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Le calcul haute performance (HPC) d¨¦signe la capacit¨¦ ¨¤ ex¨¦cuter des calculs de mani¨¨re synchronis¨¦e sur un grand nombre d¡¯ordinateurs connect¨¦s en r¨¦seau. Le HPC permet d¡¯ex¨¦cuter des calculs trop volumineux pour des ordinateurs standard, en r¨¦duisant le d¨¦lai n¨¦cessaire au traitement d¡¯op¨¦rations de grande envergure. Les ordinateurs HPC sont aussi commun¨¦ment appel¨¦s ??superordinateurs?? ou ??supercalculateurs??.

Le HPC est particuli¨¨rement important de nos jours, ¨¤ l¡¯heure o¨´ de nouvelles donn¨¦es sont g¨¦n¨¦r¨¦es ¨¤ un rythme sans pr¨¦c¨¦dent. Selon les estimations, les appareils?IoT devraient produire ¨¤ eux seuls . Une simple usine ¨¦quip¨¦e d¡¯appareils?IoT pourrait g¨¦n¨¦rer chaque jour plusieurs centaines de t¨¦raoctets de donn¨¦es. Il serait tout simplement impensable de traiter un tel volume de donn¨¦es sur un seul ordinateur. Le HPC, en revanche, est capable de traiter d¡¯¨¦normes datasets en r¨¦partissant les op¨¦rations entre plusieurs ordinateurs avec l¡¯aide de fonctionnalit¨¦s logicielles et r¨¦seau.

Voyons maintenant en quoi le HPC est important et de quelle mani¨¨re il est utilis¨¦.

Pourquoi le HPC est-il important??

Le HPC permet de simuler ou d¡¯analyser de gigantesques volumes de donn¨¦es que de simples ordinateurs standard ne pourraient pas prendre en charge. Cette technologie de pointe contribue ¨¤ r¨¦aliser des avanc¨¦es majeures dans certains domaines, comme la recherche scientifique, o¨´ le recours au HPC a conduit ¨¤ de multiples innovations r¨¦volutionnaires, du traitement de certains cancers jusqu¡¯aux vaccins contre la COVID-19.?

Comment fonctionne le HPC??

Un superordinateur se compose d¡¯un groupe d¡¯ordinateurs appel¨¦ ??cluster??. Chaque ordinateur d¡¯un cluster repr¨¦sente un ??n?ud??. Chaque n?ud dispose d¡¯un syst¨¨me d¡¯exploitation, comprenant un processeur ¨¤ plusieurs c?urs, un stockage et des capacit¨¦s r¨¦seau qui permettent aux n?uds de communiquer entre eux. Un petit cluster, par exemple, peut contenir 16?n?uds ¨¤ 64?c?urs, soit quatre c?urs par processeur qui, combin¨¦s ¨¤ des capacit¨¦s r¨¦seau, permettent au superordinateur d¡¯ex¨¦cuter des calculs bien plus rapidement qu¡¯un ordinateur classique.?

O¨´ le HPC est-il utilis¨¦??

Le HPC est actuellement utilis¨¦ dans divers secteurs d¡¯activit¨¦. ? terme, il est fort probable que la quasi-totalit¨¦ des industries se tourne vers le HPC pour g¨¦rer de vastes volumes de donn¨¦es. L¡¯adoption du HPC s¡¯est r¨¦v¨¦l¨¦e particuli¨¨rement intense dans les secteurs qui ont besoin d¡¯analyser rapidement des datasets volumineux, notamment?:??

• Recherche scientifique
• Astronomie
• Apprentissage machine
• °ä²â²ú±ð°ù²õ¨¦³¦³Ü°ù¾±³Ù¨¦
• S¨¦quen?age ADN?
• Animation
• Dynamique mol¨¦culaire
• Effets visuels
• Services financiers
• Mod¨¦lisation des risques financiers
• Analyse des donn¨¦es de march¨¦
• D¨¦veloppement de produits
• Conception ??greenfield??
• Chimie num¨¦rique
• Imagerie sismique
• Pr¨¦visions m¨¦t¨¦orologiques
• Voitures autonomes

Quels sont les facteurs indispensables ¨¤ la technologie HPC??

Quatre facteurs influencent particuli¨¨rement l¡¯utilisation de la technologie HPC?:

Puissance de traitement

Pour dire les choses simplement, un seul processeur ne pourrait pas d¨¦livrer la bande passante n¨¦cessaire au traitement d¡¯immenses volumes de donn¨¦es. Dans un mod¨¨le HPC, en revanche, plusieurs centres de traitement fonctionnent en parall¨¨le pour produire des r¨¦sultats. N¡¯oubliez pas que, dans ce mod¨¨le?:

• on appelle ??cluster?? l¡¯ensemble d¡¯ordinateurs individuels connect¨¦s en semble en r¨¦seau?;
• chaque unit¨¦ de traitement dans le cluster forme un ??n?ud???;
• chaque processeur d¡¯un n?ud comprend plusieurs c?urs.?

Par exemple, un cluster ¨¤ 16?n?uds comprenant chacun quatre c?urs forme un cluster extr¨ºmement petit, qui repr¨¦sente au total 64?c?urs fonctionnant en parall¨¨le.

Aujourd¡¯hui, dans la plupart des cas d¡¯usage du HPC, plusieurs milliers de c?urs fonctionnent en parall¨¨le pour ex¨¦cuter des processus donn¨¦s en un minimum de temps. Les fournisseurs de solutions?IaaS (Infrastructure-as-a-service) offrent aux utilisateurs la possibilit¨¦ d¡¯exploiter un grand nombre de n?uds chaque fois qu¡¯ils en ont besoin et de diminuer ensuite en capacit¨¦ d¨¨s que leur charge de travail s¡¯all¨¨ge. Les utilisateurs ne sont factur¨¦s que pour la puissance de traitement dont ils ont besoin, sans avoir ¨¤ engager les d¨¦penses d¡¯investissement (CAPEX) n¨¦cessaires au d¨¦veloppement d¡¯une infrastructure. Les utilisateurs de solutions?IaaS ont aussi g¨¦n¨¦ralement la possibilit¨¦, si besoin, de d¨¦finir des configurations de n?uds adapt¨¦es ¨¤ des applications sp¨¦cifiques.

Syst¨¨me d¡¯exploitation

Les syst¨¨mes d¡¯exploitation servent d¡¯interface entre les composants mat¨¦riels et logiciels utilis¨¦s dans le HPC. Linux et Windows sont les deux principaux syst¨¨mes d¡¯exploitation utilis¨¦s dans les environnements?HPC. Linux est g¨¦n¨¦ralement employ¨¦ pour le calcul haute performance proprement dit, tandis que Windows n¡¯est utilis¨¦ que lorsque l¡¯environnement n¨¦cessite des applications sp¨¦cifiques ¨¤ Windows.?

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Dans un environnement HPC, le r¨¦seau sert ¨¤ connecter le mat¨¦riel de calcul, les ressources de stockage et l¡¯utilisateur. Le mat¨¦riel de calcul est connect¨¦ par l¡¯interm¨¦diaire de r¨¦seaux capables de traiter d¡¯¨¦normes bandes passantes de donn¨¦es. Pour pouvoir supporter des transferts de donn¨¦es plus rapides, les r¨¦seaux doivent ¨¦galement afficher une latence faible. Les transmissions de donn¨¦es et l¡¯administration des clusters sont g¨¦r¨¦es par des gestionnaires de clusters, des services de gestion ou des planificateurs.?

Le gestionnaire de clusters ex¨¦cute la charge de travail entre les ressources de calcul distribu¨¦es (CPU, FPGA, GPU, disques, etc.). Toutes les ressources doivent ¨ºtre connect¨¦es au m¨ºme r¨¦seau pour permettre au gestionnaire de clusters de g¨¦rer les ressources. Dans le cadre des services propos¨¦s par un fournisseur de solutions?IaaS, toutes les installations n¨¦cessaires ¨¤ la gestion de l¡¯infrastructure sont automatiquement appliqu¨¦es par le fournisseur.

Stockage

Pour finir, les donn¨¦es destin¨¦es ¨¤ ¨ºtre trait¨¦es par le HPC doivent ¨ºtre stock¨¦es dans un vaste r¨¦f¨¦rentiel de donn¨¦es. Comme les donn¨¦es peuvent se pr¨¦senter sous diff¨¦rentes formes (structur¨¦es, semi-structur¨¦es, non structur¨¦es), leur stockage peut exiger de recourir ¨¤ diff¨¦rents types de bases de donn¨¦es.

Les donn¨¦es dans leur(s) format(s) brut(s) sont stock¨¦es dans un data lake. Ces donn¨¦es peuvent ¨ºtre difficiles ¨¤ traiter car aucune application pr¨¦cise ne leur a encore ¨¦t¨¦ attribu¨¦e.?Les data warehouses?sont utilis¨¦s pour stocker les donn¨¦es apr¨¨s leur traitement, une fois qu¡¯elles ont ¨¦t¨¦ nettoy¨¦es pour remplir leur mission sp¨¦cifique.?

Stockage?: le cha?non manquant de la technologie HPC

Le stockage constitue une partie critique de l¡¯architecture?; et pourtant, il demeure bien souvent n¨¦glig¨¦ dans un grand nombre de sc¨¦narios HPC. Le calcul haute performance est utilis¨¦ dans les applications qui exigent de traiter en parall¨¨le d¡¯¨¦normes volumes de donn¨¦es. Ses performances, cependant, varient selon que l¡¯ensemble des composants de son architecture sont capables ou non de s¡¯adapter les uns aux autres.?

Les solutions de stockage traditionnelles ne sont g¨¦n¨¦ralement pas capables de r¨¦pondre aux besoins d¡¯un sc¨¦nario HPC?; pire encore, elles risquent de cr¨¦er des goulets d¡¯¨¦tranglement et de ralentir ses performances. Le stockage de donn¨¦es doit ¨ºtre capable d¡¯¨¦voluer au rythme de la puissance de traitement de l¡¯installation, ce qui explique pourquoi les architectures?HPC utilisent un stockage ??.

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