Ничего не найдено

По Вашему запросу ничего не найдено.

Рекомендуем сделать следующее:

  • Проверьте правильность написания ключевых слов.
  • Используйте синонимы введенных Вами ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
  • Попробуйте воспользоваться одним из популярных поисковых запросов ниже.
  • Начните новый поиск.
Актуальные вопросы

Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC)?

HPC, или супервычисления, — это обычные вычисления, только более мощные. Это способ обработки огромных объемов данных на очень высоких скоростях с использованием нескольких компьютеров и устройств хранения в виде единой фабрики. HPC позволяет исследовать и находить ответы на некоторые из крупнейших мировых проблем в области науки, техники и бизнеса.

В каких отраслях используются HPC?

Компании из списка Fortune 1000 почти во всех отраслях используют высокопроизводительные вычисления, и их популярность растет. По данным Hyperion Research, ожидается, что к 2022 году мировой рынок высокопроизводительных вычислений достигнет 44 миллиардов долларов США.

Ниже приведены некоторые отрасли, где используются высокопроизводительные вычисления, и типы нагрузок, с которыми они могут справляться:

  • Аэрокосмическая промышленность. Создание сложных симуляций, таких как воздушный поток над крыльями самолетов.
  • Производство. Выполнение симуляций, например, для автономного вождения, для поддержки проектирования, производства и испытания новых изделий, что позволяет создавать более безопасные автомобили, более легкие детали, более эффективные процессы и инновации.
  • Технологии для сферы финансовых услуг. Выполнение комплексного анализа рисков, высокочастотного трейдинга, финансового моделирования и выявление мошенничества.
  • Геномика. Секвенирование ДНК, анализ взаимодействия лекарств и выполнение анализов белков для поддержки исследований происхождения
  • Здравоохранение. Исследование лекарств, создание вакцин и разработка инновационных методов лечения редких и распространенных заболеваний.
  • СМИ и индустрия развлечений. Создание анимации, рендеринг спецэффектов для фильмов, перекодирование огромных медиафайлов и создание представлений с эффектом присутствия
  • Нефть и газ. Выполнение пространственного анализа и тестирование моделей пласта для прогнозирования месторасположения нефти и газа, а также проведение моделирования, например, потока жидкости и обработки сейсмических данных.
  • Розничная торговля. Анализ огромных объемов данных о заказчиках для предоставления целевых рекомендаций по продуктам и повышения качества обслуживания покупателей.

Узнайте, как Oracle реализует HPC в разных отраслях

Принципы работы HPC

Некоторые нагрузки, такие как секвенирование ДНК, просто слишком велики, чтобы их мог обработать один компьютер. Среды высокопроизводительных вычислений или суперкомпьютеров решают эти большие и сложные задачи, когда отдельные узлы (компьютеры) работают вместе в кластере (связанной группе) для выполнения огромных объемов вычислений за короткий период времени. Для снижения затрат создание и удаление этих кластеров в облаке часто автоматизируется.

HPC можно использовать для нагрузок многих типов, но два наиболее распространенных — это нагрузки с массовым параллелизмом и сильносвязанные нагрузки.

  • Нагрузки с массовым параллелизмом — это вычислительные задачи, разделенные на небольшие, простые и независимые задачи, которые можно выполнять одновременно, часто практически без связи между ними. Например, компания может отправить 100 миллионов записей о кредитных картах на отдельные ядра процессора в кластере узлов. Обработка одной записи кредитной карты — небольшая задача, а когда 100 миллионов записей распределены по кластеру, эти небольшие задачи могут выполняться одновременно (параллельно) с поразительной скоростью. Среди популярных вариантов использования моделирование рисков, молекулярное моделирование, контекстный поиск и логистическое моделирование.
  • Сильносвязанные нагрузки обычно берут большую общую нагрузку и разбивают ее на более мелкие задачи, которые постоянно обмениваются данными. Другими словами, разные узлы в кластере обмениваются данными друг с другом, выполняя свою работу. К числу распространенных вариантов использования относятся вычислительная гидродинамика, моделирование для прогнозирования погоды, моделирование материалов, имитацию столкновений автомобилей, геопространственное моделирование и управление дорожным движением.

Преимущества HPC

На протяжении десятилетий высокопроизводительные вычисления были важной частью академических исследований и отраслевых инноваций. Высокопроизводительные вычисления помогают инженерам, специалистам по обработке данных, проектировщикам и другим исследователям решать большие и сложные задачи за гораздо меньшее время и с меньшими затратами, чем при использовании традиционных вычислений.

Основные преимущества HPC

  • Уменьшение физического тестирования. При использовании высокопроизводительных вычислений можно уйти от физических испытаний, заменив их моделированием. Например, при тестировании автомобильных аварий намного проще и дешевле создать симуляцию, чем выполнить краш-тест.
  • Скорость. Благодаря новейшим процессорам, графическим ускорителям (GPU) и сетевым фабрикам с малой задержкой, таким как удаленный прямой доступ к памяти (RDMA), в сочетании с локальными флэш-накопителями и блочными хранилищами, высокопроизводительные вычисления могут выполнять массовые вычисления за считанные минуты, а не недели или месяцы.
  • Затраты. Чем быстрее Вы получаете ответ, тем меньше времени и денег тратите. Кроме того, с облачными высокопроизводительными вычислениями даже малые предприятия и стартапы могут позволить себе запускать нагрузки HPC, платя только за то, что они используют, и при необходимости увеличивая и уменьшая масштаб.
  • Инновации. Высокопроизводительные вычисления стимулируют инновации практически во всех отраслях. Это движущая сила революционных научных открытий, улучшающих качество жизни людей во всем мире.

Где выполняются HPC?

Высокопроизводительные вычисления могут выполняться локально, в облаке или в гибридной модели, в которой задействованы как облачные, так и локальные компоненты.

При локальном развертывании высокопроизводительных вычислений коммерческая компания или исследовательский институт создают кластер высокопроизводительных вычислений, полный серверов, решений для хранения данных и другой инфраструктуры, которой они управляют и обновляют с течением времени. При развертывании высокопроизводительных вычислений в облаке ими управляет поставщик облачных решений, а компании применяют их по модели с оплатой по мере использования.

Некоторые компании, особенно те, кто вложил средства в локальную инфраструктуру, но также хотят воспользоваться преимуществами скорости, гибкости и экономии средств, которые дает облако, используют гибридные развертывания. Они могут использовать локальные системы для выполнения некоторых нагрузок высокопроизводительных вычислений на постоянной основе и обращаться к облачным сервисам на разовой основе, когда время ожидания в очереди становится проблемой в локальной среде.

Узнайте о возможностях инженерного моделирования с высокопроизводительными вычислениями в облаке

Какие проблемы возникают при развертывании HPC в локальной среде?

Компании с локальными средами высокопроизводительных вычислений получают значительный контроль над своими операциями, но им приходится решать несколько проблем, в том числе:

  • вложения значительных средств в компьютерное оборудование, которое необходимо постоянно обновлять;
  • оплаты текущих управленческих и других операционных расходов;
  • задержки или необходимости ожидания в очереди от нескольких дней до месяцев, прежде чем пользователи смогут запустить свою нагрузку высокопроизводительных вычислений, особенно при резких скачках спроса;
  • откладывания обновлений до появления более мощного и эффективного вычислительного оборудования из-за длительных циклов закупок, что замедляет темпы исследований и бизнеса.

Отчасти из-за затрат и других проблем, связанных с локальными средами, развертывание облачных HPC становится все более популярным. Компания Market Research Future прогнозирует рост мирового рынка на 21 % в период с 2017 по 2023 год. Когда предприятия выполняют свои нагрузки высокопроизводительных вычислений в облаке, они платят только за то, что используют, и могут быстро увеличивать или уменьшать нагрузки по мере изменения своих потребностей.

Чтобы привлечь и удержать заказчиков, ведущие поставщики облачных решений поддерживают передовые технологии, специально разработанные для нагрузок высокопроизводительных вычислений, поэтому о снижении производительности по мере старения локального оборудования можно не беспокоиться. Поставщики облачных услуг предлагают новейшие и самые быстрые процессоры и графические ускорители, а также флэш-накопители с малой задержкой, высокоскоростные сети RDMA и системы безопасности корпоративного класса. Сервисы доступны в течение всего дня, каждый день, практически без очереди.

Что нужно учитывать в первую очередь при выборе облачной среды для HPC?

Не все поставщики облачных решений одинаковые. Некоторые облака не предназначены для высокопроизводительных вычислений и не могут обеспечить оптимальную производительность в периоды пиковых нагрузок с высокими требованиями. При выборе поставщика облачных решений нужно учитывать следующие четыре особенности.

  • Бескомпромиссная производительность. Провайдер облачных сервисов должен иметь и поддерживать процессоры, хранилища и сетевые технологии последнего поколения. Убедитесь, что предлагаемые решения обладают большой емкостью и высочайшей производительностью, которые соответствуют характеристикам стандартных локальных систем или превосходят их.
  • Опыт работы с высокопроизводительными вычислениями Выбранный провайдер облачных сервисов должен иметь большой опыт работы с нагрузками высокопроизводительных вычислений для разных заказчиков. Кроме того, его облачный сервис должен быть спроектирован так, чтобы обеспечивать оптимальную производительность даже в периоды пиковой нагрузки, например при запуске нескольких симуляций или моделей. В большинстве случаев экземпляры компьютеров с выделенными bare metal серверами обеспечивают более стабильную и высокую производительность по сравнению с виртуальными машинами.
  • Удобный перенос возможностей из одной среды в другую. Нагрузки высокопроизводительных вычислений должны выполняться в облаке так же, как и в локальной среде. После перемещения нагрузок в облако «как есть» в режиме простого переноса моделирование, которое Вы запустите на следующей неделе, должно дать результат, аналогичный результату моделирования, которое Вы выполняли десять лет назад. Это особенно важно в отраслях, где ежегодные сравнения должны производиться с использованием одних и тех же данных и расчетов. Например, вычисления для аэродинамики, автомобилей и химии не изменились, и результаты тоже не могут измениться.
  • Никаких скрытых расходов. Облачные сервисы обычно предлагаются по модели с оплатой по факту использования, поэтому убедитесь, что Вы точно понимаете, за что будете платить каждый раз, когда воспользуетесь сервисом. Многие пользователи часто удивляются стоимости перемещения исходящих данных или исходящего трафика — Вы можете быть в курсе, что Вам нужно платить за транзакцию и за запросы доступа к данным, но затраты на вывод данных можно легко упустить из виду.

Получение ожидаемых и нужных результатов

Как правило, лучше всего смотреть на облачные bare metal сервисы, которые обеспечивают больший контроль и производительность. В сочетании с кластерными сетями RDMA bare metal HPC обеспечивают те же результаты, что и при использовании аналогичного локального оборудования.

Что ждет HPC в будущем?

Компании и учреждения из разных отраслей обращаются к высокопроизводительным вычислениям, что будет стимулировать рост, который, как ожидается, будет продолжаться в течение многих лет. Ожидается, что глобальный рынок высокопроизводительных вычислений вырастет с 31 миллиарда долларов США в 2017 году до 50 миллиардов долларов США в 2023 году. Поскольку производительность облачных систем продолжает расти, а сами они становятся еще более надежными и мощными, ожидается, что большая часть этого роста будет связана с развертыванием облачных высокопроизводительных вычислений, которые избавляют предприятия от необходимости вкладывать миллионы в инфраструктуру центра обработки данных и нести связанные с этим расходы.

В ближайшем будущем можно ожидать конвергенции больших данных и высокопроизводительных вычислений с использованием одного и того же большого кластера компьютеров, используемых для анализа больших данных, моделирования и других нагрузок высокопроизводительных вычислений. По мере объединения этих двух тенденций вычислительная мощность и емкость и больших данных, и высокопроизводительных вычислений будут расти, что откроет возможности для появления еще более революционных результатов исследований и инноваций.

i Эрл Джозеф (Earl Joseph), Стив Конвей (Steve Conway), Боб Соренсен (Bob Sorensen), Алекс Нортон (Alex Norton). Обновленные исследования Hyperion: ISC19. https://hyperionresearch.com/wp-content/uploads/2019/06/Hyperion-Research-ISC19-Breakfast-Briefing-Presentation-June-2019.pdf

ii https://www.abnewswire.com/pressreleases/cloud-hpc-market-growing-swiftly-at-21-cagr-by-2023-cloud-high-performance-computing-market-forecast-by-component-service-deployment-industry-vertical_211149.html

iii https://www.businesswire.com/news/home/20181218005581/en/Global-High-performance-Computing-HPC-Market-2018-2023-Grow

Начало работы