dostęp do aplikacji w dowolnym miejscu i czasie. Zachowujesz pełną kontrolę nad danymi. Bez wyjątków.