需要がピークに達した場合でも、単一のオンプレミスHPCクラスターが組織のワークロードをサポートできるようになったのは、それほど昔のことではありません。今日、リソースは部門に分散し、分散したリモートワークフォース、場合によってはエンドユーザーもいるため、単純な HPC インフラストラクチャを維持することはますますまれになっています。オンプレミスの HPC クラスターを維持できたとしても、エンドポイントの数は大幅に増加しています。
同時に、ほとんどの組織では、さまざまなワークロードに合わせて複数のクラスターに移行しています。 ハイブリッドクラウドインフラストラクチャの導入 またはコンポーザブルインフラストラクチャを使用して柔軟性を向上させることもできます。企業がハイパフォーマンスコンピューティングの利点を活用するにつれて、プラットフォームの複雑さは拡大し続けています。
HPC プラットフォームの複雑さに関する課題
HPC の導入と利用が拡大し続けるにつれて、システムや相互依存関係も拡大しています。ここでは、HPC プラットフォームを導入する際に組織が直面する重大な課題をいくつか紹介します。
1。レガシーリソース
従来のデータセンターでは、HPC コンピューティングの厳しい要求に対応できない場合があります。たとえば、最新世代のプロセッサには次のものが必要です。 大幅に高いレベルのエネルギーとより多くの熱を生成します。冷却装置を改造しないと、データセンターは温度を適切に調整できない可能性があります。この問題は、ラックの密度が高くなると悪化するだけです。
新しいハードウェアを導入する際には、投資を最大化するために効率的に連携するように最適化する必要もあります。互換性のないコンポーネントやレガシー機器は、最適な出力を制限するボトルネックになりがちです。
同じことがクラウドコンピューティングリソースにも当てはまります。ハイブリッドクラウドアプローチでは、オーバーフローワークロードをクラウドサーバーにプッシュし、必要に応じてスケーリングできます。ただし、ワークロードを注意深く監視しないと、運用コストが大幅に増加する可能性があります。
2。複数のプロセッサとアクセラレータの統合
アクセラレータとマルチコアプロセッサはより高いレベルの並列処理を提供しますが、これによってシステムの複雑さも増します。このようなシステム設計により、特定のアプリケーションの実行時動作を定量化するなど、ワークロードを正確に予測することが難しくなります。
これはコード設計にも影響する可能性があります。HPC デプロイメント向けにコードを最適化するには、効率とパフォーマンスの両方に関するアーキテクチャの制約を考慮した、より高度なプログラミングが必要です。クロスアクセラレータ設計は最高のパフォーマンスを実現できますが、このような複雑な環境でコードを最適化するのは難しい場合があります。並列プログラミングは HPC の導入では一般的ですが、従来のプログラミングよりもはるかに困難です。
同時に、アクセラレータの大規模な導入と管理は、インフラストラクチャの複雑さを増すだけです。
3。ハイブリッド環境におけるワークロードの一貫性
適切なアーキテクチャがなければ、エンドユーザーはクラウドへの移行の影響を受ける可能性があります。オンプレミスでもクラウドでも、すべてのワークロードを一貫して実行する必要があります。ただし、ワークロードをクラウドに移行しても、信頼性の高い結果を得るには、オンプレミスの場合と同じようにシミュレーションを実行する必要があります。
HPC 設計は、ハイブリッド環境における一貫したユーザーエクスペリエンスと、スケーラブルでオンデマンドのコンピューティングリソースを提供する必要があります。
4。HPC アーキテクチャ
効果的な HPC アーキテクチャは、使用するハードウェアやクラウドプラットフォームをはるかに超えています。たとえば、HPC システムは膨大な量のデータを生成して処理します。高速検索とデータ分析を実現するには、高度なネットワークとストレージインフラストラクチャを使用してデータを効率的に管理および保存する必要があります。
これだけ多くの組織が対処し続けている場合 データサイロ また、信頼できる唯一の情報源はないため、ハイパフォーマンスコンピューティングのメリットを実現するには、システムアーキテクチャの全体的な見直しが必要になることがよくあります。
5。ハードウェアアブストラクション
組織がリソースをクラウドに移行するにつれて、クラウドコンピューティングを可能にする基盤となる技術層よりも、アプリケーションやユースケースに重点を置くことが多くなっています。専用のHPCソリューションを設計するには、効率的なシステムを設計するための探偵的な作業が必要であり、ユースケースから逆算して必要なハードウェアとアーキテクチャをリバースエンジニアリングする必要があります。
現在、将来を見据えたHPCソリューションを構築するために必要なハードウェア抽象化を管理するための時間、リソース、または社内の専門知識を持っている組織はほとんどありません。
6。クラスター管理、制御、およびセキュリティ
HPC クラスターには、アプリケーションを実行するための基盤となるインフラストラクチャと、インフラストラクチャを管理するための制御レイヤーの両方が必要です。
ミッションクリティカルで機密性の高いデータと計算 安全なノード管理と監視が必要。今日のクラスターは部門、ユーザー、さらには顧客間で共有されることが多いため、脆弱性の増大はさらに大きな懸念事項となっています。
これには、クラスターノードの堅牢な管理、制御、およびセキュリティが必要です。また、組織はアーキテクチャの複雑さに関係なく、ノード管理を合理化できなければなりません。適切な HPC 環境を設計するには、リモート管理も考慮する必要があります。
7。急速なイノベーション
HPC クラスターの適切なデプロイとチューニングは特殊な作業であり、多大な時間とリソースを要する可能性があります。また、特別な専門知識がないとエラーが発生しやすく、システムがターゲットワークロードに合わせて正しく構成されていないとパフォーマンスが低下する可能性があります。
Penguin Solutions HPC プラットフォームの複雑さを軽減する方法
革新的で進化する業界では、最新の進歩を常に把握することが難しい場合があります。AI と機械学習 (ML) には、ますます多くのデータセットとトレーニングモデルが必要です。HPC の力を活用するには、ツールを HPC ソフトウェア、コンピューティング、ストレージ環境に合わせて拡張および統合する必要があります。
現在、HPC クラスターはもはや静的ではなく、 堅牢なクラスター管理ツール 専用ソリューションのハードウェア、ソフトウェア、消費量を管理します。それは以下から始まる 効率的なシステム設計。
1。HPC システム設計の専門知識
ユーザーは、HPC を活用して複雑さを軽減するための効率的でよく設計された設計を必要としています。また、環境は将来の需要に対応し、進化するイノベーションに対応できなければなりません。簡単な作業ではありません。開発のどの段階でも設計上の選択が不十分だと、パフォーマンス、信頼性、可用性、および保守性が損なわれる可能性があります。設計が不十分だと、組織が HPC への投資から得られる価値が大幅に低下する可能性があります。
2。適切な規模の投資
HPC コンピューティングは高額になる可能性があります。組織は、能力を制限することなく、投資を厳密に管理する必要があります。Penguin Solutions は、数十年にわたる HPC 設計の経験に基づき、お客様のワークロードに適したサイズで拡張性に優れた、実証済みの合理化された HPC アーキテクチャを提供しています。企業がサポートするHPCソリューションは、過度に複雑なアーキテクチャなしに最適化されたHPCワークロードを提供します。
3。業界をリードするツールとテクノロジー
Penguin SolutionsはHPCの世界的リーダーであり、最先端のテクノロジーと使いやすさを融合させて、パフォーマンスとユーティリティを最適化すると同時に、採用の障壁を下げながら、ターゲットを絞ったモジュール式の補完的なHPCアーキテクチャを開発しています。
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