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El almacenamiento inform¨¢tico de alto rendimiento (HPC) incluye la red de baja latencia con un acceso a los datos de alta velocidad necesario para los proyectos de HPC. La HPC es el uso de ordenadores y superordenadores agrupados y conectados para realizar tareas complejas en paralelo.?

Pero lo que hace que la HPC sea tan importante es algo m¨¢s que una simple velocidad computacional. Es la capacidad de la HPC para analizar conjuntos de datos masivos a escala de exabytes lo que la hace responsable de tantos avances modernos. Para realizar estas tareas complejas, los entornos HPC exigen soluciones de almacenamiento modernas para los cl¨²steres HPC.?

Adem¨¢s, a medida que la inteligencia artificial (IA ) y la HPC convergen, las empresas tradicionales pueden beneficiarse a¨²n m¨¢s de entender y dise?ar la HPC y adoptar la IA . Algunos responsables empresariales incluso deciden abandonar sus equipos de HPC tradicionales en favor de una infraestructura de IA convergente m¨¢s estable y ¨¢gil que se despliegan ellos mismos o a trav¨¦s de socios integradores de sistemas.

Aqu¨ª tiene un an¨¢lisis profundo de las demandas de HPC en cuanto al almacenamiento y c¨®mo se pueden dise?ar las infraestructuras empresariales para soportarlas.

La HPC es el uso de sistemas inform¨¢ticos avanzados (por ejemplo, superordenadores o cl¨²steres de ordenadores de alto rendimiento) para procesar tareas complejas en paralelo, normalmente en campos como la investigaci¨®n cient¨ªfica, la ingenier¨ªa, la fabricaci¨®n y la inform¨¢tica. La HPC impulsa las simulaciones cient¨ªficas, el modelado, las verificaciones y la IA generativa, lo que permite que los investigadores y los profesionales analicen conjuntos de datos masivos y resuelvan problemas complejos de manera eficiente.?

El alcance es un aspecto; el otro es la velocidad. Y cuanto m¨¢s r¨¢pida sea la infraestructura de datos que hay debajo de estos sistemas, m¨¢s r¨¢pidos ser¨¢n los c¨¢lculos.

Existen diferentes tipos de computaci¨®n de alto rendimiento para diversos casos de uso. Algo que todos tienen en com¨²n: Generan y procesan enormes cantidades de datos. Los tipos m¨¢s comunes de computaci¨®n de alto rendimiento se definen por el modo en que los ordenadores trabajan juntos y en qu¨¦ trabajan juntos, lo que incluye:

• ³§³Ü±è±ð°ù³¦´Ç³¾±è³Ü³Ù²¹³¦¾±¨®²Ô: Dise?ado para que se suelen utilizar en simulaciones cient¨ªficas, modelado clim¨¢tico, gemelos digitales, entornos de realidad aumentada o virtual e investigaci¨®n avanzada.
• Inform¨¢tica de cl¨²steres: Los ordenadores en red que trabajan en paralelo en tareas distribuidas en m¨²ltiples m¨¢quinas, a menudo utilizados en instituciones acad¨¦micas y de investigaci¨®n. Los cl¨²steres de computaci¨®n de alto rendimiento (HPC) son una colecci¨®n de ordenadores de alto rendimiento interconectados dise?ados para el procesamiento paralelo, a menudo en aplicaciones cient¨ªficas y de ingenier¨ªa.
• Computaci¨®n distribuida: Se pueden aprovechar m¨²ltiples ordenadores conectados a trav¨¦s de una red cuando los sistemas est¨¢n inactivos, gracias al software que los voluntarios descargan para que sus ordenadores est¨¦n disponibles cuando no est¨¢n en uso. Los utilizan estos sistemas.?
• Computaci¨®n en la nube: Los servidores remotos almacenan, gestionan y procesan datos, ofreciendo recursos inform¨¢ticos escalables para diversas aplicaciones. Las soluciones de HPC basadas en la nube proporcionan acceso bajo demanda a recursos inform¨¢ticos de alto rendimiento, para que los usuarios puedan acceder a la potencia computacional sin grandes inversiones iniciales.
• Inform¨¢tica cu¨¢ntica: Aunque sigue siendo un nuevo ¨¢mbito de investigaci¨®n y rara vez se utiliza en la empresa, la computaci¨®n cu¨¢ntica tiene el potencial de realizar c¨¢lculos a gran escala para resolver problemas complejos m¨¢s r¨¢pidamente que los ordenadores cl¨¢sicos.
• Computaci¨®n acelerada: El uso de aceleradores de hardware especializados, como unidades de procesamiento gr¨¢fico (GPU) y unidades de procesamiento neuronal (NPU), para mejorar el rendimiento computacional, especialmente en tareas relacionadas con la IA y tambi¨¦n en simulaciones del mundo real, como gemelos digitales y omniversos.?

S¨ª y no. Si bien los proyectos de IA casi siempre utilizan los recursos de la HPC, la mayor¨ªa de los proyectos de la HPC no est¨¢n estrictamente relacionados con la IA.

A medida que las empresas buscan reestructurar sus infraestructuras de TI para soportar nuevos proyectos de IA, las infraestructuras de HPC a menudo se ven como modelos para las infraestructuras de IA, si solo porque son similares en cuanto a alcance y escala. La HPC est¨¢ tan cerca como muchas empresas han tenido que construir centros de datos dise?ados para proyectos de este ¨¢mbito, hardware especializado como GPU, chips y potencia computacional; sin embargo, ambas no son sin¨®nimos.

Los proyectos de IA requieren mucha potencia computacional, aceleradores de hardware y arquitecturas de procesamiento paralelas y computaci¨®n en cl¨²ster durante la transformaci¨®n de datos y el entrenamiento de modelos, de manera similar a la HPC. Tambi¨¦n utilizan una variedad de tecnolog¨ªas y m¨¦todos, incluida la HPC. (Otros incluyen el aprendizaje profundo, la visi¨®n artificial, el aprendizaje autom¨¢tico y el procesamiento del lenguaje natural).?

La HPC puede soportar la IA, pero tambi¨¦n es m¨¢s amplia. Si bien la IA se centra en modelos y algoritmos para ayudar en la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje (como vemos con la IA generativa), los proyectos de HPC pueden aplicarse a una gama m¨¢s amplia de tareas m¨¢s all¨¢ de la IA, incluida la ciencia, las simulaciones, la investigaci¨®n, la ingenier¨ªa, el an¨¢lisis de datos y el modelado num¨¦rico.

Tambi¨¦n difieren en c¨®mo manejan los datos. La IA funciona con grandes conjuntos de datos, necesarios para entrenar modelos. La HPC puede manejar y maneja grandes conjuntos de datos, pero se centra m¨¢s en los c¨¢lculos que realiza.?

?La HPC rara vez ha estado en el ¨¢mbito de la TI empresarial, por lo que suele mantenerse dentro de los l¨ªmites del ¨¢mbito acad¨¦mico y de la investigaci¨®n. La mayor¨ªa de las empresas ni siquiera han entrado en HPC, pero incluso para las que lo han hecho, a menudo no se mezcla con otros flujos de trabajo; se trata como un silo y se gestiona como una bestia diferente¡±. - ?

?La computaci¨®n en la nube es la misma que la HPC?

No, la computaci¨®n en la nube no es sin¨®nimo de HPC. La computaci¨®n en la nube, como se ha mencionado anteriormente, es m¨¢s bien un "c¨®mo", ya que proporciona recursos que pueden aprovecharse para proyectos de HPC. En general, la computaci¨®n en la nube es un concepto que define c¨®mo se alojan y entregan los servicios y las infraestructuras, y esto puede incluir la HPC.

?Qu¨¦ sectores conf¨ªan en la HPC?

Como hemos mencionado anteriormente, las organizaciones que m¨¢s probablemente utilizar¨¢n las redes HPC y los entornos de almacenamiento HPC son las que se dedican a la investigaci¨®n cient¨ªfica, la ciencia medioambiental, la previsi¨®n meteorol¨®gica, la ingenier¨ªa aeroespacial y automotriz, los servicios financieros, el petr¨®leo y el gas, la fabricaci¨®n y la atenci¨®n sanitaria, incluida la investigaci¨®n gen¨®mica y las pruebas farmac¨¦uticas.

Sin embargo, la HPC no se limita a estos campos y puede beneficiar a cualquier empresa que necesite realizar c¨¢lculos complejos, ejecutar simulaciones con muchos datos, procesar de alta definici¨®n o realizar an¨¢lisis de macrodatos.

Los entornos HPC suelen tener tres componentes principales: procesadores inform¨¢ticos, redes y almacenamiento. Una de las demandas principales de los proyectos de HPC es el acceso r¨¢pido a los datos, lo que hace que el almacenamiento sea un componente cr¨ªtico para el ¨¦xito de estos entornos.?

Para funcionar con velocidad y escalabilidad, los entornos HPC requieren arquitecturas de sistema de archivos modernas con niveles fr¨ªos y calientes y servidores de metadatos de alta disponibilidad. La integraci¨®n de NVMe y el almacenamiento de objetos proporciona al sistema HPC la capacidad de satisfacer las demandas de las cargas de trabajo modernas con una baja latencia y un gran ancho de banda.

El almacenamiento de datos de la HPC funciona descargando los datos de las CPU, la memoria y los controladores de almacenamiento de un modo r¨¢pido y eficiente, para que las CPU puedan seguir procesando sin interrupciones. La plataforma de datos de un sistema HPC tambi¨¦n tiene que ser accesible y estratificada, manteniendo los datos calientes cerca de los nodos y accesibles para ellos.

Arquitectura de almacenamiento HPC: Procesamiento paralelo, agrupaci¨®n e interconexiones de alta velocidad

Dentro de la computaci¨®n de alto rendimiento, hay tres conceptos fundamentales clave que explican c¨®mo se realizan las tareas:

• Procesamiento paralelo: Aqu¨ª se describe el modo en que los ordenadores (o nodos) trabajan conjuntamente para realizar una tarea. En la HPC, los problemas grandes pueden dividirse en tareas m¨¢s peque?as y luego resolverse con m¨²ltiples procesadores o n¨²cleos de computaci¨®n a la vez, lo que permite que la HPC pueda manejar tanto conjuntos de datos masivos como c¨¢lculos tan r¨¢pidamente. Las tareas pueden gestionarse de manera independiente por parte de los procesadores o estos pueden colaborar en una sola tarea. Sin embargo, como se dividan y conquisten, es fundamental que ocurra en paralelo.
• Agrupamiento: La agrupaci¨®n en cl¨²ster es una arquitectura que utiliza la HPC, en la que varios nodos trabajan conjuntamente como uno solo, lo que permite que se realice un trabajo paralelo, solo a una escala mayor. Tambi¨¦n es una manera de incorporar la fiabilidad en un entorno HPC. Como los nodos est¨¢n conectados por una red a un sistema unificado y ¨²nico, las tareas pueden dividirse y realizarse, incluso si un nodo de la red falla. Esto incluye la orquestaci¨®n y la programaci¨®n, donde el software gestiona los recursos de cl¨²ster disponibles y delega de manera inteligente el trabajo en el cl¨²ster m¨¢s adecuado.?
• Interconexiones de alta velocidad: Esto describe la comunicaci¨®n entre los nodos de un cl¨²ster y estos enlaces (por ejemplo, Ethernet de alta velocidad) son la columna vertebral de la potencia y la velocidad colaborativas de la HPC. Las interconexiones de alta velocidad permiten que la comunicaci¨®n r¨¢pida y el procesamiento paralelo se realicen de manera r¨¢pida y eficiente entre los ordenadores del cl¨²ster y entre los nodos de almacenamiento y los nodos de computaci¨®n.

Caracter¨ªsticas que hay que buscar en el almacenamiento HPC

El almacenamiento es cada vez m¨¢s importante en la era de las aplicaciones, los macrodatos y la HPC. Lo que se necesita es una arquitectura nueva e innovadora para soportar las aplicaciones avanzadas, al tiempo que proporciona el mejor rendimiento en todas las dimensiones de concurrencia: IOPS, rendimiento, latencia y capacidad. Lo ideal es que el almacenamiento HPC ofrezca:

• Una soluci¨®n de almacenamiento flash con un sistema el¨¢stico escalable horizontalmente que puede proporcionar un rendimiento totalmente flash a conjuntos de datos a escala de petabytes, ideal para an¨¢lisis de macrodatos.
• Escala horizontal masiva para permitir operaciones de lectura/escritura simult¨¢neas, mientras que m¨²ltiples nodos acceden al almacenamiento al mismo tiempo.
• Eficiencia y simplicidad para los arquitectos de almacenamiento
• Acceso a datos de alta velocidad. El almacenamiento tiene que ser capaz de gestionar solicitudes r¨¢pidas y frecuentes.
• Redundancia y tolerancia a fallos
• NVMe para un acceso de baja latencia
• Almacenamiento de objetos para simplificar y satisfacer las necesidades de las aplicaciones nativas de la nube

Herramientas avanzadas de gesti¨®n de datos, como la , que ayudan a la compresi¨®n y la deduplicaci¨®n.

Tanto el almacenamiento HPC como el almacenamiento en la nube gestionan los datos, pero tienen diferencias clave.

• La nube es general; la HPC es espec¨ªfica. El almacenamiento HPC est¨¢ adaptado para las aplicaciones inform¨¢ticas de alto rendimiento, optimizado para un procesamiento paralelo eficiente y un acceso r¨¢pido a los datos. El almacenamiento en la nube ofrece almacenamiento general como servicio para una amplia gama de aplicaciones (incluida la HPC).
• La nube es un modelo operativo. El almacenamiento en la nube es un modelo de servicio para almacenar y gestionar los datos de manera remota.?
• La HPC est¨¢ ajustada para el rendimiento . Los servicios de almacenamiento en la nube pueden limitar la cantidad de proyectos de personalizaci¨®n granular que necesitan para un rendimiento ¨®ptimo. El almacenamiento HPC se optimizar¨¢ para la velocidad y el acceso, mientras que la nube favorece m¨¢s la flexibilidad y la escalabilidad.
• Los modelos de costes del almacenamiento en la nube le obligan a "comprar" m¨¢s capacidad para obtener m¨¢s rendimiento, aunque no necesite el espacio de almacenamiento adicional.

Cabe destacar que las cargas de trabajo HPC de las universidades y los centros de investigaci¨®n se est¨¢n pasando cada vez m¨¢s a la nube, mientras que las cargas de trabajo HPC comerciales y empresariales siguen teniendo tendencia a estar en las instalaciones locales. Sin embargo, el coste total de propiedad (TCO ) es alto para las cargas de trabajo de HPC basadas en la nube y la repatriaci¨®n de los conjuntos de datos de HPC a las instalaciones locales o su traslado a otro proveedor de la nube tambi¨¦n es cara.

La computaci¨®n de alto rendimiento ya es compleja y desafiante, por lo que no es de extra?ar que el entorno de almacenamiento necesario para soportarla tambi¨¦n pueda serlo. Las cargas de trabajo complejas, el alto volumen de datos en el rango de exabytes, los requisitos de seguridad de los datos, las integraciones y la estratificaci¨®n de los datos hacen que navegar por la HPC sea complicado para las empresas. Sin embargo, las soluciones que ofrecen unas capacidades robustas y una facilidad de uso, como FlashBlade de É«¿Ø´«Ã½?, pueden gestionar e incluso compensar esa complejidad sin a?adir cuellos de botella o retrasos. FlashBlade

El almacenamiento HPC puede no ser siempre la soluci¨®n m¨¢s rentable para cada sistema o red, ya que no todas las cargas de trabajo requieren un almacenamiento espec¨ªficamente adaptado a los retos de la HPC. Sin embargo, a medida que m¨¢s cargas de trabajo como la IA se vuelven habituales en la empresa, el mismo rendimiento y la misma escalabilidad que exige el almacenamiento HPC pueden acabar siendo m¨¢s beneficiosos universalmente.

El almacenamiento de HPC est¨¢ pensado para satisfacer las demandas ¨²nicas de las tareas computacionales a gran escala, las simulaciones y las aplicaciones con un uso intensivo de datos, pero no todas las cargas de trabajo requerir¨¢n esa velocidad y escalabilidad y pueden tener otros requisitos ¨²nicos. Es importante sopesar los pros y los contras, pero en general, el almacenamiento HPC es bueno para:

• Conjuntos de datos masivos y cargas de trabajo complejas
• Rendimiento para soportar el procesamiento paralelo y el acceso r¨¢pido a los datos
• Crecimiento previsto de los datos
• Integraciones estrechas con cl¨²steres de computaci¨®n

FlashBlade es utilizado por m¨¢s del 25% de las empresas Fortune 100 por su simplicidad, agilidad y capacidad para:

• Maximice el uso de las GPU y las CPU.
• Impulse unas IOPS masivas y un rendimiento con una alta concurrencia y una baja latencia, sin comprometer el rendimiento multidimensional.
• Soporta decenas de miles de millones de archivos y objetos con el m¨¢ximo rendimiento y unos servicios de datos enriquecidos.
• Aproveche las API automatizadas y el soporte nativo de protocolo NFS , SMB y S3 de alto rendimiento para hacer que los despliegues, la gesti¨®n y las actualizaciones sean sencillos.