Что такое высокопроизводительные вычисления?
Что такое высокопроизводительные вычисления?
Высокопроизводительные вычисления (HPC) – это стратегия построения ИТ-инфраструктуры, которая объединяет группы вычислительных систем для одновременного выполнения сложных расчетов, охватывающих триллионы точек данных. Один компьютер ограничен своими аппаратными возможностями и не способен эффективно выполнять крупные симуляции, например, в таких областях, как климатическое моделирование, разработка лекарств, геномные исследования и другие. Технологии HPC используют множество вычислительных систем, работающих параллельно, что позволяет экспоненциально увеличить скорость обработки данных.
В последние годы HPC-технологии вышли за пределы научных симуляций и стали активно применяться для обучения и масштабирования моделей ИИ.
Каковы примеры использования HPC?
Высокопроизводительные вычисления применяются в академической среде, промышленности и бизнесе.
Мультимедиа и развлечения
HPC-кластеры обеспечивают мощность для рендеринга видео, 3D-графики, потоковой трансляции и CGI. Они сокращают сроки производства, ускоряют кодирование видео и снижают издержки.
Здравоохранение и геномика
Отрасль здравоохранения использует высокопроизводительные вычисления различными способами: от секвенирования генома до прогнозирования структуры белков и даже в инициативах по разработке лекарственных препаратов. Модели на базе искусственного интеллекта, работающие на кластерах HPC, еще больше помогают улучшить исследования и внедрение лекарственных препаратов.
В больницах высокопроизводительные вычисления работают вместе с программным обеспечением искусственного интеллекта, помогая выявлять заболевания на сканированных изображениях, создавать персонализированные планы медицинского лечения и оптимизировать управление медицинской документацией.
Правительство и оборона
Высокопроизводительные вычисления – это вспомогательная технология, которая предоставляет ресурсы для нескольких защитных решений, таких как криптография, наблюдение в реальном времени, анализ разведывательных данных и обнаружение угроз. Доступ к масштабируемой системе ресурсов помогает обеспечить правительства вычислительными мощностями, необходимыми для реализации инициатив в области национальной безопасности, военных симуляций и многого другого.
Моделирование климата
Моделирование потоков жидкостей и газов на поверхности Земли, необходимое для составления прогнозов погоды и создания климатических моделей, требует одновременной обработки огромных объемов данных. Это помогает государственным и научным организациям, которые занимаются прогнозированием природных катастроф, мониторингом погодных систем и долгосрочными климатическими прогнозами.
Финансовые услуги
Финансовые организации, включая хедж-фонды, страховые компании и банки, используют высокопроизводительные вычисления для обработки данных, необходимых для построения прогнозных моделей, оценки кредитных рисков и оптимизации инвестиционных портфелей. Вычислительная мощность, которую предоставляет HPC, значительно повышает качество аналитики данных, обеспечивая получение информации в реальном времени.
Автомобильный сектор
Высокопроизводительные вычисления играют ключевую роль в вычислительной гидродинамике, испытаниях материалов и симуляциях столкновений, используемых в автомобильной отрасли. HPC обеспечивает возможность быстрого прототипирования, оптимизации конструкций в режиме реального времени и помогает моделировать производственные процессы на заводах. Кроме того, HPC является центральной технологией в разработке беспилотных автомобилей и в системах принятия решений на основе компьютерного зрения в реальном времени.
Кибербезопасность
Высокопроизводительные вычисления позволяют администраторам сетей анализировать трафик, выявлять аномалии и определять потенциальные угрозы до того, как они нанесут вред. HPC также предоставляет ресурсы для шифрования данных, проведения комплексной оценки систем и нейтрализации угроз в режиме реального времени.
Как работает HPC?
Высокопроизводительные вычисления объединяют вычислительную мощность нескольких серверов, компьютеров или рабочих станций в единую систему. Такой подход называется параллельными вычислениями. Каждая машина называется узлом, а совокупность узлов образует кластер. Каждый узел отвечает за определенную задачу, и все они работают параллельно, ускоряя обработку данных.
Узлы кластера
HPC-системы включают несколько типов узлов (см. ниже).
- Контроллеры координируют работу всего кластера.
- Рабочие (вычислительные) узлы выполняют основную обработку данных.
- Интерактивные (входные) узлы предоставляют пользователям доступ к системе через командную строку или графический интерфейс.
Кластеры HPC могут быть гомогенными (одинаковое оборудование) или гетерогенными (разные характеристики узлов).
Структуры кластеров HPC
Существует два основных типа структур.
Кластерные вычисления
Кластерные вычисления, также известные как параллельные вычисления, представляют собой совокупность кластеров, выполняющих схожую функцию и находясь в одном и том же месте. Эта структура минимизирует задержку между узлами за счет схожей топологии сети и физической близости.
Распределенные вычисления
В распределенных вычислениях могут использоваться кластеры, расположенные в одном и том же месте или распределенные по всему миру. Этот формат кластера позволяет использовать как локальное оборудование, так и облачные ресурсы, что обеспечивает более гибкий и масштабируемый подход к высокопроизводительным вычислениям.
Как работают задания в сфере высокопроизводительных вычислений?
Системы HPC выполняют два типа процессов: слабо связанных и тесно связанных рабочих нагрузок.
Слабо связанные нагрузки
Это задачи, которые система HPC выполняет независимо от других параллельных процессов. Множество независимых задач выполняются одновременно, поэтому этот тип обработки часто называют параллельными заданиями.
Например, при рендеринге видео каждый кадр является отдельной задачей. Хотя узлы используют общее хранилище, выполнение одной задачи не зависит от завершения другой.
Тесно связанные нагрузки
Это задачи, которые зависят друг от друга и обмениваются информацией в процессе работы. Такие нагрузки используют общую память и хранилище кластера, чтобы все узлы совместно решали одну большую задачу. Им часто требуется координация в реальном времени – каждый узел обрабатывает часть данных, необходимых для получения общего результата. Например, при моделировании погоды каждый узел может рассчитывать отдельный физический параметр, а итоговый прогноз формируется путем объединения данных со всех узлов.
Что такое HPC в облаке?
Высокопроизводительные вычисления в облаке позволяют компаниям использовать возможности HPC без необходимости самостоятельно управлять вычислительным кластером. Вместо создания дорогостоящего локального дата-центра, HPC в облаке предлагает более экономичное решение, предоставляющее масштабируемую вычислительную мощность, необходимую бизнесу.
Рост облачных HPC-сервисов ускорили три взаимосвязанные тенденции (см. ниже).
Сетевые технологии с низкой задержкой RDMA
Использование технологии прямого доступа к памяти по сети (Remote Direct Memory Access, RDMA) позволяет узлам обращаться к памяти друг друга без участия операционной системы. Это дает возможность одному узлу взаимодействовать с другим без прерывания собственных процессов, устраняя узкие места, минимизируя задержку и увеличивая пропускную способность сети.
Рост спроса на облачные вычисления
Благодаря широкому спектру применений HPC, все больше компаний из различных отраслей нуждаются в подобных услугах. HPC в облаке дает им возможность получать доступ к вычислительным мощностям без необходимости строить собственные дата-центры, делая эту технологию гораздо более доступной.
Широкое использование ИИ
Еще одним фактором роста спроса на облачные HPC-сервисы стало повсеместное внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Генеративные модели и инструменты искусственного интеллекта требуют огромных вычислительных ресурсов, и именно HPC обеспечивает такие системы необходимой мощностью и масштабируемостью. HPC – это эффективное решение для компаний, которые хотят использовать инструменты искусственного интеллекта корпоративного масштаба.
Каковы преимущества использования HPC в облаке?
Существует несколько ключевых преимуществ использования высокопроизводительных вычислений в облачной среде (см. ниже).
Единое и удаленное управление
Каждый проект HPC имеет уникальные требования к инфраструктуре. При самостоятельной покупке оборудования организация ограничена только теми конфигурациями, которые она может себе позволить. Облачные решения HPC, напротив, позволяют выбирать и комбинировать различные конфигурации хранилищ, вычислительных ресурсов, сетевых компонентов, узлов входа, графических процессоров и рабочих станций – в зависимости от конкретных потребностей проекта Все эти системы можно администрировать через единую консоль управления. Такой подход упрощает рабочие процессы и автоматизирует функции кластера, повышая удобство и эффективность работы.
Динамическое выделение и масштабирование ресурсов
Облачные системы высокопроизводительных вычислений позволяют компаниям гибко управлять вычислительными ресурсами, легко увеличивая или уменьшая их объем в зависимости от текущих потребностей. Такая гибкость повышает эффективность и способствует оптимальному использованию ресурсов.
Управляемые обновления
Рабочие нагрузки HPC, обслуживаемые облачными провайдерами, автоматически получают обновления, чтобы поддерживать системы в актуальном состоянии. Это гарантирует, что ваши решения HPC всегда обновлены и обеспечивают максимальную производительность и безопасность.
Гибкость в использовании специальных приложений
Компании могут переносить собственные приложения в облако, настраивать операционную систему и предварительно установленные программы в соответствии с требованиями конкретных рабочих нагрузок. Это дает возможность использовать специализированные среды и инструменты без необходимости содержать собственную инфраструктуру.
Как AWS обеспечивает соответствие требованиям к HPC?
AWS HPC – это полностью управляемые сервисы, которые позволяют ускорить инновации, используя практически неограниченную облачную инфраструктуру для высокопроизводительных вычислений. Пример приведен ниже.
- AWS Parallel Computing Service предоставляет полностью управляемый сервис для создания полноценных, эластичных сред, способных обрабатывать HPC-нагрузки.
- AWS ParallelCluster – это универсальный инструмент с открытым исходным кодом для управления кластерами HPC в AWS, упрощающий их настройку и эксплуатацию.
- Amazon Elastic Fabric Adapter помогает запускать HPC и задачи машинного обучения в нужном масштабе – от сотен до тысяч GPU или CPU.
- Amazon DCV – это протокол удаленного отображения, который обеспечивает безопасный доступ к удаленным рабочим столам и потоковым приложениям при любых сетевых условиях.
Начните работу с высокопроизводительными вычислениями в AWS уже сегодня, создав бесплатную учетную запись.