Hiperszámítástechnikai klaszter

A Tencent Cloud nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter (HCC) egy felhőalapú HPC-klaszter, amelynek központi csomópontjai nagy teljesítményű felhőszerverek. Egy egyedi HPC-klaszterarchitektúrára támaszkodva virtualizációs terhelés nélküli számítást végez, és teljes mértékben megőrzi a szerverjellemzőket, miközben a felügyelt HPC-klaszter kényelmes működését a GPU-alapú HPC-klaszter lenyűgöző számítási teljesítményével ötvözi. Nagy sávszélességű, alacsony késleltetésű párhuzamos számítási támogatást biztosít olyan forgatókönyvekhez, mint a nagyméretű mesterséges intelligencia betanítása, az anyagszimuláció és az ipari szimulációs CAE.

A felhőalapú HPC-klaszterek között benchmark termékként a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter RoCEv2 RDMA hálózaton keresztül valósítja meg a csomópontok összekapcsolását, így akár 2 us átviteli késleltetést is elérhet. Nagy teljesítményű tárolási megoldásokkal párosítva (amelyek támogatják a COS/CFS és a helyi NVMe SSD merevlemezek rugalmas skálázását), tökéletesen alkalmazkodik a nagy I/O és a nagy párhuzamosságú számítási igényekhez. A felügyelt HPC-klaszter funkciói mentesítik a felhasználókat az alapul szolgáló erőforrás-műveletekkel kapcsolatos aggodalmaktól, lehetővé téve számukra, hogy az alapvető üzleti innovációra koncentráljanak. A GPU HPC-klaszter heterogén hardveres gyorsítási képessége tovább növeli a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter költséghatékonyságát, így kiválóan alkalmas olyan számításigényes forgatókönyvekben, mint az AI-tanítás. Akár egy felhőalapú HPC-klasztert épít ipari szimulációs feladatok kezelésére, akár egy GPU HPC-klasztert telepít nagyméretű AI-modell betanításának elősegítésére, a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter kihasználhatja optimalizált HPC-klaszterarchitektúráját és a felügyelt HPC-klaszter hatékony előnyeit, amely a vállalati szintű nagy teljesítményű számítástechnika alapvető infrastruktúrájaként szolgál.

Gyakran ismételt kérdések

K: A felhőalapú HPC-klaszterek magjaként a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter hogyan alkalmazkodik az összetett, nagy teljesítményű számítástechnikai igényekhez a GPU-s HPC-klaszterek és a felügyelt HPC-klaszterek jellemzőin keresztül?

V: A nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter egy fejlett HPC klaszterarchitektúrán alapul, amely mély integrációt valósít meg a felhőalapú HPC klaszterek rugalmas rugalmassága és a GPU HPC klaszterek számítási teljesítményének előnyei között. A GPU HPC klaszter támogatja a legújabb generációs GPU-példányokat és a heterogén hardveres gyorsítást, jelentősen javítva a számítási hatékonyságot olyan forgatókönyvekben, mint a nagyméretű MI-tanítás és az anyagszimuláció. A felügyelt HPC klaszter jellemzői teljes mértékben kezelik az olyan feladatokat, mint az erőforrás-ütemezés és az operatív menedzsment, mentesítve a felhasználókat a mögöttes karbantartási költségekbe való befektetés alól. Ezzel egyidejűleg a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter RDMA nagysebességű hálózata és nagy teljesítményű tárolási megoldásai tovább növelik a felhőalapú HPC klaszter párhuzamos számítási képességeit. Akár a GPU HPC klaszter által viselt számításigényes feladatokról, akár a felügyelt HPC klaszter által támogatott összetett munkafolyamat-számításról van szó, a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter optimalizált HPC klaszterarchitektúrájának köszönhetően alacsony késleltetésű, nagy stabilitású működési eredményeket biztosít.

K: Melyek a felügyelt HPC-klaszterek fő előnyei? Hogyan működik együtt a HPC-klaszter architektúrájával a felhőalapú HPC-klaszterek felhasználói élményének javítása érdekében?

V: A felügyelt HPC-klaszter fő előnye, hogy gondtalan és hatékony, mivel nem igényel felhasználói figyelmet az olyan mögöttes műveletekre, mint a szerver telepítése vagy a hálózati konfiguráció, így kizárólag az üzleti számításokra lehet összpontosítani. Ez a tulajdonság tökéletes szinergiát alkot a HPC-klaszter architektúrájának rugalmas, nagy teljesítményével. A HPC-klaszter architektúra támogatja a teljesen automatizált kiépítést és a rugalmas skálázást, így a felügyelt HPC-klaszter erőforrás-ütemezése rugalmasabb, lehetővé téve a csomópontok számának dinamikus beállítását a feladat skálája alapján. Ezzel egyidejűleg az architektúrán belüli RDMA nagysebességű hálózat és a nagy teljesítményű tároló szilárd teljesítménytámogatást nyújt a Cloud HPC-klaszter számára. Ez biztosítja, hogy a felügyelt HPC-klaszter megőrizze a kényelmet és a számítási teljesítményt/sebességet nagyméretű párhuzamos számítási feladatok feldolgozásakor. Továbbá a GPU HPC-klaszter heterogén gyorsítási képessége integrálva van a felügyelt HPC-klaszter szolgáltatásrendszerébe, így a Cloud HPC-klaszter nagyobb költséghatékonyságot biztosít olyan forgatókönyvekben, mint az AI-képzés, teljes mértékben tükrözve a nagy teljesítményű számítási klaszter átfogó előnyeit.

K: Miért válhat egy GPU HPC klaszter egy nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter központi konfigurációjává? Milyen kulcsszerepet játszik a HPC klaszterarchitektúrával való adaptálása a felhőalapú HPC klaszterek teljesítményének javításában?

V: A GPU HPC klaszter a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter központi konfigurációjává válhat, mivel lenyűgöző párhuzamos számítási képességekkel rendelkezik, amelyek pontosan megfelelnek a számításigényes forgatókönyvek, például a nagyméretű mesterséges intelligencia betanításának és az ipari szimuláció igényeinek. Ezt az előnyt a HPC klaszter architektúrája maximalizálja. A HPC klaszter architektúra RDMA alacsony késleltetésű hálózati összekapcsolást alkalmaz, akár 2 us késleltetéssel, így a GPU HPC klaszteren belüli többcsomópontos együttműködő számítástechnika hatékonyabbá válik, és közel lineáris számítási gyorsítási arányokat ér el. Ezzel egyidejűleg az architektúra által támogatott rugalmas skálázási funkció lehetővé teszi a GPU HPC klaszter számára, hogy dinamikusan állítsa be a számítási teljesítményt a feladatigények alapján, elkerülve az erőforrás-pazarlást. A felhőalapú HPC klaszter központi elemeként a GPU HPC klaszter és a HPC klaszter architektúra közötti mélyreható adaptáció nemcsak az egycsomópontos számítási hatékonyságot javítja, hanem optimalizálja a teljes felügyelt HPC klaszter erőforrás-kihasználását is. Ez lehetővé teszi a nagy teljesítményű számítástechnikai klaszter számára, hogy robusztus számítási teljesítményt tartson fenn, miközben rugalmas és kényelmes felhasználói élményt kínál összetett, nagy teljesítményű számítási forgatókönyvekben.