Siêu máy tính trở nên cá nhân hơn: Mô-đun, Linh hoạt, Nhanh nhẹn

Jun 11, 2022.

Siêu máy tính trở nên cá nhân hơn: Mô-đun, Linh hoạt, Nhanh nhẹn

Siêu máy tính trở nên cá nhân hơn: Mô-đun, Linh hoạt, Nhanh nhẹn

 

Máy tính hiệu suất cao (HPC) là thứ mà chỉ các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và một số cơ quan chính phủ quan tâm. Trong khi một số người trong chúng ta đang tận hưởng hòa bình và ổn định tương đối của cuối những năm 1980, hoặc thậm chí còn chưa ra đời, một số tổ chức có ảnh hưởng nhất trên thế giới đang phát triển công nghệ thúc đẩy tiến bộ khoa học hàng thập kỷ. Giờ đây, ngoài khả năng thu thập nhiều dữ liệu hơn, nhu cầu về mã lực tính toán nhiều hơn để phân tích dữ liệu đó ngày càng tăng.

Bài đăng này khám phá lý do tại sao HPC được coi là phương pháp tốt nhất cho các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số. Các công ty và chính phủ cần phải chuyển đổi, nếu không họ sẽ bị tụt hậu trong thế giới kỹ thuật số này. Dữ liệu rất quan trọng đối với bất kỳ sáng kiến ​​nào. Chuyển đổi kỹ thuật số yêu cầu bạn phải tìm kiếm dữ liệu này để có thể sử dụng. Công nghệ thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu thông minh sử dụng hệ thống HPC và AI củng cố khả năng nâng cao các quy trình từ số hóa đơn thuần sang chuyển đổi thực sự. Tôi gọi đây là “máy tính tổng hợp”

Kiến trúc HPC + AI + Dữ liệu lớn là nền tảng của khung dịch vụ điện toán tổng hợp. Khuôn khổ này đại diện cho sự hội tụ của HPC và các cộng đồng AI theo hướng dữ liệu, vì họ được cho là đang chạy các quy trình làm việc chuyên sâu về dữ liệu và máy tính tương tự. Cũng giống như các mô hình kinh doanh và bảo mật dữ liệu như đám mây (công cộng, riêng tư và kết hợp) đã phát triển, kiến ​​trúc hiệu suất cao cho HPC + AI + Dữ liệu lớn đã phát triển để đáp ứng nhu cầu nhanh nhẹn của doanh nghiệp và chính phủ.

Các bài học quan trọng của máy tính tổng hợp là:

  1. một kiến ​​trúc hiệu suất cao mở thúc đẩy sự nhanh nhẹn, đổi mới nhanh hơn và mua sắm đúng lúc;

  2. dữ liệu là đơn vị tiền tệ mới và có thể được chia sẻ dễ dàng hơn với các quy trình công việc chính;

  3. khung cung cấp trải nghiệm được dàn dựng đầy đủ, có thể mở rộng và có thể theo dõi; và

  4. đám mây HPC cho phép nền kinh tế “như một dịch vụ” cho doanh nghiệp và chính phủ.

 

Hãy nhớ khi nào máy tính lớn được gọi là động cơ của sự tiến bộ? HPC đã phát triển trong nhiều năm, bắt nguồn từ việc thiết kế và vận hành máy tính lớn. Sự phát triển đó đã trải qua nhiều giai đoạn: 1) Máy tính lớn chia sẻ thời gian những năm 1970, 2) Điện toán phân tán những năm 1980, 3) Điện toán song song những năm 1990, 4) nhu cầu tập trung cho HPC, 5) HPC tập trung với bảo mật dữ liệu và 6) công cộng, tư nhân và đám mây HPC kết hợp. Như tác giả Stephen King đã nói: “Không sớm thì muộn, mọi thứ đều sẽ cũ đi”. Và điều này đúng với HPC và siêu máy tính.

Trong vài thập kỷ qua, toàn cảnh HPC đã chứng kiến ​​sự xuất hiện và biến mất liên tục của các nhà sản xuất, hệ thống và kiến ​​trúc. Sự thay đổi nhanh chóng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục, nếu không tăng tốc. Tuy nhiên, điều rõ ràng là nhu cầu về dữ liệu và tính toán vẫn còn.

 

Những điều doanh nghiệp của bạn cần biết về HPC ngày hôm nay

Máy tính hiệu suất cao là thứ cho phép khả năng xử lý dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp ở tốc độ cao trong bao bì dày đặc. HPC sử dụng xử lý song song để chạy các chương trình ứng dụng nâng cao một cách hiệu quả, đáng tin cậy và nhanh chóng. Nó đã tạo ra những tiến bộ trong khoa học, kỹ thuật, công nghiệp, kinh tế, tài chính, xã hội, y tế, quốc phòng và an ninh.

Ngày nay HPC được sử dụng trong công nghiệp để cải tiến sản phẩm, giảm chi phí sản xuất và giảm thời gian phát triển sản phẩm mới. Khi khả năng thu thập dữ liệu lớn của chúng ta tăng lên, nhu cầu có thể phân tích dữ liệu cũng tăng lên - đây là lĩnh vực mà HPC có thể là một công cụ hữu ích nhất.

Trong lịch sử, các siêu máy tính và cụm được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ các ứng dụng HPC được phát triển để giải quyết “Những thách thức lớn” - những vấn đề lớn trong khoa học và kỹ thuật. Hồ sơ chung của các ứng dụng HPC được tạo thành bởi một bộ sưu tập phong phú các tác vụ máy tính chuyên sâu cần được xử lý trong thời gian ngắn. Thông thường các nhiệm vụ song song và kết hợp chặt chẽ với nhau, đòi hỏi các mạng liên kết với độ trễ thấp để giảm thiểu thời gian trao đổi dữ liệu. Các chỉ số để đánh giá hệ thống HPC là các phép toán dấu phẩy động trên giây (FLOPS) - bây giờ là TeraFLOPS, hoặc thậm chí là PetaFLOPS - xác định số lượng phép toán dấu phẩy động mỗi giây mà hệ thống máy tính có thể thực hiện.

Đối với một tổ chức, dữ liệu đang đến với tốc độ nhanh hơn nhiều so với mong đợi của bất kỳ ai. Cho dù đó là từ Internet of Things (IoT), trang web, giao dịch thương mại hoặc các nguồn khác, lượng dữ liệu đổ vào trung tâm dữ liệu doanh nghiệp đều vượt quá dung lượng lưu trữ hiện tại. Lượng dữ liệu tràn ngập này tạo ra một lớp thách thức mới về hợp nhất dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý dữ liệu. Các tổ chức không thể chỉ để dữ liệu chồng chất (tức là, chiến thuật lưu trữ và bỏ qua được thấy trong các kho dữ liệu). Giờ đây, họ cần phải đưa ra các quyết định có cân nhắc về dữ liệu nào cần lưu trữ và nơi cần di chuyển, dữ liệu nào cần phân tích cho mục đích nào và dữ liệu nào để dành hoặc lưu trữ để có giá trị tiềm năng trong tương lai.

 

 

Dữ liệu là tiền tệ

Trước đây, một lượng lớn dữ liệu kinh doanh được lưu trữ và bỏ qua. Giờ đây, các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu giống như cách các nhà khoa học và nhà nghiên cứu làm: phân tích của nó thúc đẩy sự đổi mới, khả năng cạnh tranh và thành công trong kinh doanh.

Nhiều tổ chức hiện cần các giải pháp CNTT kết hợp tính toán hiệu suất cao với phân tích dữ liệu. Sự hội tụ này đang thúc đẩy sự chuyển đổi sang phân tích dữ liệu hiệu suất cao. Các ứng dụng mới sẽ xuất hiện không chỉ trong khoa học và kỹ thuật mà còn trong thương mại - trong các lĩnh vực như truy xuất thông tin, hỗ trợ quyết định, phân tích tài chính, giám sát bán lẻ hoặc khai thác dữ liệu.

Các thuật toán sử dụng nhiều dữ liệu hoạt động trên cơ sở dữ liệu rộng lớn chứa một lượng lớn thông tin (ví dụ: về khách hàng hoặc giá cổ phiếu) đã được thu thập trong nhiều năm và hiện không còn bị bỏ qua. Đặc biệt, sự gia tăng nhanh chóng trong tương lai về lượng dữ liệu được lưu trữ trên toàn thế giới sẽ khiến HPC trở nên không thể thiếu.

Việc chạy nhiều ứng dụng yêu cầu kiến ​​trúc hiệu suất cao sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu được phân tích và trình bày. Để cho phép quản lý dữ liệu đa dạng, rộng lớn như vậy, các công cụ, chính sách, thư viện và khái niệm cụ thể đã được phát triển để hỗ trợ việc hiển thị dữ liệu đầu ra từ một siêu máy tính. Trình bày dữ liệu đầu ra từ mô hình hóa và mô phỏng theo cách trực quan dễ hiểu thậm chí có thể yêu cầu tài nguyên siêu máy tính. Có một chủ đề hội tụ liên tục giữa HPC, AI / ML / DL và dữ liệu lớn ở quy mô lớn đòi hỏi một kiến ​​trúc hiệu suất cao mới, nhanh nhẹn, mở và khung dịch vụ điện toán tổng hợp.

Kinh doanh là trò chơi của khoa học

Như Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) tuyên bố vào năm 2018, “tương lai là ở siêu máy tính”. Các hệ thống mới sẽ trực tuyến tại DOE trong vài năm tới sẽ trở thành một trong những siêu máy tính nhanh nhất thế giới trên Trái đất. Trong y học và sức khỏe, trong khám phá và đổi mới, chúng ta có thể xây dựng các hệ thống mới có thể thực sự cải thiện phúc lợi và an ninh của nhân loại.

Một triết lý để cung cấp và truyền đạt khoa học ứng dụng cho công chúng trong những thời điểm thay đổi nghiêm trọng hoặc khủng hoảng là một mệnh lệnh kinh doanh - cũng như khả năng làm như vậy. Vai trò của doanh nghiệp trong việc tận dụng kiến ​​thức của khoa học có thể hướng dẫn hiệu quả của việc ra quyết định trong khu vực công. HPC và AI đã trở thành một khuôn khổ nguyên mẫu để ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Kỹ thuật và Y học, một tổ chức chuyên nghiệp tư nhân, phi lợi nhuận, phi chính trị, đã xác định vai trò của mình trong việc trợ giúp kinh doanh bằng cách chơi của khoa học ứng dụng. Những điểm chính của họ:

  • Một xã hội dân chủ phụ thuộc vào khoa học để giải thoát chúng ta khỏi các cuộc khủng hoảng về sức khỏe, xã hội, môi trường và kinh tế.

  • Trong tương lai gần, các nhà hoạch định chính sách và cộng đồng sẽ phải vật lộn để đưa ra quyết định ngay bây giờ nhằm định vị tốt cho một tương lai không chắc chắn.

  • Các khu vực công và tư nhân có vai trò giúp xác định các cơ hội đáng kể cho khoa học không thể thay thế, và tích hợp các kết quả khi thích hợp vào khoa học chiến lược và hành động.

Kiến trúc hiệu suất cao mở và điện toán tổng hợp đang hỗ trợ các doanh nghiệp và chính phủ trong sự nhanh nhạy và đổi mới kỹ thuật số để hoạt động như âm và dương dựa trên dữ liệu của sự thành công cho tổ chức hiện đại ngày nay - cả hai đều có thể được áp dụng một cách hiệu quả và có động lực.

Mô hình đám mây kết hợp mang lại khả năng thay đổi trò chơi và các tài nguyên (bổ sung và kết nối với nhau) tại chỗ và ngoài cơ sở vì cả hai đều cần thiết để đạt được một môi trường hiệu suất cao tích hợp, hoàn toàn an toàn trên quy mô lớn. Điện toán kết hợp lý tưởng để đáp ứng các yêu cầu khắt khe nhất về bảo mật, đám mây và hiệu suất.

Máy tính sẽ tiếp tục trở nên mạnh mẽ và cá nhân hơn

Những cỗ máy siêu máy tính này, theo thời gian, sẽ có kích thước nhỏ hơn, đòi hỏi ít cơ sở hạ tầng vật lý hơn để làm mát chúng và sẽ có mức tiêu hao năng lượng giảm hơn nhiều so với các hệ thống hiện tại.

Cách để đạt được những tiến bộ này đòi hỏi phải quay lại các nguyên tắc đầu tiên của thiết kế và kỹ thuật. Cũng như khoa học não bộ, mô đun phân cấp, tính linh hoạt và sự nhanh nhẹn cung cấp lộ trình thành công cho thiết kế siêu máy tính. Ngày nay, lộ trình phân tách và tổng hợp là điều tối quan trọng.

Cá nhân hóa là việc điều chỉnh một dịch vụ hoặc sản phẩm để đáp ứng các yêu cầu của cá nhân hoặc doanh nghiệp và hiện nay được coi là một xu hướng lớn toàn cầu. Giờ đây, công nghệ kỹ thuật số đã cho phép các nhà sản xuất siêu máy tính và các nhà tích hợp hệ thống và VAR (SI) có tay nghề cao cung cấp khả năng cá nhân hóa và tính linh hoạt của sản xuất theo yêu cầu, nhưng trên quy mô lớn.

Với sự ra đời của khả năng tổng hợp dựa trên các tiêu chuẩn mở được áp dụng cho mọi cấp độ của đám mây công cộng và riêng tư và cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS), hiệu suất siêu máy tính khổng lồ có thể trong tầm tay bạn để triển khai và thực hiện quy trình công việc kinh doanh. Một giải pháp siêu máy tính được cá nhân hóa có thể khắc phục những thách thức kinh doanh, mục tiêu nghiên cứu, trường hợp sử dụng và cơ hội theo hướng dữ liệu của bạn.

 

Top
CHƯƠNG TRÌNH KHUYẾN MÃI «