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Che cos'¨¨ lo storage HPC? Guida definitiva

Lo storage HPC (High Performance Computing) descrive le reti, i sistemi e le architetture di storage che supportano le esigenze specifiche degli ambienti di calcolo a performance elevate.

Che cos'¨¨ lo storage HPC? Guida definitiva

Lo storage HPC (High Performance Computing) comprende la rete a bassa latenza con accesso ai dati ad alta velocit¨¤ richiesto per i progetti HPC. L'HPC ¨¨ l'uso di computer e supercomputer in cluster e connessi per eseguire attivit¨¤ complesse in parallelo.?

Ma non ¨¨ solo la velocit¨¤ computazionale a rendere l'HPC cos¨¬ importante. ? la capacit¨¤ dell'HPC di analizzare enormi dataset di scalabilit¨¤ degli exabyte a renderlo responsabile di cos¨¬ tante innovazioni moderne. Per eseguire queste attivit¨¤ complesse, gli ambienti HPC richiedono soluzioni di storage moderne per i cluster HPC.?

Inoltre, man mano che l'intelligenza artificiale (AI) e l'HPC convergono, le aziende tradizionali possono trarre ancora pi¨´ vantaggio dalla comprensione e dall'architettura per l'HPC, adottando al contempo l'AI. Alcuni leader aziendali stanno anche scegliendo di abbandonare i loro team HPC tradizionali a favore di un'infrastruttura AI convergente pi¨´ stabile e agile che implementano autonomamente o tramite partner integratori di sistema.

Ecco un approfondimento sulle esigenze di storage dell'HPC e su come progettare le infrastrutture aziendali per supportarle.

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Che cos'¨¨ il calcolo a performance elevate?

Che cos'¨¨ il calcolo a performance elevate?

L'HPC ¨¨ l'uso di sistemi computazionali avanzati (ad esempio, supercomputer o cluster di computer a performance elevate) per elaborare attivit¨¤ complesse in parallelo, solitamente in settori come la ricerca scientifica, l'ingegneria, la produzione e la scienza informatica. L'HPC supporta simulazioni scientifiche, modellazione, verifiche e AI generativa, consentendo a ricercatori e professionisti di analizzare enormi set di dati e scoprire problemi complessi in modo efficiente.?

L'ambito ¨¨ un aspetto, l'altro ¨¨ la velocit¨¤. E pi¨´ veloce ¨¨ l'infrastruttura dati sottostante a questi sistemi, pi¨´ veloci saranno i calcoli.

Quali sono i tipi di HPC?

Esistono diversi tipi di calcolo a performance elevate per vari casi d'uso. Una cosa che tutti hanno in comune: Generano ed elaborano enormi quantit¨¤ di dati. I tipi pi¨´ comuni di calcolo a performance elevate sono definiti dal modo in cui i computer lavorano insieme e da ci¨° su cui stanno lavorando insieme, tra cui:

  • Supercomputing: Progettato per spesso utilizzati in simulazioni scientifiche, modellazione climatica, digital twin, ambienti di realt¨¤ aumentata o virtuale e ricerca avanzata.
  • Cluster computing: I computer in rete lavorano in parallelo su attivit¨¤ distribuite su pi¨´ macchine, spesso utilizzate negli istituti accademici e di ricerca. I cluster HPC (High Performance Computing) sono una raccolta di computer interconnessi a performance elevate progettati per l'elaborazione parallela, spesso in applicazioni scientifiche e ingegneristiche.
  • Calcolo distribuito: Quando i sistemi sono inattivi, ¨¨ possibile sfruttare pi¨´ computer connessi tramite una rete, grazie al software che i volontari scaricano per rendere i propri computer disponibili quando non sono in uso. I sfruttano questi sistemi.?
  • Cloud computing: I server remoti memorizzano, gestiscono ed elaborano i dati, offrendo risorse di calcolo scalabili per varie applicazioni. Le soluzioni HPC basate su cloud offrono accesso on demand a risorse di calcolo a performance elevate, in modo che gli utenti possano accedere alla potenza di calcolo senza grandi investimenti anticipati.
  • Calcolo quantistico: Sebbene sia ancora una nuova area di ricerca e raramente utilizzata nell'azienda, il calcolo quantistico ha il potenziale di eseguire calcoli su vasta scala per risolvere problemi complessi pi¨´ velocemente rispetto ai computer classici.
  • Calcolo accelerato: L'utilizzo di acceleratori hardware specializzati come le unit¨¤ di elaborazione grafica (GPU) e le unit¨¤ di elaborazione neurale (NPU) per migliorare le performance computazionali, specialmente nelle attivit¨¤ correlate all'AI e anche nelle simulazioni del mondo reale come i Digital Twin e l'onniverso.?

I progetti di AI sono simili ai progetti HPC?

S¨¬ e no. Sebbene i progetti di AI sfruttino quasi sempre le risorse HPC, la maggior parte dei progetti HPC non ¨¨ strettamente correlata all'AI.

Mentre le aziende cercano di riprogettare le proprie infrastrutture IT per supportare nuovi progetti di AI, le infrastrutture HPC sono spesso considerate modelli per le infrastrutture AI, se non perch¨¦ sono simili per ambito e scalabilit¨¤. L'HPC si avvicina quanto molte aziende hanno realizzato data center progettati per progetti di questo ambito, hardware specializzato come GPU, chip e potenza computazionale; tuttavia, i due non sono sinonimi.

I progetti di AI richiedono molta potenza computazionale, acceleratori hardware e architetture di elaborazione parallele, oltre al cluster computing durante la trasformazione dei dati e il model training, come nell'HPC. Inoltre, sfruttano una variet¨¤ di tecnologie e metodi, tra cui l'HPC. (Altri includono il deep learning, la visione artificiale, il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale).?

L'HPC pu¨° supportare l'AI, ma ¨¨ anche pi¨´ ampia. Mentre l'AI si concentra su modelli e algoritmi per agevolare il processo decisionale, il riconoscimento dei pattern e l'elaborazione del linguaggio (come vediamo con l'AI generativa), i progetti HPC possono essere applicati a una gamma pi¨´ ampia di attivit¨¤ che vanno oltre l'AI, tra cui scienza, simulazioni, ricerca, ingegneria, analisi dei dati e modellazione numerica.

Differiscono anche nel modo in cui gestiscono i dati. L'AI funziona con dataset di grandi dimensioni, necessari per addestrare i modelli. L'HPC ¨¨ in grado di gestire e gestisce dataset di grandi dimensioni, ma si concentra maggiormente sui calcoli che esegue.?

"L'HPC ¨¨ raramente nel dominio dell'IT aziendale, di solito rimanendo all'interno dei confini del mondo accademico e della ricerca. La maggior parte delle aziende non ¨¨ nemmeno in conflitto con l'HPC, ma anche per quelle che lo hanno fatto, spesso non si mescola con altri workflow, ¨¨ trattato come un silo e gestito come una bestia diversa". -?

Il cloud computing ¨¨ lo stesso dell'HPC?

No, il cloud computing non ¨¨ sinonimo di HPC. Il cloud computing, come accennato in precedenza, ¨¨ pi¨´ di un "come", e fornisce risorse che possono essere sfruttate per i progetti HPC. In generale, il cloud computing ¨¨ un concetto che definisce il modo in cui i servizi e le infrastrutture vengono ospitati e distribuiti, e questo pu¨° includere l'HPC.

Quali settori si affidano all'HPC?

Come abbiamo detto prima, le organizzazioni che sfruttano pi¨´ probabilmente le reti HPC e gli ambienti di storage HPC sono quelle che operano nei settori della ricerca scientifica, delle scienze ambientali, delle previsioni meteorologiche, dell'ingegneria aerospaziale e automobilistica, dei servizi finanziari, del petrolio e del gas, della produzione e della sanit¨¤, tra cui la ricerca genomica e i test farmaceutici.

L'HPC non si limita a questi campi, tuttavia, e pu¨° andare a vantaggio di qualsiasi azienda che abbia bisogno di eseguire calcoli complessi, eseguire simulazioni con elevati volumi di dati ad alta definizione o condurre l'analisi dei big data.

Che cos'¨¨ lo storage HPC?

Gli ambienti HPC hanno in genere tre componenti principali: processori informatici, rete e storage. Una domanda fondamentale dei progetti HPC ¨¨ costituita dall'accesso rapido ai dati, che rende lo storage un componente critico per il successo di questi ambienti.?

Per operare con velocit¨¤ e scalabilit¨¤, gli ambienti HPC richiedono architetture di file system moderne con tier hot e cold e server di metadati ad alta disponibilit¨¤. L'integrazione di NVMe e object storage offre al sistema HPC la possibilit¨¤ di soddisfare le esigenze dei workload moderni con bassa latenza e larghezza di banda elevata.

Come funziona il data storage HPC?

Il data storage HPC funziona scaricando i dati da CPU, memoria e controller di storage in modo rapido ed efficiente, in modo che le CPU possano continuare l'elaborazione senza interruzioni. Anche la data platform di un sistema HPC deve essere accessibile e in tiering, mantenendo i dati caldi vicini e accessibili dai nodi.

Architettura di storage HPC: Elaborazione parallela, clustering e interconnessioni ad alta velocit¨¤

Nel calcolo a performance elevate, ci sono tre concetti fondamentali chiave che spiegano come vengono svolte le attivit¨¤:

  • Elaborazione parallela: Descrive il modo in cui i computer (o i nodi) interagiscono per eseguire un'attivit¨¤. Nell'HPC, i grandi problemi possono essere suddivisi in attivit¨¤ pi¨´ piccole, quindi risolti da pi¨´ processori o core di elaborazione contemporaneamente, il che ¨¨ il modo in cui l'HPC ¨¨ in grado di gestire sia enormi dataset che calcoli cos¨¬ rapidamente. Le attivit¨¤ possono essere gestite in modo indipendente da processori o processori che possono collaborare a una singola attivit¨¤. Indipendentemente dal fatto che si dividano e conquistino, ¨¨ fondamentale che avvengano in parallelo.
  • Clustering: Il clustering ¨¨ un'architettura sfruttata dall'HPC in cui pi¨´ nodi interagiscono insieme, consentendo di nuovo il lavoro parallelo, su una scala pi¨´ ampia. ? anche un modo per integrare l'affidabilit¨¤ in un ambiente HPC. Poich¨¦ i nodi sono connessi da una rete in un unico sistema unificato, le attivit¨¤ possono essere suddivise ed eseguite, anche in caso di guasto di un nodo sulla rete. Ci¨° include l'orchestrazione e la pianificazione, in cui il software gestisce le risorse del cluster disponibili e delega in modo intelligente il lavoro al cluster pi¨´ adatto.?
  • Interconnessioni ad alta velocit¨¤: Descrive la comunicazione tra i nodi su un cluster e questi collegamenti (ad esempio Ethernet ad alta velocit¨¤) sono la spina dorsale della potenza e della velocit¨¤ di collaborazione dell'HPC. Le interconnessioni ad alta velocit¨¤ consentono una comunicazione rapida e un'elaborazione parallela rapida ed efficiente tra i computer nel cluster e tra i nodi di storage e i nodi di elaborazione.

Funzionalit¨¤ da ricercare nello storage HPC

Lo storage sta diventando sempre pi¨´ importante nell'era delle applicazioni, dei Big Data e dell'HPC. Ci¨° che serve ¨¨ una nuova architettura innovativa per supportare applicazioni avanzate, fornendo al contempo le migliori performance in tutte le dimensioni della simultaneit¨¤: IOPS, velocit¨¤ di trasmissione, latenza e capacit¨¤. Idealmente, lo storage HPC offre:

  • Una soluzione di storage flash con un sistema scale-out elastico in grado di fornire performance all-flash a dataset scalabili in petabyte, ideale per i Big Data Analytics
  • Ampia scala orizzontale per consentire operazioni di lettura/scrittura simultanee, mentre pi¨´ nodi accedono allo storage contemporaneamente
  • Efficienza e semplicit¨¤ per gli architetti dello storage
  • Accesso ai dati ad alta velocit¨¤. Lo storage deve essere in grado di gestire le richieste rapide e frequenti.
  • Ridondanza e tolleranza ai guasti
  • NVMe per un accesso a bassa latenza
  • Object storage per semplificare e soddisfare le esigenze delle applicazioni cloud-native

Strumenti avanzati di gestione dei dati come la che facilitano la compressione e la deduplica

Lo storage HPC ¨¨ lo stesso dello storage cloud?

Sebbene sia lo storage HPC che lo storage cloud gestiscano i dati, hanno delle differenze chiave.

  • Il cloud ¨¨ generico, l'HPC ¨¨ specifico. Lo storage HPC ¨¨ personalizzato per le applicazioni di calcolo a performance elevate, ottimizzato per un'elaborazione parallela efficiente e un accesso rapido ai dati. Lo storage cloud offre lo storage as-a-Service generale per un'ampia gamma di applicazioni (incluso l'HPC).
  • Il cloud ¨¨ un modello operativo. Lo storage cloud ¨¨ un modello di servizio per l'archiviazione e la gestione dei dati da remoto.?
  • HPC ¨¨ ottimizzato per le performance. I servizi di storage cloud possono limitare la quantit¨¤ di progetti di personalizzazione granulare necessari per ottenere performance ottimali. Lo storage HPC sar¨¤ ottimizzato per la velocit¨¤ e l'accesso, mentre il cloud favorisce maggiormente la flessibilit¨¤ e la scalabilit¨¤.
  • I modelli di costo dello storage cloud ti costringono a "acquistare" pi¨´ capacit¨¤ per ottenere pi¨´ performance, anche se non hai bisogno di spazio di storage aggiuntivo.

Si noti che i workload HPC di universit¨¤ e centri di ricerca si stanno spostando sempre pi¨´ verso il cloud, mentre i workload HPC commerciali e aziendali tendono ancora a essere on-premise. Tuttavia, il costo totale di propriet¨¤ (TCO) ¨¨ elevato per i workload HPC basati su cloud e anche il rimpatrio dei dataset HPC in locale o il loro trasferimento a un altro cloud provider ¨¨ costoso.

Che cosa rende complesso lo storage HPC?

Il calcolo a performance elevate ¨¨ gi¨¤ complesso e impegnativo, quindi non sorprende che lo sia anche l'ambiente di storage necessario per supportarlo. I workload complessi, l'elevato volume di dati nell'intervallo degli exabyte, i requisiti di sicurezza dei dati, le integrazioni e il tiering dei dati rendono l'HPC un'attivit¨¤ complicata. Tuttavia, le soluzioni che offrono funzionalit¨¤ solide e facilit¨¤ d'uso, come É«¿Ø´«Ã½ ? FlashBlade, possono gestire e persino compensare tale complessit¨¤ senza aggiungere colli di bottiglia o ritardi.

Lo storage di calcolo a performance elevate ¨¨ adatto a qualsiasi sistema o rete?

Lo storage HPC potrebbe non essere sempre la soluzione pi¨´ conveniente per ogni sistema o rete, poich¨¦ non tutti i workload richiedono uno storage specificamente ottimizzato per le sfide HPC. Tuttavia, man mano che sempre pi¨´ workload come l'AI diventano comuni nell'azienda, le stesse performance e scalabilit¨¤ richieste dallo storage HPC potrebbero rivelarsi pi¨´ vantaggiose a livello universale.

Lo storage HPC ¨¨ pensato per soddisfare le esigenze specifiche di attivit¨¤ computazionali su larga scala, simulazioni e applicazioni data-intensive, ma non tutti i workload richiedono tale velocit¨¤ e scalabilit¨¤ e possono avere altri requisiti univoci. ? importante valutare i pro e i contro, ma in generale lo storage HPC ¨¨ vantaggioso per:

  • Data set di grandi dimensioni e workload complessi
  • Performance per supportare l'elaborazione parallela e l'accesso rapido ai dati
  • Crescita dei dati prevista
  • Stretta integrazione con i cluster di elaborazione

Perch¨¦ scegliere FlashBlade per lo storage HPC?

FlashBlade ¨¨ utilizzato da oltre il 25% delle aziende Fortune 100 per la sua semplicit¨¤, agilit¨¤ e capacit¨¤ di:

  • Massimizza l'utilizzo di GPU e CPU.
  • Promuovi IOPS enormi, velocit¨¤ di trasmissione con alta simultaneit¨¤ e bassa latenza senza compromettere le performance multidimensionali.
  • Supporta decine di miliardi di file e oggetti con massime performance e data services avanzati.
  • Sfrutta le API automatizzate e il supporto dei protocolli NFS, SMB e S3 nativi a performance elevate per semplificare deployment, gestione e aggiornamenti.

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