High-performance computing (HPC)-clusters lossen complexe problemen op die aanzienlijke rekenkracht vereisen. Ze bestaan uit meerdere onderling verbonden computers die tegelijkertijd berekeningen en simulaties uitvoeren, waardoor grote hoeveelheden data sneller en efficiënter kunnen worden verwerkt. In dit artikel wordt uitgelegd wat HPC-clusters zijn, hoe ze werken en hoe ze worden gebruikt.
Wat is een HPC-cluster?
Een HPC-cluster is een verzameling onderling verbonden computers die zeer complexe rekentaken uitvoeren. Deze clusters werken samen om de rekenkracht te leveren die nodig is om grote datasets te analyseren en te verwerken, complexe systemen te simuleren en complexe wetenschappelijke en technische problemen op te lossen.
Een HPC-cluster bestaat meestal uit meerdere nodes, elk met een eigen processor, geheugen en opslag. Deze nodes maken verbinding via een snel netwerk, zoals InfiniBand of 10 Gigabit Ethernet.
Hoe HPC-clusters werken
HPC-clusters werken door een groot rekenprobleem op te delen in kleinere, beter beheersbare onderdelen die over de nodes van het cluster zijn verdeeld. Elke node voert zijn toegewezen taak uit en combineert de resultaten om de uiteindelijke output te produceren. Dit proces staat bekend als parallel computing en is essentieel voor de efficiënte werking van HPC-clusters.
HPC-clusters maken gebruik van een "job scheduler" om ervoor te zorgen dat de rekenworkloads gelijkmatig over het cluster worden verdeeld. De taakplanner beheert de toewijzing van rekenmiddelen, zorgt ervoor dat elke node op maximale capaciteit werkt en voorkomt knelpunten in de verwerking.
Toepassingen van HPC-clusters
HPC-clusters hebben een breed scala aan toepassingen, waaronder:
- Wetenschappelijk onderzoek: HPC-clusters worden vaak gebruikt in wetenschappelijk onderzoek om complexe systemen te simuleren, zoals het gedrag van materialen, weerpatronen en vloeistofdynamiek.
- Engineering: HPC-clusters worden gebruikt in engineering om het gedrag van structuren en systemen, zoals vliegtuig- of autocomponenten, te simuleren.
- Financiële analyse: HPC-clusters kunnen in de financiële sector worden gebruikt om grote hoeveelheden data te analyseren, zoals trends op de aandelenmarkt, om patronen te identificeren en voorspellingen te doen.
- Medisch onderzoek: HPC-clusters worden gebruikt in medisch onderzoek om grote hoeveelheden data te analyseren, zoals genomische sequencing, om potentiële behandelingen voor ziekten te identificeren.
- Machine learning: HPC-clusters worden in toenemende mate gebruikt in machine learning-toepassingen om diepe neurale netwerken op te leiden, die een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht vereisen.
Er zullen ongetwijfeld meer use cases voor HPC-clusters komen in de nabije toekomst.
HPC vs. HTC
HPC en high-throughput computing (HTC) worden vaak door elkaar gebruikt, maar hebben duidelijke verschillen. Hoewel beide high-powered computing omvatten, dienen ze verschillende doeleinden en verwerken ze verschillende soorten workloads.
HTC omvat doorgaans grote aantallen relatief kleine rekentaken. HPC daarentegen werkt het best voor het uitvoeren van een klein aantal grote, complexe simulaties of berekeningen.
Zowel HPC als HTC hebben grote hoeveelheden rekenkracht nodig, maar HPC heeft deze stroom voor veel kortere perioden nodig: uren of dagen in vergelijking met maanden of jaren voor HTC.
Wat is HTC?
HTC-systemen bestaan meestal uit computerclusters die meerdere onafhankelijke taken gelijktijdig uitvoeren over een lange periode. Hierdoor kunnen HTC-systemen een groot aantal taken parallel verwerken, waardoor ze zeer geschikt zijn voor toepassingen waarbij grote hoeveelheden data worden verwerkt of veel simulaties of berekeningen parallel worden uitgevoerd.
Een van de belangrijkste voordelen van HTC is de schaalbaarheid. Omdat HTC-systemen bestaan uit veel kleinere computers, is het toevoegen van extra nodes aan het systeem relatief eenvoudig.
Hoe werkt HTC?
HTC werkt door grote rekentaken op te splitsen in vele kleinere, onafhankelijke taken die parallel op meerdere computers kunnen worden uitgevoerd. Deze aanpak wordt soms "embarrassingly parallel" computing genoemd omdat de taken zo onafhankelijk van elkaar zijn dat er geen communicatie of coördinatie nodig is tussen de computers die de taken uitvoeren.
Om te profiteren van HTC moeten applicaties worden ontworpen met parallellisme in gedachten. Dit omvat meestal het opsplitsen van de berekening in kleinere taken en het ontwerpen van een workflow die parallel over meerdere Rekennodes kan worden uitgevoerd. Zodra de workflow is gedefinieerd, kan deze worden ingediend bij het HTC-systeem, dat de taken automatisch over de beschikbare Rekennodes zal verdelen.
Verschillen en overeenkomsten tussen HTC en HPC
Het belangrijkste verschil tussen HTC en HPC zijn de soorten applicaties waarvoor ze zijn ontworpen. HTC werkt het best voor het parallel afhandelen van vele kleine, onafhankelijke rekentaken, terwijl HPC is geoptimaliseerd voor het afhandelen van grote, complexe simulaties of berekeningen.
Een ander belangrijk verschil tussen HTC en HPC is de hardware die ze gebruiken. HTC-systemen maken doorgaans gebruik van clusters van kleinere, minder krachtige computers, terwijl HPC-systemen een kleiner aantal zeer krachtige computers gebruiken, vaak met gespecialiseerde hardware zoals GPU's of FPGA's.
Zowel HTC als HPC vertrouwen op parallellisme en gedistribueerde computing om hoge prestaties te bereiken, en beide vereisen een hoge mate van expertise om effectief te configureren en te beheren.
HPC vs. cloud computing
Cloud computing is een andere bekende en veel besproken computerarchitectuur. Het heeft een aantal dingen gemeen met HPC, maar ook een aantal belangrijke verschillen.
Wat is cloud computing en hoe werkt het?
Cloudcomputing maakt gebruik van een netwerk van door internet gehoste externe servers om data op te slaan, te beheren en te verwerken. Het is een vorm van gedistribueerd computergebruik die middelen en diensten via het internet levert. Cloud computing geeft gebruikers overal toegang tot hun data en applicaties met een internetverbinding en zonder dat daarvoor speciale hardware of software nodig is.
Cloudcomputing heeft drie belangrijke servicemodellen: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) en Software as a Service (SaaS). IaaS biedt toegang tot gevirtualiseerde computerresources, waaronder servers, opslag en netwerken. Met PaaS kunnen gebruikers applicaties ontwikkelen, implementeren en beheren, terwijl SaaS een softwareapplicatie biedt die wordt gehost en beheerd door externe leveranciers.
Overeenkomsten tussen Cloud Computing en HPC
Cloudcomputing en HPC hebben de volgende kenmerken:
Gedistribueerd: Zowel HPC als cloud computing maken gebruik van gedistribueerde computerarchitecturen waarbij meerdere computers worden gebruikt om samen complexe problemen op te lossen.
Virtualisatie: Zowel HPC als cloud computing maken gebruik van virtualisatietechnieken om het delen van resources mogelijk te maken en de efficiëntie te verhogen.
Hoge prestaties: Zowel HPC als cloudcomputing zijn ontworpen om krachtige computermogelijkheden te bieden.
HPC en Cloud Computing richten zich op verschillende dingen
Hoewel ze overeenkomsten hebben, richten HPC en cloud computing zich op verschillende doelen.
HPC richt zich voornamelijk op het bereiken van de hoogst mogelijke prestatieniveaus, terwijl cloud computing zich meer bezighoudt met het leveren van schaalbare en kosteneffectieve computerbronnen.
Cloud computing is ook zeer flexibel, waardoor gebruikers hun computeromgevingen kunnen aanpassen aan hun specifieke behoeften. Dit maakt het ideaal voor organisaties met uiteenlopende computervereisten.
Cloudcomputing is over het algemeen ook kosteneffectiever dan HPC, omdat het organisaties in staat stelt alleen te betalen voor de computermiddelen die ze nodig hebben. HPC daarentegen vereist aanzienlijke investeringen vooraf in hardware en infrastructuur.
Uiteindelijk zal de keuze tussen HPC en cloud computing afhangen van de specifieke computervereisten van uw organisatie.
Wat maakt een supercomputer?
Supercomputers zijn een essentieel onderdeel van wetenschappelijk en industrieel onderzoek. Ze ondersteunen taken die grote hoeveelheden verwerkingskracht en opslagcapaciteit vereisen, zoals weersvoorspellingen, eiwitvouwing en kwantummechanica.
Maar wat maakt een supercomputer precies?
Een supercomputer is een high-performance computersysteem dat complexe berekeningen met ongelooflijk hoge snelheden kan uitvoeren. Supercomputers zijn ontworpen om problemen op te lossen die enorme hoeveelheden rekenkracht en geheugen vereisen, zoals simulaties, data-analyse en modellering. Supercomputers worden meestal gebouwd met behulp van gespecialiseerde hardware en software die zijn geoptimaliseerd voor snelle verwerking en parallelle computing.
4 soorten supercomputers: Vector, parallel, gedistribueerd en raster
Er zijn vier hoofdtypen supercomputers: vector, parallel, gedistribueerd en grid. Vectorsupercomputers maken gebruik van gespecialiseerde processors die zijn geoptimaliseerd voor het herhaaldelijk uitvoeren van één type berekening. Parallelle supercomputers gebruiken daarentegen veel processors die samenwerken om één enkel probleem op te lossen. Gedistribueerde supercomputers bestaan uit meerdere computers die samenwerken om een probleem op te lossen, waarbij elke computer een ander deel van de berekening afhandelt. Rastersupercomputers zijn vergelijkbaar met gedistribueerde supercomputers, maar zijn verspreid over een breder geografisch gebied en zijn op afstand toegankelijk voor gebruikers.
HPC-clusters zijn niet precies hetzelfde als gedistribueerde supercomputers
HPC-clusters worden vaak supercomputers genoemd, en de meeste mensen zien ze als hetzelfde. HPC-clusters zijn echter niet noodzakelijkerwijs ontworpen voor hetzelfde prestatieniveau of complexe berekeningen als een echte supercomputer.
Kunnen HPC-clusters concurreren met supercomputers?
Hoewel HPC-clusters niet precies hetzelfde zijn als supercomputers, zijn het nog steeds zeer krachtige computersystemen. Sommige HPC-clusters kunnen concurreren met de prestaties van kleinere supercomputers. Als het echter gaat om de meest complexe berekeningen, is een echte supercomputer nog steeds de beste optie.
Wanneer HPC-clusters te gebruiken
HPC-clusters worden steeds populairder naarmate organisaties op zoek zijn naar manieren om grote hoeveelheden data snel en efficiënt te verwerken.
Ze kunnen worden gebruikt voor verschillende doeleinden, waaronder simulaties, modellering, onderzoek en analyse, en voor het omgaan met big data in de financiële sector en de gezondheidszorg.
Laten we eens kijken wanneer het zinvol is om HPC-clusters te gebruiken en welke voordelen ze kunnen bieden.
Simulaties, modellering, onderzoek en analyse
Simulaties en modellering vereisen een grote hoeveelheid rekenkracht om nauwkeurige resultaten te genereren. HPC-clusters kunnen deze processen versnellen door de workload over meerdere machines te verdelen. Hierdoor kunnen onderzoekers complexere scenario's simuleren en sneller resultaten behalen.
HPC-clusters zijn ook nuttig voor onderzoek en analyse op gebieden als engineering, natuurkunde, chemie en klimaatwetenschap. Deze velden vereisen een hoog niveau van rekenkracht om data te verwerken en te analyseren, en HPC-clusters kunnen dit bieden.
Big data
Organisaties verzamelen enorme hoeveelheden data, waarvan de verwerking een grote uitdaging kan zijn. HPC-clusters kunnen big data snel en efficiënt verwerken, zodat organisaties in realtime inzichten uit hun data kunnen halen. Dit is met name nuttig in sectoren als financiën en gezondheidszorg, waar grote datasets snel moeten worden geanalyseerd om geïnformeerde beslissingen te nemen.
Finance
De financiële sector genereert dagelijks een grote hoeveelheid data en deze data moeten snel en nauwkeurig worden geanalyseerd. HPC-clusters kunnen worden gebruikt om deze data in realtime te verwerken, waardoor handelaren actuele informatie krijgen die kan worden gebruikt om geïnformeerde beslissingen te nemen. HPC-clusters zijn ook nuttig voor financiële modellering, waarvoor een hoog niveau van rekenkracht nodig is.
Gezondheidszorg
De gezondheidszorgsector is een ander gebied waar HPC-clusters kunnen worden gebruikt. Medisch onderzoek genereert een grote hoeveelheid data en deze data moeten snel en nauwkeurig worden geanalyseerd. HPC-clusters kunnen worden gebruikt om deze data te verwerken, zodat onderzoekers patronen kunnen identificeren en ontdekkingen kunnen doen die de resultaten voor patiënten kunnen helpen verbeteren.
Snelle resultaten op complexe berekeningen
HPC-clusters kunnen complexe berekeningen snel verwerken. Dit maakt ze nuttig voor taken zoals weersvoorspellingen, waarbij snel nauwkeurige resultaten nodig zijn. HPC-clusters zijn ook nuttig voor taken zoals beeldverwerking, waarbij grote hoeveelheden data snel moeten worden geanalyseerd.
Samenwerking
HPC-clusters zijn ontworpen om flexibel en schaalbaar te zijn. Dit maakt ze ideaal voor samenwerkingsprojecten waarbij meerdere onderzoekers toegang moeten hebben tot dezelfde data en computermiddelen. HPC-clusters kunnen eenvoudig worden geconfigureerd om te voldoen aan de behoeften van verschillende projecten, en ze kunnen naar behoefte worden opgeschaald of verlaagd. Deze flexibiliteit stelt organisaties in staat om HPC-clusters te gebruiken voor een breed scala aan taken, waardoor ze een waardevolle investering zijn.
Conclusie
HPC-clusters zijn een krachtige computerinfrastructuur die bedrijven kunnen gebruiken om complexe problemen op te lossen die ernstige rekenkracht vereisen. Een HPC-cluster bestaat uit meerdere onderling verbonden computers die samenwerken om berekeningen en simulaties parallel uit te voeren. Ze hebben een breed scala aan toepassingen, waaronder wetenschappelijk onderzoek, engineering, financiële analyse, medisch onderzoek en machine learning. Met de groei van big data en de toenemende complexiteit van wetenschappelijke en engineeringproblemen zal de vraag naar HPC-clusters de komende jaren alleen maar toenemen.
