高效能運算 （HPC） 叢集解決了需要大量運算能力的複雜問題。它們由多台並行計算和模擬的互連電腦組成，可更快、更有效率地處理大量資料。本文將探討 HPC 叢集是什麼、運作方式，以及使用方式。
什麼是 HPC 叢集？
HPC 叢集是一組互連電腦，可執行高度複雜的運算任務。這些叢集共同提供分析和處理大型資料集、模擬複雜系統，以及解決複雜科學和工程問題所需的處理能力。
HPC 叢集通常由多個節點組成，每個節點都有自己的處理器、記憶體和儲存設備。這些節點透過高速網路連接，例如 InfiniBand 或 10 GB 乙太網路。
HPC 叢集如何運作
HPC 叢集的運作方式是將大型運算問題劃分為更小、更易於管理的零件，分散在叢集的節點上。每個節點都會執行其指派的任務，並結合結果產生最終輸出。此程序稱為平行運算，對於 HPC 叢集的有效運作至關重要。
HPC 叢集使用 "工作排程器" 來確保運算工作負載平均分佈在叢集中。工作排程器管理運算資源的配置，確保每個節點以最大容量運作，並防止處理瓶頸。
HPC 叢集的應用程式
HPC 叢集擁有廣泛的應用程式，包括：
- 科學研究：HPC 叢集常用於科學研究，以模擬複雜的系統，如材料行為、天氣模式和流體動力學。
- 工程：HPC 叢集用於工程，以模擬結構和系統的行為，如飛機或汽車元件。
- 財務分析：HPC 叢集可用於財務分析大量資料，如股票市場趨勢，以識別模式並進行預測。
- 醫學研究：HPC 叢集用於醫學研究，以分析大量資料，如基因組定序，以識別疾病的潛在治療。
- 機器學習：HPC 叢集越來越常用於機器學習應用程式，以訓練深度神經網路，這需要大量的運算能力。
未來 HPC 叢集的使用案例絕對會更多。
HPC 與 HTC
HPC 和高傳輸量運算 （HTC） 通常可互換使用，但差異不大。雖然兩者都涉及高功率的運算，但它們具有不同的用途，並處理不同類型的工作負載。
HTC 通常涉及大量相對較小的運算任務。另一方面，HPC 最適合執行少量大型複雜模擬或計算。
HPC 和 HTC 都需要大量的運算能力，但 HPC 需要的運算能力短得多：小時或天，相較於 HTC 的數月或數年。
什麼是 HTC？
HTC 系統通常由電腦叢集組成，長時間同時執行多項獨立任務。這使 HTC 系統能夠並行處理大量工作，使其非常適合涉及處理大量資料或並行運行許多模擬或計算的應用程式。
HTC 的主要優勢之一是其可擴充性。因為 HTC 系統由許多小型電腦組成，所以為系統增加節點相對容易。
HTC 如何運作？
HTC 的運作方式是將大型運算任務分解為許多小型的獨立任務，這些任務可以在多台電腦上並行運行。這種方法有時被稱為“embarrassingly parallel”計算，因為這些任務彼此之間是如此獨立，因此無需在執行任務的電腦之間進行通訊或協調。
為充分利用 HTC，應用程式的設計必須考量並行性。這通常需要將運算分解為較小的任務，並設計一個可以在多個運算節點間並行運行的工作流程。定義工作流程後，即可提交至 HTC 系統，系統會自動分配任務至可用的運算節點。
HTC 與 HPC 之間的差異與相似之處
HTC 與 HPC 的主要區別在於其設計可處理的應用程式類型。HTC 最適合同時處理許多小型的獨立運算任務，而 HPC 則最適合處理大型複雜的模擬或計算。
HTC 與 HPC 的另一個關鍵差異在於他們使用的硬體。HTC 系統通常使用較小、較不強大的電腦叢集，而 HPC 系統則使用較少數量的極強大的電腦，通常使用 GPU 或 FPGA 等專用硬體。
HTC 和 HPC 皆仰賴平行處理和分散式運算來達成高效能，兩者都需要高度的專業知識才能有效設定和管理。
HPC 與雲端運算
雲端運算是另一個眾所周知且經常討論的運算架構。它與 HPC 有一些共同點，但也有一些關鍵差異。
什麼是雲端運算？運作方式為何？
雲端運算使用網路託管遠端伺服器來儲存、管理和處理資料。這是一種分散式運算的形式，可透過網路提供資源與服務。雲端運算能讓使用者隨時隨地透過網際網路連線存取資料和應用程式，而無需專用硬體或軟體。
雲端運算有三種主要的服務模式：基礎架構即服務 （IaaS）、平台即服務 （PaaS），以及軟體即服務 （SaaS）。IaaS 提供虛擬運算資源的存取，包括伺服器、儲存和網路。PaaS 能讓使用者開發、部署及管理應用程式，而 SaaS 則提供由第三方供應商託管及管理的軟體應用程式。
雲端運算與 HPC 之間的相似性
雲端運算和 HPC 具有下列特性：
分散式：HPC 和雲端運算皆使用分散式運算架構，涉及使用多台電腦共同解決複雜問題。
虛擬化：HPC 和雲端運算都使用虛擬化技術來分享資源並提高效率。
高效能：HPC 和雲端運算都是為了提供高效能運算功能而設計。
HPC 和雲端運算著重於不同事物
雖然 HPC 和雲端運算有相似之處，但其重點在於不同的目標。
HPC 主要專注於盡可能達到最高等級的效能，而雲端運算則更注重提供可擴充且符合成本效益的運算資源。
雲端運算也具有高度彈性，讓使用者能自訂運算環境，以滿足特定需求。這使得它成為具有各種運算需求的組織的理想選擇。
雲端運算通常也比 HPC 更具成本效益，因為它能讓組織只為所需的運算資源付費。另一方面，HPC 需要在硬體和基礎架構上進行大量的前期投資。
最終，HPC 和雲端運算的選擇將取決於您組織的特定運算需求。
什麼是超級電腦？
超級電腦是科學和工業研究的重要組成部分。它們支援需要大量處理能力和儲存容量的任務，例如天氣預報、蛋白質折疊和量子力學。
但超級電腦究竟是什麼原因？
超級電腦是一種高效能運算系統，能夠以超高速執行複雜的計算作業。超級電腦的設計是要解決需要大量處理能力和記憶體的問題，例如模擬、資料分析和建模。超級電腦通常使用專門的硬體和軟體來打造，針對高速處理和平行運算進行優化。
4 種超級電腦類型：向量、平行、分散式和網格
超級電腦有四種主要類型：向量、並行、分散式和網格。向量超級電腦使用專門的處理器來優化，以重複執行單一類型的計算。另一方面，並聯超級電腦則使用許多處理器共同解決單一問題。分散式超級電腦由多台電腦組成，這些電腦共同解決問題，每台電腦都處理著不同的計算部分。電網超級電腦與分散式超級電腦類似，但分佈在更廣的地理區域，使用者可遠端存取。
HPC 叢集與分散式超級電腦並不完全相同
HPC 叢集通常稱為超級電腦，大多數人都認為是同一件事。然而，HPC 叢集不一定能與真正的超級電腦一樣，針對相同等級的效能或複雜計算而設計。
HPC 叢集能與超級電腦競爭嗎？
雖然 HPC 叢集與超級電腦並不完全相同，但它們仍是非常強大的運算系統。有些 HPC 叢集可以媲美小型超級電腦的效能。然而，在最複雜的計算中，真正的超級電腦仍然是最佳選擇。
何時使用 HPC 叢集
隨著組織尋找快速、高效地處理大量資料的方法，HPC 叢集越來越受歡迎。
它們可用於各種用途，包括模擬、建模、研究和分析，以及處理金融和醫療保健領域的大數據。
我們來探討使用 HPC 叢集的合理性，以及它們能提供的優勢。
模擬、建模、研究和分析
模擬和建模需要大量的運算能力，才能產生準確的結果。HPC 叢集可以透過在多台機器上分配工作負載來加速這些流程。這讓研究人員能夠模擬更複雜的情境，並更快取得成果。
HPC 叢集也適用於工程、物理、化學和氣候科學等領域的研究和分析。這些欄位需要高等級的運算能力來處理和分析資料，而 HPC 叢集可以提供這項功能。
大數據
企業組織會收集大量資料，處理資料可能是一項重大挑戰。HPC 叢集可以快速有效地處理大數據，讓組織能夠即時從資料中獲得深度資訊。這在金融和醫療保健等產業特別有用，因為需要快速分析大型資料集，才能做出明智的決策。
財務
金融業每天會產生大量資料，因此需要快速準確地分析這些資料。HPC 叢集可用於即時處理這些資料，為交易者提供最新資訊，以便做出明智決策。HPC 叢集也適用於財務建模，這需要高度的運算能力。
醫療
醫療產業是另一個可使用 HPC 叢集的領域。醫學研究會產生大量資料，需要快速準確地分析這些資料。HPC 叢集可用於處理這些資料，使研究人員能夠識別模式，並做出有助於改善患者結果的發現。
複雜計算的快速結果
HPC 叢集可以快速處理複雜的計算。這使它們對天氣預報等工作非常有用，因為這些工作需要快速取得準確的結果。HPC 叢集對於影像處理等工作也很有用，因為需要快速分析大量資料。
協作
HPC 叢集的設計具有彈性與擴充性。這使他們成為協作專案的理想選擇，因為這些專案需要多個研究人員存取相同的資料和計算資源。HPC 叢集可以輕鬆配置，以滿足不同專案的需求，並可根據需要進行向上或向下擴展。這樣的彈性讓組織能將 HPC 叢集用於各種任務，使他們成為寶貴的投資。
結論
HPC 叢集是強大的運算基礎架構，公司可以運用它來解決需要嚴重運算能力的複雜問題。HPC 叢集由多台互連電腦組成，這些電腦可並行執行計算和模擬。它們有廣泛的應用，包括科學研究、工程、財務分析、醫學研究和機器學習。隨著大數據的增長，以及科學和工程問題的複雜性不斷增加，對 HPC 叢集的需求在未來幾年才得以增加。
