کلاستر چیست؟
کلاستر های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) مسائل پیچیده ای را که نیاز به توان محاسباتی قابل توجهی دارند حل می کنند. آنها از چندین کامپیوتر به هم پیوسته تشکیل شده اند که محاسبات و شبیه سازی ها را به صورت موازی انجام می دهند و امکان پردازش سریعتر و کارآمدتر مقادیر زیادی از داده ها را فراهم می کنند. این مقاله به بررسی اینکه کلاستر های HPC چیست، چگونه کار می کنند و چگونه استفاده می شوند، می پردازد.
کلاستر HPC چیست؟
کلاستر HPC مجموعه ای از رایانه های به هم پیوسته است که وظایف محاسباتی بسیار پیچیده ای را انجام می دهد. این کلاستر ها با هم کار می کنند تا قدرت پردازش مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده های بزرگ، شبیه سازی سیستم های پیچیده و حل مسائل پیچیده علمی و مهندسی را فراهم کنند.
یک کلاستر HPC معمولاً از چندین گره تشکیل شده است که هر کدام پردازنده، حافظه و ذخیره سازی مخصوص به خود را دارند. این گره ها از طریق یک شبکه پرسرعت مانند InfiniBand یا اترنت ۱۰ گیگابیتی به هم متصل می شوند.
کلاستر های HPC چگونه کار می کنند
کلاستر های HPC با تقسیم یک مسئله محاسباتی بزرگ به بخش های کوچکتر و قابل مدیریت تر که در سراسر گره های کلاستر توزیع شده اند، کار می کنند. هر گره وظیفه تعیین شده خود را انجام می دهد و نتایج را برای تولید خروجی نهایی ترکیب می کند. این فرآیند به عنوان محاسبات موازی شناخته می شود و برای عملکرد کارآمد کلاستر های HPC ضروری است.
کلاستر های HPC از یک “زمان بندی کار” استفاده می کنند تا اطمینان حاصل کنند که بارهای کاری محاسباتی به طور مساوی در سراسر کلاستر توزیع شده اند. زمانبندی کار تخصیص منابع محاسباتی را مدیریت می کند و از عملکرد هر گره با حداکثر ظرفیت اطمینان می دهد و از گلوگاه های پردازش جلوگیری می کند.
کاربردهای کلاستر های HPC
کلاستر های HPC کاربردهای گسترده ای دارند، از جمله:
تحقیقات علمی: کلاستر های HPC معمولاً در تحقیقات علمی برای شبیه سازی سیستم های پیچیده مانند رفتار مواد، الگوهای آب و هوا و دینامیک سیالات استفاده می شوند.
مهندسی: کلاستر های HPC در مهندسی برای شبیه سازی رفتار سازه ها و سیستم ها مانند هواپیما یا قطعات خودرو استفاده می شود.
تجزیه و تحلیل مالی: کلاستر های HPC را می توان در امور مالی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، مانند روندهای بازار سهام، برای شناسایی الگوها و پیش بینی ها استفاده کرد.
تحقیقات پزشکی: کلاستر های HPC در تحقیقات پزشکی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، مانند توالی ژنومی، برای شناسایی درمان های بالقوه برای بیماری ها استفاده می شود.
یادگیری ماشینی: کلاسترهای HPC به طور فزاینده‌ای در برنامه‌های یادگیری ماشین برای آموزش شبکه‌های عصبی عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرند که به مقدار قابل توجهی از توان محاسباتی نیاز دارند.
بدون شک موارد استفاده بیشتری برای کلاستر های HPC در آینده نزدیک وجود خواهد داشت.
HPC در مقابل HTC
HPC و محاسبات با توان عملیاتی بالا (HTC) اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما تفاوت های مشخصی دارند. در حالی که هر دو شامل محاسبات پرقدرت هستند، اهداف متفاوتی دارند و انواع مختلفی از بارهای کاری را پردازش می کنند.
HTC معمولاً شامل تعداد زیادی از وظایف محاسباتی نسبتاً کوچک است. از طرف دیگر HPC برای اجرای تعداد کمی شبیه سازی یا محاسبات بزرگ و پیچیده بهترین کار را دارد.
هر دو HPC و HTC به مقدار زیادی قدرت محاسباتی نیاز دارند، اما HPC به این قدرت برای دوره های بسیار کوتاه تری نیاز دارد: ساعت ها یا روزها در مقایسه با ماه ها یا سال ها برای HTC.
HTC چیست؟
سیستم‌های HTC معمولاً از دسته‌های کامپیوتری تشکیل شده‌اند که چندین کار مستقل را به طور همزمان در یک دوره زمانی طولانی انجام می‌دهند. این به سیستم‌های HTC اجازه می‌دهد تا تعداد زیادی کار را به صورت موازی پردازش کنند و آنها را برای برنامه‌هایی که شامل پردازش مقادیر زیادی داده یا اجرای بسیاری از شبیه‌سازی‌ها یا محاسبات به صورت موازی هستند، مناسب می‌سازد.
یکی از مزایای کلیدی HTC مقیاس پذیری آن است. از آنجایی که سیستم های HTC از بسیاری از کامپیوترهای کوچکتر تشکیل شده اند، افزودن گره های اضافی به سیستم نسبتاً آسان است.
HTC چگونه کار می کند؟
HTC با تقسیم وظایف محاسباتی بزرگ به بسیاری از کارهای کوچکتر و مستقل کار می کند که می توانند به صورت موازی روی چندین رایانه اجرا شوند. این رویکرد را گاهی اوقات محاسبات “به طرز شرم آور موازی” می نامند، زیرا وظایف آنقدر مستقل از یکدیگر هستند که نیازی به ارتباط یا هماهنگی بین رایانه هایی که وظایف را انجام می دهند وجود ندارد.
برای استفاده از HTC، برنامه ها باید با در نظر گرفتن موازی سازی طراحی شوند. این معمولاً شامل تقسیم محاسبات به وظایف کوچکتر و طراحی یک گردش کاری است که می تواند به صورت موازی در چندین گره محاسباتی اجرا شود. هنگامی که گردش کار تعریف شد، می توان آن را به سیستم HTC ارسال کرد، که به طور خودکار وظایف را در گره های محاسباتی موجود توزیع می کند.
تفاوت ها و شباهت ها بین HTC و HPC
تفاوت اصلی بین HTC و HPC در انواع برنامه هایی است که برای مدیریت طراحی شده اند. HTC برای انجام بسیاری از کارهای محاسباتی کوچک و مستقل به صورت موازی بهترین کار را دارد، در حالی که HPC برای انجام شبیه سازی ها یا محاسبات بزرگ و پیچیده بهینه شده است.
یکی دیگر از تفاوت های اصلی بین HTC و HPC سخت افزاری است که آنها استفاده می کنند. سیستم‌های HTC معمولاً از کلاستر‌هایی از رایانه‌های کوچکتر و کم‌قدرت‌تر استفاده می‌کنند، در حالی که سیستم‌های HPC از تعداد کمتری رایانه‌های بسیار قدرتمند، اغلب با سخت‌افزارهای تخصصی مانند
s GPU یا FPGA.
هر دو HTC و HPC برای دستیابی به عملکرد بالا به موازی سازی و محاسبات توزیع شده متکی هستند و هر دو برای پیکربندی و مدیریت موثر به تخصص بالایی نیاز دارند.
HPC در مقابل رایانش ابری
رایانش ابری یکی دیگر از معماری های محاسباتی شناخته شده و رایج است. برخی از ویژگی های مشترک با HPC اما برخی از تفاوت های کلیدی نیز دارد.
رایانش ابری چیست و چگونه کار می کند؟
رایانش ابری از شبکه ای از سرورهای راه دور میزبان اینترنت برای ذخیره، مدیریت و پردازش داده ها استفاده می کند. این نوعی از محاسبات توزیع شده است که منابع و خدمات را از طریق اینترنت فراهم می کند. رایانش ابری به کاربران این امکان را می دهد که از هر کجا با اتصال به اینترنت و بدون نیاز به سخت افزار یا نرم افزار اختصاصی به داده ها و برنامه های خود دسترسی داشته باشند.
رایانش ابری دارای سه مدل خدمات اصلی است: زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) و نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS). IaaS دسترسی به منابع محاسباتی مجازی از جمله سرورها، ذخیره سازی و شبکه را فراهم می کند. PaaS به کاربران اجازه می‌دهد برنامه‌ها را توسعه، استقرار و مدیریت کنند، در حالی که SaaS نرم‌افزاری را ارائه می‌کند که توسط ارائه‌دهندگان شخص ثالث میزبانی و مدیریت می‌شود.
شباهت های بین محاسبات ابری و HPC
محاسبات ابری و HPC ویژگی های زیر را به اشتراک می گذارند:
توزیع شده: هم HPC و هم رایانش ابری از معماری های محاسباتی توزیع شده استفاده می کنند که شامل استفاده از چندین رایانه برای کار با هم برای حل مشکلات پیچیده است.
مجازی سازی: هم HPC و هم رایانش ابری از تکنیک های مجازی سازی برای به اشتراک گذاری منابع و افزایش کارایی استفاده می کنند.
عملکرد بالا: هر دو HPC و محاسبات ابری برای ارائه قابلیت های محاسباتی با کارایی بالا طراحی شده اند.
HPC و Cloud Computing بر روی چیزهای مختلف تمرکز می کنند
در حالی که آنها شباهت هایی دارند، HPC و رایانش ابری بر اهداف متفاوتی تمرکز می کنند.
HPC عمدتاً بر دستیابی به بالاترین سطوح عملکرد ممکن تمرکز می کند، در حالی که محاسبات ابری بیشتر به ارائه منابع محاسباتی مقیاس پذیر و مقرون به صرفه می پردازد.
رایانش ابری نیز بسیار انعطاف پذیر است و به کاربران این امکان را می دهد تا محیط های محاسباتی خود را برای رفع نیازهای خاص خود سفارشی کنند. این آن را برای سازمان هایی که نیازهای محاسباتی متنوعی دارند ایده آل می کند.
رایانش ابری نیز عموماً مقرون به صرفه‌تر از HPC است، زیرا به سازمان‌ها اجازه می‌دهد فقط برای منابع محاسباتی مورد نیاز خود بپردازند. از سوی دیگر، HPC به سرمایه گذاری اولیه قابل توجهی در سخت افزار و زیرساخت نیاز دارد.
در نهایت، انتخاب بین HPC و رایانش ابری به نیازهای محاسباتی خاص سازمان شما بستگی دارد.
چه چیزی یک ابر کامپیوتر را می سازد؟
ابر رایانه ها جزء حیاتی تحقیقات علمی و صنعتی هستند. آنها از کارهایی پشتیبانی می‌کنند که به مقدار زیادی قدرت پردازش و ظرفیت ذخیره‌سازی نیاز دارند، مانند پیش‌بینی آب و هوا، تا کردن پروتئین و مکانیک کوانتومی.
اما دقیقاً چه چیزی یک ابر رایانه را می سازد؟
ابر رایانه یک سیستم محاسباتی با کارایی بالا است که قادر به انجام محاسبات پیچیده با سرعت های فوق العاده بالا است. ابررایانه‌ها برای حل مسائلی طراحی شده‌اند که به مقادیر زیادی قدرت پردازش و حافظه نیاز دارند، مانند شبیه‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی. ابر رایانه ها معمولاً با استفاده از سخت افزار و نرم افزار تخصصی بهینه سازی شده برای پردازش با سرعت بالا و محاسبات موازی ساخته می شوند.
۴ نوع ابر رایانه: برداری، موازی، توزیع شده و شبکه ای
چهار نوع اصلی ابررایانه ها وجود دارد: برداری، موازی، توزیع شده و شبکه ای. ابرکامپیوترهای برداری از پردازنده های تخصصی استفاده می کنند که برای انجام مکرر یک نوع محاسبات بهینه شده اند. از سوی دیگر، ابرکامپیوترهای موازی، از پردازنده های زیادی استفاده می کنند که با هم کار می کنند تا یک مشکل واحد را حل کنند. ابرکامپیوترهای توزیع شده از چندین کامپیوتر تشکیل شده اند که با هم کار می کنند تا یک مشکل را حل کنند و هر کامپیوتر قسمت متفاوتی از محاسبات را انجام می دهد. ابررایانه‌های شبکه‌ای شبیه به ابررایانه‌های توزیع‌شده هستند، اما در منطقه جغرافیایی وسیع‌تری پخش شده‌اند و کاربران می‌توانند از راه دور به آنها دسترسی داشته باشند.
کلاستر های HPC دقیقاً مشابه ابررایانه های توزیع شده نیستند
کلاسترهای HPC اغلب به عنوان ابررایانه‌ها شناخته می‌شوند و بیشتر مردم آنها را یک چیز می‌دانند. با این حال، کلاسترهای HPC لزوماً برای همان سطح عملکرد یا محاسبات پیچیده مانند یک ابر رایانه واقعی طراحی نشده اند.
آیا کلاستر های HPC می توانند با ابررایانه ها رقابت کنند؟
در حالی که کلاسترهای HPC دقیقاً مشابه ابررایانه‌ها نیستند، اما همچنان سیستم‌های محاسباتی بسیار قدرتمندی هستند. برخی از کلاستر های HPC می توانند با عملکرد ابررایانه های کوچکتر رقابت کنند. با این حال، وقتی نوبت به پیچیده‌ترین محاسبات می‌رسد، یک ابر رایانه واقعی همچنان بهترین گزینه است.
زمان استفاده از کلاستر های HPC
کلاستر های HPC به طور فزاینده ای محبوب می شوند زیرا سازمان ها به دنبال راه هایی برای پردازش سریع و کارآمد مقادیر زیادی از داده ها هستند.
آنها را می توان برای اهداف مختلف، از جمله شبیه سازی، مدل سازی، تحقیق و تجزیه و تحلیل، و همچنین برای مدیریت کلان داده ها در امور مالی و بهداشت و درمان استفاده کرد.
شبیه‌سازی و مدل‌سازی به مقدار زیادی قدرت محاسباتی برای تولید نتایج دقیق نیاز دارد. کلاسترهای HPC می‌توانند این فرآیندها را با توزیع بار کاری در چندین ماشین تسریع کنند. این به محققان اجازه می دهد تا سناریوهای پیچیده تری را شبیه سازی کنند و نتایج را سریعتر به دست آورند.
کلاستر های HPC همچنین برای تحقیق و تجزیه و تحلیل در زمینه هایی مانند مهندسی، فیزیک، شیمی و علوم آب و هوا مفید هستند. این زمینه ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها به سطح بالایی از قدرت محاسباتی نیاز دارند و کلاستر های HPC می توانند این را فراهم کنند.
اطلاعات بزرگ
سازمان ها حجم وسیعی از داده ها را جمع آوری می کنند که پردازش آن ها می تواند یک چالش بزرگ باشد. کلاسترهای HPC می‌توانند داده‌های بزرگ را به سرعت و کارآمد پردازش کنند و سازمان‌ها را قادر می‌سازند تا بینش‌هایی را از داده‌های خود در زمان واقعی به دست آورند. این به ویژه در صنایعی مانند امور مالی و مراقبت های بهداشتی مفید است، جایی که مجموعه داده های بزرگ باید به سرعت تجزیه و تحلیل شوند تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ شود.
دارایی، مالیه، سرمایه گذاری
صنعت مالی هر روز حجم زیادی از داده ها را تولید می کند و این داده ها نیاز به تجزیه و تحلیل سریع و دقیق دارند. کلاستر های HPC می توانند برای پردازش این داده ها در زمان واقعی استفاده شوند و اطلاعات به روزی را در اختیار معامله گران قرار دهند که می تواند برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود. کلاستر های HPC برای مدل سازی مالی نیز مفید هستند که به سطح بالایی از قدرت محاسباتی نیاز دارد.
مراقبت های بهداشتی
صنعت مراقبت های بهداشتی حوزه دیگری است که می توان از کلاستر های HPC استفاده کرد. تحقیقات پزشکی حجم زیادی از داده ها را تولید می کند و این داده ها نیاز به تجزیه و تحلیل سریع و دقیق دارند. می توان از کلاستر های HPC برای پردازش این داده ها استفاده کرد و محققان را قادر می سازد تا الگوهایی را شناسایی کرده و اکتشافاتی را انجام دهند که می تواند به بهبود نتایج بیمار کمک کند.
نتایج سریع در محاسبات پیچیده
کلاستر های HPC می توانند محاسبات پیچیده را به سرعت پردازش کنند. این باعث می شود آنها برای کارهایی مانند پیش بینی آب و هوا مفید باشند، جایی که نتایج دقیق به سرعت مورد نیاز است. کلاستر های HPC برای کارهایی مانند پردازش تصویر نیز مفید هستند، جایی که مقادیر زیادی از داده ها نیاز به تجزیه و تحلیل سریع دارند.
همکاری
کلاستر های HPC به گونه ای طراحی شده اند که انعطاف پذیر و مقیاس پذیر باشند. این آنها را برای پروژه های مشترکی که در آن چندین محقق نیاز به دسترسی به داده ها و منابع محاسباتی یکسانی دارند، ایده آل می کند. کلاستر های HPC را می توان به راحتی پیکربندی کرد تا نیازهای پروژه های مختلف را برآورده کند و در صورت لزوم می توان آنها را کوچک یا بزرگ کرد. این انعطاف‌پذیری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از کلاسترهای HPC برای طیف گسترده‌ای از وظایف استفاده کنند و آنها را به سرمایه‌گذاری ارزشمندی تبدیل کند.
نتیجه
کلاسترهای HPC یک زیرساخت محاسباتی قدرتمند هستند که شرکت‌ها می‌توانند از آن برای حل مشکلات پیچیده‌ای که نیاز به توان محاسباتی جدی دارند، استفاده کنند. یک کلاستر HPC از چندین کامپیوتر به هم پیوسته تشکیل شده است که با هم کار می کنند تا محاسبات و شبیه سازی ها را به صورت موازی انجام دهند. آنها طیف گسترده ای از کاربردها، از جمله تحقیقات علمی، مهندسی، تجزیه و تحلیل مالی، تحقیقات پزشکی و یادگیری ماشین را دارند. با رشد کلان داده ها و افزایش پیچیدگی مسائل علمی و مهندسی، تقاضا برای کلاستر های HPC تنها در سال های آینده افزایش می یابد.
