HPC: 10 xu hướng công nghệ mạng trong lĩnh vực điện toán hiệu suất cao

Các hệ thống mạng ngày nay hỗ trợ cho các tải công việc cường độ lớn trong môi trường CNTT doanh nghiệp phức tạp. Với các ứng dụng điện toán hiệu suất cao (HPC) và AI / học sâu, các doanh nghiệp đang chịu áp lực phải đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về chu kỳ xử lý nhanh hơn, tốc độ truyền dữ liệu cao hơn và kết nối mạng hiệu suất cao.

Ngoài ra, các cấp độ bảo mật nghiêm ngặt yêu cầu mức độ mã hóa cao hơn. Và, khi người dùng dựa vào các hệ thống này để làm được nhiều việc hơn, họ mong đợi chúng hoạt động liên tục và hiệu quả. Với sự phức tạp ngày càng gia tăng, nhu cầu về băng thông và thông lượng cũng tăng lên, đòi hỏi một hạ tầng mạng có thể theo kịp với tải công việc ngày nay. Đó là lý do tại sao điện toán hiệu suất cao tập trung vào việc cải thiện mọi khía cạnh của kiến ​​trúc và tính hiệu quả hệ thống.

Điện toán hiệu suất cao là gì?

Điện toán hiệu suất cao (HPC) là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ đặc biệt cao. Hệ thống HPC thường được sử dụng để nghiên cứu khoa học, mô phỏng kỹ thuật và mô hình hóa, cũng như phân tích dữ liệu.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Thuật ngữ hiệu suất cao đề cập đến cả tốc độ và tính hiệu quả. Hệ thống HPC được thiết kế cho các tác vụ yêu cầu một lượng lớn sức mạnh xử lý để chúng có thể thực hiện các tác vụ này nhanh hơn so với các loại máy tính khác. Chúng cũng tiêu thụ ít năng lượng hơn (xét trên cùng đơn vị xử lý) so với máy tính truyền thống, giúp chúng phù hợp để sử dụng ở những vị trí xa xôi hoặc môi trường bị hạn chế về khả năng tiếp cận điện năng.

HPC trong kết nối mạng là gì?

Điện toán hiệu suất cao (HPC) trong kết nối mạng (networking) dùng để chỉ về một hạ tầng mạng có thể hỗ trợ băng thông cao, độ trễ thấp và nhiều kết nối đồng thời. Ý tưởng đằng sau HPC là cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng tốt hơn cho các ứng dụng như phát trực tuyến video, trò chơi trực tuyến và mạng phân phối nội dung. Có một số cách để đạt được HPC trong networking, bao gồm các giải pháp lưu trữ do phần mềm xác định và công nghệ ảo hóa.

10 Xu hướng kết nối mạng trong Điện toán hiệu suất cao

Bạn không cần phải tìm đâu xa để thấy thành phần mạng quan trọng như một thành phần cơ sở hạ tầng. Với các đám mây công cộng và đám mây riêng, hệ thống mạng do phần mềm xác định (SDN), ảo hóa chức năng mạng (NFV) và mọi thứ do phần mềm xác định đang gia tăng, rõ ràng rằng network là rất quan trọng trong các kiến ​​trúc Điện toán hiệu suất cao (HPC).

1) Giảm tải (Offloading)

Xu hướng này là về việc di chuyển tải công việc xử lý từ máy chủ sang thiết bị khác bằng phần cứng chuyên dụng được thiết kế cho các loại xử lý cụ thể, chẳng hạn như Graphics Processing Unit (GPU) hoặc Field-Programmable Gate Array (FPGA). Bằng cách giảm tải các workload cụ thể cho các loại phần cứng này, bạn có thể tăng tốc các ứng dụng của mình trong khi giảm tổng chi phí sở hữu (TCO) vì bạn không cần phải mua nhiều máy chủ.

2) Ảo hóa (Virtualization)

Khi các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng CNTT của họ, họ cần một cách để đảm bảo tính sẵn sàng ngay cả khi hệ thống vật lý bị lỗi. Một cách để làm như vậy là thông qua ảo hóa , cho phép nhiều hệ điều hành — và nhiều ứng dụng — chạy đồng thời trên một máy chủ vật lý. Mặc dù ảo hóa không phải là một công nghệ mới, nhưng nó đã trưởng thành theo thời gian và hiện mang lại sự linh hoạt hơn bao giờ hết.

3) Các bộ tăng tốc (Accelerator)

Bộ tăng tốc là một thiết bị phần cứng được sử dụng để tăng tốc một ứng dụng hoặc quá trình vượt quá khả năng có thể chỉ sử dụng CPU. Ví dụ bao gồm GPU, FPGA, DSP (xử lý tín hiệu kỹ thuật số) và ASIC (mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng). Các công nghệ này hoạt động khác nhau nhưng hoàn thành các mục tiêu tương tự: Chúng cho phép các công ty hoàn thành nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn, sử dụng ít năng lượng hơn và ít tài nguyên hệ thống hơn.

4) Truy cập lưu trữ dữ liệu

Các trung tâm dữ liệu ngày nay chủ yếu dựa vào bộ nhớ flash để cải thiện hiệu suất và tăng hiệu quả. Bộ nhớ flash cung cấp tốc độ đọc / ghi nhanh hơn so với ổ đĩa cứng truyền thống (HDD), rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu truy xuất dữ liệu nhanh, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và các cụm Điện toán hiệu suất cao.

Tuy nhiên, bộ nhớ flash không tồn tại mãi mãi; các ‘cell’ lưu trữ của nó bị bào mòn sau khi được ghi hàng nghìn lần. Có nghĩa là cuối cùng, chúng phải được thay thế. Để giải quyết vấn đề này, các nhà cung cấp đã bắt đầu phát triển nhiều loại phương tiện lưu trữ mới, bao gồm bộ nhớ thay đổi pha (PCM), RAM từ tính (MRAM) và RAM điện trở (ReRAM).

5) Mạng do phần mềm xác định (Software-Defined Networks)

SDN là một thuật ngữ rộng bao gồm một số cách tiếp cận để quản lý tài nguyên CNTT. Nhưng trọng tâm của hầu hết các chiến lược SDN là tách các ứng dụng và dịch vụ khỏi phần cứng bên dưới và sau đó tự động hóa cách các tài nguyên đó được cung cấp, thiết lập cấu hình và quản lý. Cách tiếp cận này cho phép quản trị viên CNTT dễ dàng thêm và xóa tài nguyên khỏi mạng của họ và cho phép họ dễ dàng tùy chỉnh mạng hơn để đáp ứng các yêu cầu kinh doanh đang thay đổi.

6) Tự động hóa (Automation)

Với tự động hóa, các chuyên gia CNTT có thể sử dụng phần mềm để quản lý tài nguyên mạng lớn mà không cần sự can thiệp của con người. Xu hướng này sẽ giúp các tổ chức giảm chi phí bằng cách giảm chi phí lao động và tăng độ tin cậy của mạng bằng cách loại bỏ lỗi của con người khỏi các tác vụ phổ biến như cấu hình bộ chuyển mạch hoặc bộ định tuyến mới. Ngoài ra, tự động hóa có thể giúp các bộ phận CNTT mở rộng mạng lưới của họ nhanh chóng hơn khi nhu cầu kinh doanh thay đổi, cho phép họ cung cấp dịch vụ tốt hơn với ít tài nguyên hơn.

Tương lai của mạng sẽ được thúc đẩy bởi tự động hóa, điều này có thể giúp các bộ phận CNTT mở rộng mạng lưới của họ nhanh chóng hơn khi nhu cầu kinh doanh thay đổi, cho phép họ cung cấp dịch vụ tốt hơn với ít tài nguyên hơn. Tự động hóa cũng đóng một vai trò quan trọng trong các xu hướng khác, chẳng hạn như ảo hóa và SDN. Tự động hóa có thể giúp các bộ phận CNTT mở rộng quy mô mạng của họ nhanh chóng hơn khi nhu cầu kinh doanh thay đổi, cho phép họ cung cấp dịch vụ tốt hơn với ít tài nguyên hơn.

7) Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML)

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong HPC ngày càng trở nên quan trọng. Cả hai đều liên quan đến khái niệm ra quyết định một cách tự động, mặc dù chúng khác nhau về cách thực hiện. AI là một phạm trù rộng hơn bao gồm các kỹ thuật khác nhau để lập trình máy tính hoạt động một cách thông minh. Mặt khác, ML là một tập hợp con của AI tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng học hỏi kinh nghiệm và thích ứng với các tình huống mới.

8) Tiêu chuẩn mạng công nghiệp

Vì HPC là ngành sử dụng nhiều dữ liệu với yêu cầu băng thông không như thông thường và độ trễ phải cực thấp, nên HPC dựa trên các giao diện truyền dẫn dữ liệu tiêu chuẩn của ngành như InfiniBand (IB) và Ethernet. Điều này sẽ cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng tính toán hiệu suất cao để trộn và kết hợp các thành phần phần cứng đáp ứng tốt nhất nhu cầu của họ. Ngoài ra, nhiều hệ thống có nhiều loại cổng trên chúng để cho phép người dùng tùy chỉnh hệ thống của họ theo nhu cầu của dự án.

9) Điện toán biên (Edge Computing)

Điện toán biên đề cập đến việc đặt các tài nguyên xử lý dữ liệu càng gần nguồn dữ liệu càng tốt. Chiến lược này có thể giúp tăng tốc ứng dụng và giảm tắc nghẽn mạng bằng cách giảm thời gian dữ liệu di chuyển qua lại giữa các máy chủ từ xa và người dùng cuối.

Điện toán biên cũng cải thiện bảo mật bằng cách lưu giữ thông tin nhạy cảm trên mạng công ty thay vì gửi thông tin qua các kết nối công cộng.

10) Đám mây

Các tải công việc của HPC ngày càng có xu hướng chuyển lên chạy trên các đám mây. Điện toán đám mây là một lựa chọn phổ biến cho tải công việc của HPC, đặc biệt đối với các tổ chức cần tăng hoặc giảm quy mô khi nhu cầu kinh doanh thay đổi. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây thường cung cấp cấu trúc định giá trả tiền theo nhu cầu, giúp dễ dàng tăng hoặc giảm quy mô khi cần thiết. Ngoài ra, các nhà cung cấp đám mây cung cấp một loạt các công cụ, tạo ra sức mạnh tổng hợp tiềm năng hơn với các giải pháp HPC.

Góp ý / Liên hệ tác giả