수요가 가장 많은 상황에서도 단일 온프레미스 HPC 클러스터로 조직의 워크로드를 지원할 수 있게 된 것은 그리 오래되지 않았습니다.오늘날 리소스가 부서, 분산된 원격 인력, 심지어 최종 사용자까지 분산되어 있기 때문에 단순한 HPC 인프라를 유지하는 것은 점점 더 드물어지고 있습니다.온프레미스 HPC 클러스터를 유지할 수 있더라도 엔드포인트 수가 크게 증가했습니다.
동시에 대부분의 조직은 다양한 워크로드를 위해 여러 클러스터로 이전했습니다. 하이브리드 클라우드 인프라 배포 또는 컴포저블 인프라를 사용하여 유연성을 개선할 수 있습니다.기업이 고성능 컴퓨팅의 이점을 활용함에 따라 플랫폼의 복잡성이 계속 확장되고 있습니다.
HPC 플랫폼 복잡성의 당면 과제
HPC 배포 및 사용이 계속 증가함에 따라 시스템 및 상호 의존성도 증가하고 있습니다.HPC 플랫폼을 구축할 때 조직에서 직면하는 몇 가지 중요한 문제는 다음과 같습니다.
1.레거시 리소스
레거시 데이터 센터는 HPC 컴퓨팅의 까다로운 요구를 지원하지 않을 수 있습니다.예를 들어, 최신 프로세서에는 다음이 필요합니다. 훨씬 더 높은 수준의 에너지와 더 많은 열을 발생시킵니다..냉각 장비를 개조하지 않으면 데이터 센터가 온도를 적절하게 조절하지 못할 수 있습니다.이 문제는 랙 밀도가 증가함에 따라 더욱 악화됩니다.
새 하드웨어가 배포되면 효율적으로 함께 작동하여 투자를 극대화할 수 있도록 최적화해야 합니다.호환되지 않는 구성 요소 또는 기존 장비는 최적의 출력을 제한하는 병목 현상이 쉽게 발생할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 리소스에도 동일하게 적용될 수 있습니다.하이브리드 클라우드 접근 방식을 사용하면 오버플로우 워크로드를 클라우드 서버로 푸시하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다.하지만 워크로드를 주의 깊게 모니터링하지 않으면 운영 비용이 크게 증가할 수 있습니다.
2.다중 프로세서 및 가속기의 통합
액셀러레이터와 멀티코어 프로세서는 더 높은 수준의 병렬 처리를 제공하지만 이로 인해 시스템 복잡성이 증가합니다.이러한 시스템 설계는 특정 애플리케이션의 런타임 동작을 정량화하는 것과 같은 워크로드를 정확하게 예측하는 데 어려움을 가중시킵니다.
이는 코드 디자인에도 영향을 미칠 수 있습니다.HPC 배포용 코드를 최적화하려면 효율성과 성능 모두에 대한 아키텍처 제약을 모두 고려한 고급 프로그래밍이 필요합니다.크로스 액셀러레이터 설계는 최고의 성능을 제공할 수 있지만 이러한 복잡한 환경에서 코드를 최적화하는 것은 어려울 수 있습니다.병렬 프로그래밍은 HPC 배포에서 흔히 사용되지만 기존 프로그래밍보다 훨씬 더 어렵습니다.
이와 동시에 액셀러레이터를 대규모로 배포하고 관리하면 인프라의 복잡성이 가중될 뿐입니다.
3.하이브리드 환경 전반의 워크로드 일관성
올바른 아키텍처가 없으면 최종 사용자가 클라우드 마이그레이션의 영향을 받을 수 있습니다.온프레미스에서 관리하든 클라우드에서 관리하든 모든 워크로드는 일관되게 실행되어야 합니다.그러나 워크로드가 클라우드로 이동하더라도 신뢰할 수 있는 결과를 제공하려면 온프레미스와 동일한 방식으로 시뮬레이션을 수행해야 합니다.
HPC 설계는 하이브리드 환경에서 사용자 경험과 확장 가능한 온디맨드 컴퓨팅 리소스의 일관성을 제공해야 합니다.
4.HPC 아키텍처
효과적인 HPC 아키텍처는 사용하는 하드웨어와 클라우드 플랫폼을 훨씬 뛰어넘습니다.예를 들어 HPC 시스템은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 처리합니다.빠른 검색과 데이터 분석을 위해서는 정교한 네트워킹 및 스토리지 인프라를 사용하여 데이터를 효율적으로 관리하고 저장해야 합니다.
이렇게 많은 조직이 계속해서 문제를 겪고 있는 경우 데이터 사일로 단일 정보 소스가 없기 때문에 고성능 컴퓨팅의 이점을 실현하기 위해 시스템 아키텍처를 전체적으로 점검해야 하는 경우가 많습니다.
5.하드웨어 추상화
조직은 리소스를 클라우드로 마이그레이션하면서 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하는 기본 기술 계층보다는 애플리케이션과 사용 사례에 더 집중하는 경우가 많습니다.용도에 맞게 구축된 HPC 솔루션을 설계하려면 효율적인 시스템을 설계하기 위한 탐정 작업이 필요하며, 사용 사례에서 벗어나 필요한 하드웨어와 아키텍처를 리버스 엔지니어링해야 합니다.
오늘날 미래에 대비한 HPC 솔루션을 구축하는 데 필요한 하드웨어 추상화를 관리할 시간, 리소스 또는 사내 전문 지식을 갖춘 조직은 거의 없습니다.
6.클러스터 관리, 제어 및 보안
HPC 클러스터에는 애플리케이션을 실행하기 위한 기본 인프라와 인프라를 관리하기 위한 제어 계층이 모두 필요합니다.
업무상 중요하고 민감한 데이터 및 계산 보안 노드 관리 및 모니터링 필요.오늘날 클러스터는 부서, 사용자, 심지어 고객 간에 공유되는 경우가 많기 때문에 취약성 증가가 더욱 우려되고 있습니다.
이를 위해서는 클러스터 노드에 대한 강력한 관리, 제어 및 보안이 필요합니다.또한 조직은 아키텍처의 복잡성에 관계없이 노드 관리를 간소화할 수 있어야 합니다.적절한 HPC 환경을 설계하려면 원격 관리도 고려해야 합니다.
7.빠른 혁신 속도
HPC 클러스터를 적절하게 배포하고 조정하는 것은 상당한 시간과 리소스가 소요될 수 있는 특수 작업입니다.또한 특별한 전문 지식이 없으면 오류가 발생하기 쉬우며 시스템이 대상 워크로드에 맞게 제대로 구성되지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다.
Penguin 솔루션이 HPC 플랫폼 복잡성을 줄이는 방법
혁신적이고 진화하는 업계의 최신 발전 사항을 파악하는 것은 어려울 수 있습니다.AI 및 머신 러닝 (ML) 에는 점점 더 큰 데이터 세트와 학습 모델이 필요합니다.HPC의 성능을 활용하려면 도구를 확장하고 HPC 소프트웨어, 컴퓨팅 및 스토리지 환경과 통합해야 합니다.
오늘날 HPC 클러스터는 더 이상 고정적이지 않으며 필수입니다. 강력한 클러스터 관리 도구 전용 솔루션의 하드웨어, 소프트웨어 및 사용량을 관리합니다.그 시작은 효율적인 시스템 설계.
1.HPC 시스템 설계 전문 지식
사용자는 HPC를 활용하고 복잡성을 간소화하기 위해 효율적이고 잘 설계된 설계가 필요합니다.또한 환경은 미래의 수요를 수용하고 진화하는 혁신을 고려해야 합니다.결코 쉬운 일이 아닙니다.개발 중 어느 시점에서든 잘못된 설계를 선택하면 성능, 안정성, 가용성 및 서비스 용이성이 저하될 수 있습니다.부실한 설계는 조직이 HPC 투자로부터 얻는 가치를 크게 떨어뜨릴 수 있습니다.
2.적정 규모의 투자
HPC 컴퓨팅은 비용이 많이 들 수 있습니다.조직은 역량을 제한하지 않으면서 투자를 엄격하게 관리해야 합니다.Penguin Solutions는 수십 년간의 HPC 설계 경험을 바탕으로 워크로드에 적합한 규모와 확장성이 뛰어난 검증되고 간소화된 HPC 아키텍처를 제공합니다.엔터프라이즈 지원 HPC 솔루션은 지나치게 복잡한 아키텍처 없이 최적화된 HPC 워크로드를 제공합니다.
3.업계 최고의 도구 및 기술
Penguin Solutions는 고성능 컴퓨팅 분야의 글로벌 리더로서, 첨단 기술과 사용 편의성을 결합하여 성능과 유틸리티를 최적화하는 동시에 채택 장벽을 낮출 수 있는 모듈식 상호 보완적인 HPC 아키텍처를 개발하고 있습니다.
지금 연락하셔서 저희가 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 자세히 알아보세요 AI 및 HPC 인프라 프로젝트 목표를 달성합니다.우리 팀은 고성능, 고가용성 엔터프라이즈 솔루션을 설계, 구축, 배포하고 관리하여 고객이 획기적인 혁신을 달성할 수 있도록 지원합니다.
