Hyperpočítačový klastr

Tencent Cloud High Performance Computing Cluster (HCC) je cloudový HPC cluster s vysoce výkonnými cloudovými servery jakožto hlavními uzly. Díky unikátní architektuře HPC clusteru dosahuje výpočtů bez virtualizačních režijních nákladů a s plným zachováním vlastností serveru a zároveň kombinuje pohodlný provoz spravovaného HPC clusteru s impozantním výpočetním výkonem GPU HPC clusteru. Poskytuje podporu paralelních výpočtů s vysokou šířkou pásma a nízkou latencí pro scénáře, jako je rozsáhlé školení umělé inteligence, simulace materiálů a průmyslová simulace CAE.

Jakožto benchmarkový produkt mezi cloudovými HPC clustery implementuje High Performance Computing Cluster propojení uzlů prostřednictvím sítě RoCEv2 RDMA a dosahuje latence přenosu pouhých 2 us. Ve spojení s vysoce výkonnými úložnými řešeními (s podporou elastického škálování COS/CFS a lokálních pevných disků NVMe SSD) se dokonale přizpůsobuje náročným I/O operacím a vysokým souběžným výpočetním požadavkům. Funkce spravovaného HPC clusteru zbavují uživatele obav o operace se základními zdroji a umožňují jim soustředit se na inovace klíčového podnikání. Heterogenní hardwarová akcelerace GPU HPC clusteru dále zvyšuje nákladovou efektivitu High Performance Computing Clusteru, díky čemuž vyniká ve výpočetně náročných scénářích, jako je školení umělé inteligence. Ať už se jedná o budování cloudového HPC clusteru pro zpracování úkolů průmyslové simulace nebo nasazení GPU HPC clusteru pro pokročilé školení modelů umělé inteligence ve velkém měřítku, High Performance Computing Cluster může využít svou optimalizovanou architekturu HPC clusteru a efektivní výhody spravovaného HPC clusteru, který slouží jako základní infrastruktura pro vysoce výkonné výpočty na podnikové úrovni.

Často kladené otázky

Otázka: Jak se cluster vysoce výkonných výpočtů (High Performance Computing Cluster), jakožto základní forma cloudových HPC clusterů, přizpůsobuje komplexním potřebám vysoce výkonných výpočtů prostřednictvím charakteristik clusterů GPU HPC a spravovaných HPC clusterů?

A: Vysoce výkonný výpočetní klastr je založen na pokročilé architektuře HPC klastru, která dosahuje hluboké integrace mezi flexibilní elasticitou cloudových HPC klastrů a výhodami výpočetního výkonu GPU HPC klastrů. GPU HPC klastr podporuje nejnovější generaci instancí GPU a heterogenní hardwarovou akceleraci, což výrazně zlepšuje výpočetní efektivitu ve scénářích, jako je rozsáhlé školení umělé inteligence a simulace materiálů. Vlastnosti spravovaného HPC klastru plně zvládají úkoly, jako je plánování zdrojů a provozní správa, a osvobozují uživatele od investic do základních nákladů na údržbu. Současně vysokorychlostní síť RDMA a vysoce výkonná úložná řešení High Performance Computing Clusteru dále vylepšují paralelní výpočetní možnosti cloudového HPC klastru. Ať už se jedná o výpočetně náročné úkoly nesené GPU HPC klastrem, nebo o komplexní výpočetní postupy podporované spravovaným HPC klastrem, High Performance Computing Cluster díky své optimalizované architektuře HPC klastru zajišťuje provozní výsledky s nízkou latencí a vysokou stabilitou.

Otázka: Jaké jsou hlavní výhody spravovaného HPC clusteru? Jak synergicky působí s architekturou HPC clusteru a zlepšuje uživatelskou zkušenost s cloudovými HPC clustery?

A: Hlavní výhodou spravovaného HPC clusteru spočívá v jeho bezstarostnosti a efektivitě, která nevyžaduje žádnou pozornost uživatele k podkladovým operacím, jako je nasazení serveru nebo konfigurace sítě, a umožňuje soustředit se výhradně na samotné obchodní výpočty. Tato vlastnost tvoří perfektní synergii s elastickým a vysoce výkonným architekturám HPC clusteru. Architektura HPC clusteru podporuje plně automatizované zřizování a elastické škálování, díky čemuž je plánování zdrojů pro spravovaný HPC cluster flexibilnější a umožňuje dynamické úpravy počtu uzlů na základě rozsahu úlohy. Současně vysokorychlostní síť RDMA a vysoce výkonné úložiště v rámci této architektury poskytují solidní podporu výkonu pro cloudový HPC cluster. To zajišťuje, že si spravovaný HPC cluster zachovává jak pohodlí, tak výpočetní výkon/rychlost při zpracování rozsáhlých paralelních výpočetních úloh. Kromě toho je heterogenní akcelerační schopnost GPU HPC clusteru integrována do servisního systému spravovaného HPC clusteru, což cloudovému HPC clusteru poskytuje větší nákladovou efektivitu ve scénářích, jako je školení umělé inteligence, a plně odráží komplexní výhody vysoce výkonného výpočetního clusteru.

Otázka: Proč se může cluster GPU HPC stát základní konfigurací clusteru High Performance Computing? Jakou klíčovou roli hraje jeho adaptace s architekturou clusteru HPC při zvyšování výkonu cloudových clusterů HPC?

A: Cluster GPU HPC se může stát základní konfigurací clusteru High Performance Computing Cluster, protože disponuje impozantními paralelními výpočetními schopnostmi, které přesně odpovídají potřebám výpočetně náročných scénářů, jako je rozsáhlý trénink umělé inteligence a průmyslové simulace. Tato výhoda je maximalizována architekturou clusteru HPC. Architektura clusteru HPC využívá síťové propojení RDMA s nízkou latencí, s latencí pouhých 2 us, což zefektivňuje víceuzlové kolaborativní výpočty v rámci clusteru GPU HPC a dosahuje téměř lineárních výpočetních zrychlení. Současně funkce elastického škálování podporovaná architekturou umožňuje clusteru GPU HPC dynamicky upravovat výpočetní výkon na základě požadavků úkolů, čímž se zabraňuje plýtvání zdroji. Jakožto klíčová součást cloudového clusteru HPC, hluboká adaptace mezi clusterem GPU HPC a architekturou clusteru HPC nejen zlepšuje výpočetní efektivitu jednoho uzlu, ale také optimalizuje využití zdrojů celého spravovaného clusteru HPC. To umožňuje clusteru High Performance Computing Cluster udržovat robustní výpočetní výkon a zároveň nabízet flexibilní a pohodlné uživatelské prostředí ve složitých scénářích vysoce výkonných výpočtů.