No hace mucho tiempo, los clústeres de HPC locales únicos podían soportar la carga de trabajo de una organización incluso en los picos de demanda. Hoy en día, con los recursos repartidos entre las divisiones, la fuerza laboral descentralizada y remota, e incluso los usuarios finales en ocasiones, mantener una infraestructura HPC simple es cada vez más raro. Incluso si puede mantener un clúster de HPC local, la cantidad de puntos finales ha aumentado considerablemente.
Al mismo tiempo, la mayoría de las organizaciones se han trasladado a varios clústeres para diferentes cargas de trabajo, implementación de una infraestructura de nube híbrida o usar una infraestructura componible para mejorar la flexibilidad. A medida que las empresas aprovechan los beneficios de la computación de alto rendimiento, la complejidad de la plataforma sigue aumentando.
Los desafíos de la complejidad de las plataformas HPC
A medida que la implementación y el uso de HPC siguen aumentando, los sistemas y las interdependencias también crecen. Estos son algunos de los desafíos más importantes a los que se enfrentan las organizaciones al implementar plataformas HPC.
1. Recursos heredados
Es posible que los centros de datos antiguos no admitan las elevadas exigencias de la computación HPC. Por ejemplo, la generación más reciente de procesadores requiere niveles de energía significativamente más altos y genera más calor. Sin la modernización de los equipos de refrigeración, es posible que los centros de datos no puedan regular las temperaturas de forma adecuada. Este problema solo se agrava a medida que aumenta la densidad de las estanterías.
A medida que se implementa el nuevo hardware, también se debe optimizar para que funcione de manera eficiente en conjunto y maximizar la inversión. Los componentes incompatibles o los equipos antiguos pueden convertirse fácilmente en cuellos de botella que limitan la producción óptima.
Lo mismo puede aplicarse a sus recursos de computación en la nube. Con un enfoque de nube híbrida, puede trasladar las cargas de trabajo excesivas a los servidores en la nube y escalar según demanda. Sin embargo, esto puede aumentar significativamente los costos operativos si no monitoriza cuidadosamente las cargas de trabajo.
2. Integración de varios procesadores y aceleradores
Los aceleradores y los procesadores multinúcleo proporcionan niveles más altos de paralelismo, pero esto también aumenta la complejidad del sistema. El diseño de este sistema aumenta la dificultad de pronosticar con precisión las cargas de trabajo, por ejemplo, cuantificar el comportamiento del tiempo de ejecución de determinadas aplicaciones.
Esto también puede afectar al diseño del código. La optimización del código para las implementaciones de HPC requiere una programación más avanzada que tenga en cuenta cualquier restricción de la arquitectura tanto en términos de eficiencia como de rendimiento. El diseño de aceleradores cruzados puede ofrecer un rendimiento máximo, pero optimizar el código en un entorno tan complejo puede resultar difícil. La programación en paralelo es habitual en las implementaciones de HPC, pero es mucho más difícil que la programación convencional.
Al mismo tiempo, la implementación y la administración de aceleradores a escala solo aumentan la complejidad de la infraestructura.
3. Coherencia en las cargas de trabajo en entornos híbridos
Sin la arquitectura adecuada, los usuarios finales pueden verse afectados por la migración a la nube. Todas las cargas de trabajo deben ejecutarse de manera uniforme, ya sea que se administren localmente o en la nube. Sin embargo, cuando una carga de trabajo se traslada a la nube, debe seguir realizando simulaciones de la misma manera que lo hacía cuando estaba en las instalaciones para ofrecer resultados confiables.
El diseño de HPC debe ofrecer una experiencia de usuario uniforme y recursos informáticos escalables y bajo demanda en un entorno híbrido.
4. Arquitectura HPC
Una arquitectura HPC eficaz va mucho más allá del hardware y las plataformas de nube que utiliza. Por ejemplo, los sistemas HPC generan y procesan una enorme cantidad de datos. Los datos se deben administrar y almacenar de manera eficiente mediante una infraestructura sofisticada de redes y almacenamiento para una recuperación y un análisis de datos rápidos.
Cuando tantas organizaciones siguen ocupándose de silos de datos La arquitectura del sistema, que no es una fuente única de información veraz, a menudo requiere una revisión completa para aprovechar los beneficios de la computación de alto rendimiento.
5. Abstracción de hardware
A medida que las organizaciones han migrado los recursos a la nube, con frecuencia se centran más en las aplicaciones y los casos de uso que en la capa tecnológica subyacente que hace posible la computación en nube. El diseño de una solución de HPC diseñada específicamente requiere el trabajo de un detective para diseñar sistemas eficientes, partiendo de los casos de uso y realizando ingeniería inversa del hardware y la arquitectura necesarios.
En la actualidad, pocas organizaciones tienen el tiempo, los recursos o la experiencia interna para gestionar la abstracción de hardware necesaria para crear soluciones de HPC preparadas para el futuro.
6. Administración, control y seguridad de clústeres
Los clústeres HPC requieren tanto una infraestructura subyacente para ejecutar las aplicaciones como una capa de control para administrar la infraestructura.
Datos y cálculos confidenciales y de misión crítica requieren una gestión y supervisión seguras de los nodos. Como los clústeres actuales suelen compartirse entre departamentos, usuarios e incluso clientes, el aumento de la vulnerabilidad se ha convertido en una preocupación aún mayor.
Esto requiere una administración, un control y una seguridad sólidos para los nodos del clúster. Las organizaciones también deben poder optimizar la administración de nodos independientemente de la complejidad de la arquitectura. El diseño del entorno HPC adecuado también debe tener en cuenta la administración remota.
7. Rápido ritmo de innovación
La implementación y el ajuste adecuados de un clúster de HPC son tareas especializadas que pueden requerir mucho tiempo y recursos. También es propenso a errores sin experiencia especial, y el rendimiento puede verse afectado si el sistema no está configurado correctamente para las cargas de trabajo objetivo.
Cómo Penguin Solutions reduce la complejidad de la plataforma HPC
Puede ser un desafío mantenerse al día sobre los últimos avances en una industria innovadora y en evolución. La IA y el aprendizaje automático (ML) requieren conjuntos de datos y modelos de entrenamiento cada vez más grandes. Las herramientas deben escalarse e integrarse con los entornos de software, procesamiento y almacenamiento de HPC para aprovechar la potencia de la HPC.
En la actualidad, los clústeres HPC ya no son estáticos y requieren herramientas sólidas de administración de clústeres para administrar el hardware, el software y el consumo para soluciones diseñadas específicamente. Eso comienza con diseño eficiente del sistema.
1. Experiencia en diseño de sistemas HPC
Los usuarios necesitan un diseño eficiente y bien diseñado para aprovechar el HPC y simplificar la complejidad. Los entornos también deben adaptarse a las demandas futuras y tener en cuenta la evolución de la innovación. No es una tarea fácil. Las malas decisiones de diseño en cualquier punto del desarrollo pueden dañar el rendimiento, la confiabilidad, la disponibilidad y la capacidad de servicio. Un diseño deficiente puede reducir considerablemente el valor que las organizaciones obtienen de su inversión en HPC.
2. Inversión del tamaño adecuado
La computación HPC puede resultar cara. Las organizaciones deben administrar de manera estricta su inversión sin limitar sus capacidades. Con décadas de experiencia en diseño de HPC, Penguin Solutions ofrece una arquitectura HPC comprobada y optimizada que tiene el tamaño adecuado para sus cargas de trabajo y es altamente escalable. Las soluciones HPC compatibles con empresas ofrecen cargas de trabajo HPC optimizadas sin una arquitectura demasiado compleja.
3. Herramientas y tecnología líderes en la industria
Penguin Solutions es líder mundial en HPC y crea arquitecturas HPC específicas, modulares y complementarias para optimizar el rendimiento y la utilidad y, al mismo tiempo, reducir las barreras de adopción, al combinar tecnología de vanguardia con facilidad de uso.
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