Гиперкомпьютерный кластер

Tencent Облако Высокий Производительность Вычисления Кластер (ГЦК) — это облачный HPC-кластер, в котором высокопроизводительные облачные серверы служат основными узлами. Благодаря уникальной архитектуре HPC-кластера, он обеспечивает вычисления без накладных расходов на виртуализацию и полное сохранение характеристик сервера, сочетая удобство работы управляемого HPC-кластера с впечатляющей вычислительной мощностью HPC-кластера на базе графических процессоров. Он обеспечивает поддержку параллельных вычислений с высокой пропускной способностью и низкой задержкой для таких сценариев, как масштабное обучение искусственного интеллекта, моделирование материалов и промышленное моделирование (КАЕ).

Будучи эталонным продуктом среди облачных HPC-кластеров, высокопроизводительный вычислительный кластер реализует взаимодействие узлов через сеть RoCEv2 RDMA, достигая задержки передачи данных всего 2 мкс. В сочетании с высокопроизводительными решениями для хранения данных (с поддержкой эластичного масштабирования КОС/СХУ и локальных жестких дисков NVMe SSD) он идеально адаптируется к требованиям интенсивного ввода-вывода и высококонкурентных вычислений. Функции управляемого HPC-кластера избавляют пользователей от забот об операциях с базовыми ресурсами, позволяя им сосредоточиться на основных бизнес-инновациях. Возможность гетерогенного аппаратного ускорения графический процессор-кластера HPC дополнительно повышает экономическую эффективность высокопроизводительного вычислительного кластера, делая его превосходным в ресурсоемких сценариях, таких как обучение ИИ. Независимо от того, создаете ли вы облачный HPC-кластер для решения задач промышленного моделирования или развертываете HPC-кластер на базе графических процессоров для ускорения обучения крупномасштабных моделей ИИ, высокопроизводительный вычислительный кластер может использовать оптимизированную архитектуру HPC-кластера и эффективные преимущества управляемого HPC-кластера, выступая в качестве базовой инфраструктуры для высокопроизводительных вычислений корпоративного уровня.

Часто задаваемые вопросы

В: Как высокопроизводительный вычислительный кластер, являющийся основной формой облачных HPC-кластеров, адаптируется к сложным потребностям высокопроизводительных вычислений с помощью характеристик графический процессор HPC-кластеров и управляемых HPC-кластеров?

A: Высокопроизводительный вычислительный кластер основан на усовершенствованной архитектуре HPC-кластера, обеспечивая глубокую интеграцию гибкой эластичности облачных HPC-кластеров и преимуществ вычислительной мощности графический процессор-кластеров HPC. графический процессор-кластер HPC поддерживает новейшее поколение экземпляров графический процессор и гетерогенное аппаратное ускорение, значительно повышая вычислительную эффективность в таких сценариях, как масштабное обучение искусственного интеллекта и моделирование материалов. Характеристики управляемого HPC-кластера полностью справляются с такими задачами, как планирование ресурсов и управление операциями, освобождая пользователей от инвестиций в базовые затраты на обслуживание. Одновременно с этим, высокоскоростная сеть RDMA и высокопроизводительные решения для хранения данных высокопроизводительного вычислительного кластера дополнительно расширяют возможности параллельных вычислений облачного HPC-кластера. Будь то выполнение ресурсоемких вычислений на графический процессор-кластере HPC или сложных вычислений рабочих процессов, поддерживаемых управляемым HPC-кластером, высокопроизводительный вычислительный кластер благодаря оптимизированной архитектуре HPC-кластера обеспечивает низкую задержку и высокую стабильность работы.

В: Каковы основные преимущества управляемого HPC-кластера? Как он взаимодействует с архитектурой HPC-кластера, улучшая пользовательский опыт облачных HPC-кластеров?

A: Основное преимущество управляемого HPC-кластера заключается в его эффективности и отсутствии необходимости в дополнительных операциях, таких как развертывание сервера или настройка сети, что позволяет полностью сосредоточиться на бизнес-вычислениях. Эта характеристика идеально сочетается с высокой производительностью архитектуры HPC-кластера. Архитектура HPC-кластера поддерживает полностью автоматизированное выделение ресурсов и эластичное масштабирование, делая планирование ресурсов для управляемого HPC-кластера более гибким и позволяя динамически корректировать количество узлов в зависимости от масштаба задач. Кроме того, высокоскоростная сеть RDMA и высокопроизводительное хранилище в этой архитектуре обеспечивают надежную поддержку производительности облачного HPC-кластера. Это гарантирует, что управляемый HPC-кластер будет поддерживать как удобство, так и вычислительную мощность/скорость при обработке масштабных параллельных вычислительных задач. Более того, возможности гетерогенного ускорения кластера графический процессор HPC интегрированы в систему обслуживания управляемого кластера HPC, что обеспечивает большую экономическую эффективность кластера Облако HPC в таких сценариях, как обучение ИИ, что в полной мере отражает комплексные преимущества кластера высокопроизводительных вычислений.

В: Почему кластер графический процессор HPC может стать базовой конфигурацией кластера высокопроизводительных вычислений? Какую ключевую роль играет его адаптация к архитектуре кластера HPC для повышения производительности облачных HPC-кластеров?

A: графический процессор HPC-кластер может стать основной конфигурацией высокопроизводительного вычислительного кластера, поскольку он обладает впечатляющими возможностями параллельных вычислений, точно отвечая потребностям ресурсоемких сценариев, таких как масштабное обучение искусственного интеллекта и промышленное моделирование. Это преимущество максимально реализуется благодаря архитектуре HPC-кластера. Архитектура HPC-кластера использует сетевое соединение RDMA с малой задержкой (до 2 мкс), что повышает эффективность многоузловых совместных вычислений в графический процессор HPC-кластере и позволяет добиться практически линейного ускорения вычислений. Кроме того, функция эластичного масштабирования, поддерживаемая архитектурой, позволяет графический процессор HPC-кластеру динамически регулировать вычислительную мощность в зависимости от требований задачи, избегая ненужного расхода ресурсов. Будучи основным компонентом облачного HPC-кластера, глубокая адаптация между графический процессор HPC-кластером и архитектурой HPC-кластера не только повышает эффективность вычислений на уровне отдельных узлов, но и оптимизирует использование ресурсов всего управляемого HPC-кластера. Это позволяет высокопроизводительному вычислительному кластеру поддерживать высокую вычислительную мощность, предлагая при этом гибкий и удобный пользовательский интерфейс в сложных сценариях высокопроизводительных вычислений.