HPC
מחשוב ביצועים גבוהים (High-performance computing) הוא היכולת לעבד נתונים ולבצע חישובים מורכבים במהירויות גבוהות. כדי לשים את זה בפרספקטיבה, מחשב נייד או שולחני עם מעבד 3 GHz יכולים לבצע כ-3 מיליארד חישובים בשנייה. למרות שזה הרבה יותר מהר ממה שכל אדם יכול להשיג, זה מחוויר בהשוואה לפתרונות HPC שיכולים לבצע ארבעים של חישובים בשנייה.
אחד הסוגים הידועים ביותר של פתרונות HPC הוא מחשב העל. מחשב-על מכיל אלפי צמתי מחשוב הפועלים יחד כדי להשלים משימה אחת או יותר. זה נקרא עיבוד מקבילי. זה דומה לאלפי מחשבים מחוברים זה לזה, המשלבים כוח מחשוב כדי להשלים משימות מהר יותר.
במונחים טכניים – הכוונה ל-Cluster של שרתים הבנוי ממספר רב של מעבדים (פיזיים או וירטואליים), כמויות גדולות של זיכרון RAM, מערך אחסון מקבילי מהיר במיוחד (לצורכי קריאה/כתיבה) וחיבור תקשורתי מהיר בין המחשבים החברים ב-Cluster.
High-performance computing שימושי לתרחישים בהם קיים צורך במשאבי מחשוב רבים, מעיבוד תמונה או וידאו (בתהליכי Batch), ועד היכולת לחזות את מזג האוויר (דבר המחייב חיבור מהיר בין רכיבי ה-Cluster).
בתרחיש זה נדרשים משאבי מחשוב רבים, אך כל משימה רצה בנפרד מייתר המשימות ואין צורך בחיבור מהיר בין רכיבי המערכת ולא קיימת תלות בין הרכיבים על-מנת לסיים את המשימה בשלמותה. דוגמאות לתרחיש זה: עיבוד תמונה, ריצוף גנטי ועוד.
בתרחיש זה נדרש חיבור מהיר בין רכיבי ה-cluster וכל רכיב ב-cluster תלוי בייתר הרכיבים לצורך השלמת המשימה כולה. דוגמאות לתרחיש זה: חישוב דינמיקת נוזל, ניסיון לחזות מזג אוויר ועוד.
באמצעות נתונים מתגלים תגליות מדעיות פורצות דרך, חידושים משנים משחקים מופעלים ואיכות החיים משתפרת עבור מיליארדי אנשים ברחבי העולם. HPC הוא הבסיס להתקדמות מדעית, תעשייתית וחברתית.
ככל שמתפתחות טכנולוגיות כמו האינטרנט של הדברים (IoT), בינה מלאכותית (AI) והדמיה תלת מימדית, גודל וכמות הנתונים שעמם ארגונים צריכים לעבוד גדלים באופן אקספוננציאלי. למטרות רבות, כמו הזרמת אירוע ספורט בשידור חי, מעקב אחר סערה מתפתחת, בדיקת מוצרים חדשים או ניתוח מגמות במניות, היכולת לעבד נתונים בזמן אמת היא קריטית.
כדי לשמור על צעד אחד לפני המתחרים, ארגונים זקוקים לתשתית IT מהירה בזק ואמינה במיוחד כדי לעבד, לאחסן ולנתח כמויות אדירות של נתונים.
לפתרונות High-performance computing שלושה מרכיבים עיקריים:
כדי לבנות ארכיטקטורת מחשוב עם ביצועים גבוהים, שרתי מחשוב מחוברים יחדיו לאשכול. תוכנות ואלגוריתמים מופעלים בו זמנית על השרתים באשכול. האשכול מחובר לאחסון הנתונים כדי ללכוד את הפלט. יחד, רכיבים אלה פועלים בצורה חלקה כדי להשלים מערך מגוון של משימות.
כדי לפעול בביצועים מקסימליים, כל רכיב חייב לעמוד בקצב האחרים. לדוגמה, רכיב האחסון חייב להיות מסוגל להזין ולהכניס נתונים אל שרתי המחשוב וממנו באותה מהירות שבה הוא מעובד. כמו כן, רכיבי הרשת חייבים להיות מסוגלים לתמוך בהעברה מהירה של נתונים בין שרתי מחשוב ואחסון הנתונים. אם רכיב אחד לא יכול לעמוד בקצב השאר, הביצועים של כל תשתית HPC נפגעים.
אשכול HPC מורכב ממאות או אלפי שרתי מחשוב המחוברים יחד לרשת. כל שרת נקרא צומת. הצמתים בכל אשכול עובדים במקביל זה לזה, ומגבירים את מהירות העיבוד כדי לספק מחשוב בעל ביצועים גבוהים.
פתרונות HPC, הפרוסים במקום, בקצה או בענן, משמשים למגוון מטרות בתעשיות מרובות. לדוגמא:
פתרון NetApp HPC כולל קו שלם של מערכות אחסון מסדרת E בעלות ביצועים גבוהים בצפיפות גבוהה. ארכיטקטורה מודולרית עם מחיר/ביצועים מובילים בתעשייה מציעה פתרון אמיתי של תשלום לפי גדילה לתמיכה בדרישות אחסון עבור מערכי נתונים מרובי פטה-בייט. המערכת משולבת עם מערכות קבצים מובילות HPC, לרבות Lustre, IBM Spectrum Scale, BeeGFS ואחרות כדי להתמודד עם דרישות הביצועים והאמינות של תשתיות המחשוב הגדולות בעולם.
מערכות E-Series מספקות את הביצועים, האמינות, המדרגיות, הפשטות ו-TCO נמוך יותר הנדרשים כדי להתמודד עם האתגרים של תמיכה בעומסי עבודה קיצוניים:
