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不久之前,即使在高峰需求下,單一的內部部署 HPC 叢集也可以支援組織的工作負載。如今,由於資源分佈在各個部門、去中心化和遠端工作人員,甚至是終端使用者,維護簡單的 HPC 基礎架構變得越來越罕見。即使您可以維護內部部署 HPC 叢集,端點數量也顯著增長。
同時,大多數組織已移至多個叢集,以針對不同的工作負載, 部署混合雲基礎架構 或使用可組合基礎架構來提高靈活性。隨著公司利用高效能運算的優勢,平台的複雜性不斷擴大。
隨著 HPC 部署和使用量不斷升級,系統和互相依性也不斷增加。以下是組織部署 HPC 平台時面臨的一些更重要挑戰。
舊式資料中心可能無法支援 HPC 運算的巨大需求。例如,最新一代的處理器需要 顯著更高的能量水平並產生更多的熱量。如果沒有改裝冷卻設備,數據中心可能無法適當地調節溫度。這個問題只會隨著機架密度增加而變化。
隨著新硬體部署,也必須進行最佳化,以便有效率地合作,以最大限度地提高投資。不相容的元件或舊式設備可能很容易成為節流最佳輸出的瓶頸。
同樣適用於您的雲計算資源。使用混合雲方法,您可以將溢位工作負載推送到雲端伺服器,並根據需求擴充。但是,如果您不仔細監控工作負載,這可能會顯著增加營運成本。
加速器和多核心處理器提供更高等級的平行性,但這也增加了系統的複雜性。此系統設計增加了準確預測工作負載的困難,例如量化特定應用程式的執行階段行為。
這也會影響程式碼設計。針對 HPC 部署最佳化程式碼,需要更進階的程式設計,這些程式碼可以考慮到效率和效能的任何架構限制。跨加速器設計可以提供最高效能,但在如此複雜的環境中最佳化程式碼可能是一項挑戰性。平行編程在 HPC 部署中很常見,但比傳統程式設計要困難得多。
同時,大規模的加速器部署和管理只會增加基礎架構的複雜性。
如果沒有正確的架構,終端使用者可能會受到雲端移轉的影響。無論是在內部管理還是雲端管理,每個工作負載都必須一致地執行。但是,當工作負載移至雲端時,它仍必須與內部部署方式執行模擬,以提供可靠的結果。
HPC 設計必須在混合環境中提供使用者體驗的一致性,以及可擴充的隨選運算資源。
有效的 HPC 架構遠遠超出其所使用的硬體和雲端平台。例如,HPC 系統會產生和處理大量資料。資料必須使用複雜的網路和儲存基礎架構進行高效管理和儲存,以便快速擷取和分析資料。
當這麼多組織繼續處理時 資料孤島 系統架構並沒有單一真相來源,通常需要進行全面的改革才能實現高效能運算的好處。
隨著組織將資源移轉到雲端,他們通常更專注於應用程式和使用案例,而不是使雲端運算可能的基礎技術層。設計專門建置的 HPC 解決方案需要偵探工作來設計高效的系統,從使用案例向後工作,以反向工程所需的硬體和架構設計。
如今,很少有組織有時間、資源或內部專業知識來管理所需的硬體抽象,以建立適合未來的 HPC 解決方案。
HPC 叢集需要基礎架構來執行應用程式,還需要控制層來管理基礎架構。
關鍵任務和敏感資料和計算 需要安全的節點管理和監控。由於當今叢集經常在部門、使用者甚至客戶之間共用,因此越來越大的漏洞已成為一個更大的問題。
這需要叢集節點的強大管理、控制和安全性。無論架構的複雜性如何,組織也必須能夠簡化節點管理。設計合適的 HPC 環境也需要考慮遠端管理。
正確部署和調整 HPC 叢集是專門的工作,可能需要大量時間和資源。在沒有特殊專業知識的情況下,它也很容易出現錯誤,如果系統未針對目標工作負載正確配置,則效能可能會受到影響。
隨時了解創新和不斷發展的行業中的最新進展可能是一種挑戰性。AI 和機器學習 (ML) 需要越來越大的資料集和訓練模型。工具必須擴充並與 HPC 軟體、運算和儲存環境整合,才能充分利用 HPC 的強大功能。
如今,HPC 叢集不再是靜態且需要 強大的叢集管理工具 管理專用解決方案的硬體、軟體和消費性。這開始於 高效的系統設計。
使用者需要高效且架構精心設計,以利用 HPC 並簡化複雜性。環境也必須滿足未來的需求,並考慮不斷演進的創新。這不是小任務。在開發的任何階段的設計選擇不佳,都會影響效能、可靠性、可用性和可維修性。不良的設計可以大幅降低組織從 HPC 投資中獲得的價值。
HPC 運算可能很昂貴。組織需要嚴格管理投資,而不限制其能力。憑藉數十年的 HPC 設計經驗,Penguin Solutions 提供經驗證、簡化的 HPC 架構,適合您的工作負載大小,並具有高度可擴展性。企業支援的 HPC 解決方案可提供最佳化的 HPC 工作負載,而不會過度複雜的架構。
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