Центр обработки данных и высокопроизводительных вычислений

Question

Я пытаюсь выяснить, какие критерии для того или иного. Поскольку оба предназначены для обработки огромных объемов данных. Центры обработки данных - это кластеры серверов, но они также не являются суперкомпьютерами и кластерами? Думаю, в целом центры обработки данных более экономичны, поэтому они используются на предприятиях. Но почему эти центры данных не могут использоваться для конкретных высокопроизводительных операций, таких как моделирование прогнозов погоды или другие операции в исследованиях. Я пытаюсь найти его, но пока не нашел хорошего ответа.

Надеюсь, вы, ребята, можете мне помочь.

Answer 1

Центр обработки данных - это концепция объекта для оборудования, тогда как высокопроизводительные вычисления - это концепция для определенного набора проблем. Это не тот или иной; конечно, может существовать центр обработки данных для высокопроизводительных вычислений.

Центр обработки данных - это объект, используемый для размещения компьютерных систем и связанных с ними компонентов, таких как системы телекоммуникаций и хранения. [from wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_center]. Это место для размещения оборудования, и его требование состоит в том, чтобы доставить его оборудование, питание, подключение и т. Д. Он не очень-то говорит о том, что такое оборудование. Вы можете разместить причудливый суперкомпьютер или дешевый товарный кластер.

Высокопроизводительные вычисления, как правило, относятся к совокупному набору оборудования для обеспечения гораздо большей вычислительной мощности все вместе [http://insidehpc.com/hpc-basic-training/what-is-hpc/]. Это немного расплывчато, но его требование - дать достаточную вычислительную мощность для решения большой проблемы, которую обычный компьютер не может решить, например, прогноза погоды.

Ждать, что такое большая проблема? Например, проблема для веб-серверов, обслуживающих миллионы запросов к пользователям, требует большого количества компьютеров, поэтому она достаточно большая, не так ли? Кроме того, не все ли крупные предприятия решают свою проблему с помощью «набора» компьютеров?

Да, это большая проблема, но это не проблема для высокопроизводительных вычислений. Как правило, если суб-проблемы полностью независимы друг от друга, и один компьютер может решить одну суб-проблему и так далее, они не квалифицируются как большая проблема для высокопроизводительных вычислений.

Большая проблема для высокопроизводительных вычислений - проблема, которая 1) не может быть легко разложена, 2) требует большого количества математических вычислений, 3) требует большого обмена информацией и т. Д.

Например, динамическое моделирование динамики твердого тела 1) не может отдельно обнаруживать столкновение, 2) требует, чтобы математические операции обнаруживали столкновения и вычисляли следующее движение, 3) требовалось разделить все местоположения элемента. Таким образом, он квалифицируется как большая проблема для hpc (конечно, когда число элементов велико).

С другой стороны, веб-сервер 1) может размещать отдельную страницу для отдельного пользователя, 2) не имеет большой математической операции, 3) не передает запросы пользователей другим серверам. Поэтому для hpc это не является большой проблемой.

Этот «совокупный» характер проблемы приводит к тому, что оборудование hpc должно иметь гораздо более плотное сцепление и более плотное, чем типичный набор кластеров. Например, он часто использует сеть с бесконечной сетью по сети Ethernet; лучший процессор, например, большое количество Xeon E5/E7 по сравнению с небольшим числом Xeon E3/E5; ускорители, такие как графический процессор; более высокие требования к питанию, такие как макс. 40 кВт/стойка по сравнению с типичным макс. 10 кВт/стойкой. В связи с этим высокопроизводительные вычисления обычно располагаются в специализированном центре обработки данных для выполнения жестких требований.

Как и ваше замешательство, эта разница стала крайне расплывчатой. В настоящее время, как вы говорите, суперкомпьютер технически - это кластер серверов.HPC-кластеры или нет, все они используют один и тот же процессор Intel Xeon; они сидят в центре обработки данных; они могут выступать в роли веб-серверов и вычислительных серверов. Люди пытаются решить большую проблему hpc в типичном кластере, поскольку типичный кластер теперь очень эффективен. Люди целенаправленно строят такой кластер для двойной цели, поскольку это имеет смысл сделать это.

Однако, это потому, что это самый экономичный способ сделать это сейчас, и это не обязательно так, если вы видите историю суперкомпьютера. Например, Cray-1 - это один компьютер, а не кластер. Независимо от того, hpc или нет, должен определяться его совокупным характером проблемы, а не ее оборудованием.