什麼是高效能運算?

什麼是高效能運算?

高效能運算(HPC)是在大量網路電腦上以同步的方式運行計算的能力。HPC能夠運行對普通電腦而言過於龐大的運算,從而降低完成大型運算的時間。HPC也被稱為超級運算,而高效能電腦通常被稱為超級電腦。

由於當今資料以前所未有的速度產生,因此HPC顯得尤為重要。預計到2025年,光是物聯網設備就會產生近80 zettabytes的數據。一家擁有物聯網設備的工廠每日可能會產生數百兆位元组的數據。在一台電腦上處理如此龐大的數據量是天方夜譚。另一方面,HPC可以在軟體和網路能力的幫助下,透過在多台電腦之間分割操作來處理龐大的資料集。

了解HPC的重要性以及HPC的使用方式。

為什麼HPC很重要?

HPC能夠模擬或分析大量的資料,對於標準電腦來說是天方夜譚。這進而造就了科學研究等領域的重大進展,在這些領域中,HPC致使癌症治療、COVID-19疫苗等方面取得重大突破。 

HPC如何運作?

一台高效能電腦是由一組稱為叢集的電腦所組成。叢集中的每台電腦被稱為一個節點。每個節點皆有一個操作系統,由一個具有多個核心的處理器、儲存設備和網路能力所組成,允許節點之間相互溝通。例如,一個小型叢集可以有16個節點,64個核心,或每個處理器有4個核心,再加上網路能力,使高效能電腦的運算速度較普通電腦快許多。 

HPC應用在何處?

目前,HPC廣泛應用於各行各業。未來,幾乎所有行業都可能轉向HPC處理大量的資料。在需要快速分析大量資料集的行業中,HPC的採用尤為盛行,包括:  

  • 科學研究
  • 天文學
  • 機器學習
  • 網路安全
  • 加快基因組定序 
  • 動畫
  • 分子動力學
  • 視覺效果
  • 金融服務
  • 金融風險模型的建立
  • 市場資料分析
  • 產品開發
  • 綠地設計
  • 計算化學
  • 震波成像
  • 天氣預報
  • 自動駕駛

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哪些因素推動了HPC的使用?

具體而言,共有四個因素推動了HPC的使用。

處理能力

簡單來說,處理龐大資料所需的頻寬無法由單一處理器提供。相反,在HPC模式中,有多個處理中心並行運作以取得成果。簡單回顧,在這個模式中:

  • 相互聯網的每台電腦的集合稱作叢集。
  • 叢集中每個單獨的處理單元被稱為一個節點。
  • 節點中的每個處理器將有多個核心。 

舉例來說,一個有16個節點、每個節點有4個核心的叢集是一個非常小的叢集,代表共有64個核心並行運作。

今日,多數的HPC案例涉及成千上萬個核心並行運作,以在較短的時間內完成指定的進程。基礎設施即服務(IaaS)供應商為用戶在需要時提供利用大量節點的能力,接著在完成要求後逐步減少工作負載。用戶僅需支付所需的處理能力,而無需支付與建立基礎架構相關的資本支出(CAPEX)費用。有了IaaS後,用戶如有需要,通常還可為特定的應用程式命令節點布局。

操作系統

操作系統作為HPC中使用的硬體和軟體之間的介面。HPC環境中使用的兩個主要操作系統為Linux及Windows。HPC通常使用Linux,而Windows僅在需要Windows特定的應用程式時使用。 

網路

在HPC中,網路連接運算硬體、所需的儲存設備及用戶。運算硬體透過能夠處理大頻寬資料的網路連接。網路還需具備低延遲性,以加速資料傳輸。資料傳輸及叢集管理由叢集管理員、託管服務或調度器處理。 

叢集管理器在分布式運算資源之間運行工作負載,如CPU、FPGA、GPU及磁碟驅動器。所有的資源皆須連接至同一個網路,以便叢集管理器管理資源。使用IaaS供應商提供的服務時,管理基礎架構所需的所有設施將由供應商自動應用。

儲存設備

最後,由HPC處理的資料必須儲存在大型的資料儲存庫中。由於資料可以採取不同的形式—結構化、半結構化及非結構化,因此可能需要不同類型的資料庫儲存資料。

原始格式的資料儲存在資料湖泊中。這些資料或許難以處理,原因是資料尚未分配至一個目的。一旦清除後, 資料倉儲 會在處理後儲存資料以符合特定目的。 

儲存設備:HPC中缺失的環節

在許多HPC的使用案例中,架構的關鍵部分,即儲存設備經常被忽視。當大量的資料需要並行處理時,就會使用HPC,但其效能取決於其架構中的所有組件是否能夠並行運作。 

傳統的儲存設備解決方案可能無法處理HPC的需求,過程中會產生瓶頸,並且可能阻礙效能。資料儲存設備必須能夠跟上設置的處理能力速度,這就是為什麼許多HPC架構利用 整合式高速檔案暨高速物件(UFFO) 儲存。

Evergreen//One™提供快速可靠的UFFO儲存,並採用方便的即用即付(PaYG)模式。它可以在地端及混合雲模式中使用,是HPC環境的理想選擇,HPC環境需具備在不影響效能的情況下擴展操作的能力。

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