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什么是高性能计算?

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适用于 HPC 的数据存储

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高性能计算 (HPC) 是指高速处理数据并执行复杂计算的能力。具体来看,采用 3 GHz 处理器的笔记本电脑或台式机每秒可执行大约 30 亿次计算。虽然这要比任何人都快得多,但与每秒可执行千万亿次计算的 HPC 解决方案相比,简直是微不足道。

最知名的 HPC 解决方案类型之一是超级计算机。一台超级计算机包含数千个计算节点,这些节点协同工作来完成一项或多项任务。这称为并行处理。它类似于将数千台 PC 联网在一起,将计算能力相结合,以更快地完成任务。

为什么 HPC 很重要?

正是通过数据,我们才得以实现开创性的科学发现,推动改变游戏规则的创新,并提高全球数十亿人的生活质量。HPC 是科学,工业和社会进步的基础。

随着物联网 (IoT)人工智能 (AI) 和三维成像等技术的发展,企业需要处理的数据量也呈指数级增长。对于流式传输直播体育赛事,跟踪正在发生的风暴,测试新产品或分析股票趋势等多种用途而言,实时处理数据的能力至关重要。

为了在竞争中保持领先地位,企业需要速度快,高度可靠的 IT 基础架构来处理,存储和分析海量数据。

HPC 工作原理

HPC 解决方案包括三个主要组件:

  • 计算
  • 网络
  • 存储

为了构建高性能计算架构,计算服务器会通过网络连接到一个集群中。软件程序和算法会同时在集群中的服务器上运行。集群通过网络连接到数据存储来捕获输出。这些组件可以无缝运行,从而完成多种多样的任务。

要以最佳性能运行,每个组件都必须与其他组件保持同步。例如,存储组件必须能够在处理数据时尽快将数据馈送和载入计算服务器。同样,网络组件必须能够支持计算服务器和数据存储之间的高速数据传输。如果一个组件无法跟上其余组件的步伐,则整个 HPC 基础架构的性能将会受到影响。

什么是 HPC 集群?

一个 HPC 集群由数百或数千个通过网络连接的计算服务器组成。每个服务器都称为一个节点。每个集群中的节点彼此并行工作,提高处理速度,从而实现高性能计算。

HPC 的适用情形

HPC 解决方案部署在内部、边缘或云端,可用于多个行业中的各种用途。下面略举几例:

  • 研究实验室。HPC 用于帮助科学家找到可再生能源,了解我们宇宙的演变,预测和跟踪风暴并创建新材料。
  • 媒体和娱乐。HPC 用于编辑影片、渲染令人兴奋的特效,以及在全球流式传播实时活动。
  • 石油和天然气。HPC 用于更准确地确定在何处钻新井,并帮助提高现有井的生产率。
  • 人工智能机器学习。HPC 用于检测信用卡欺诈行为,提供自助技术支持,教授自驾汽车并改进癌症筛查技术。
  • 金融服务。HPC 用于跟踪实时库存趋势并自动进行交易。
  • HPC 可用于设计新产品,模拟测试场景,并确保部件保持库存状态,以避免生产线出现问题。
  • HPC 用于帮助开发糖尿病和癌症等疾病的治疗方案,并帮助更快,更准确地对患者进行诊断。

NetApp 与 HPC

NetApp HPC 解决方案的特点是覆盖整个高性能、高密度 E 系列存储系统。具有行业领先性价比的模块化架构提供了真正的按需购买解决方案,可满足多 PB 数据集的存储需求。系统与 Lustre、IBM Spectrum Scale、BeeGFS 等领先的 HPC 文件系统集成在一起,可满足全球最大计算基础架构的性能和可靠性要求。

E 系列系统可提供应对极端工作负载挑战所需的性能、可靠性、可扩展性、精简性和较低的 TCO:

  • 性能。每个可扩展组件可提供高达 100 万次随机读取 IOPS 和 13 GB/ 秒持续(最大突发)写入带宽。NetApp HPC 解决方案针对闪存和旋转介质进行了优化,其中包括内置的技术,可监控工作负载并自动调整配置以最大限度地提高性能。
  • 可靠性。我们的容错设计提供高于 99.9999% 的可用性 — 已在逾 100 万个系统上部署,经过实践验证。内置的数据保证功能有助于确保数据准确无误,无丢失、无损坏、无遗漏。
  • 易于部署和管理。模块化设计,实时(“剪切和粘贴")复制存储块、主动式监控和自动化脚本等功能共同构成了轻松、快速和灵活的管理。
  • 可扩展性。一种精细的组件式增长方法,通过以任意增量添加容量(一次添加一个或多个驱动器),实现从 TB 到 PB 的无缝可扩展性。
  • 较低的 TCO。与商用 HDD 和 SSD 设备相比,经过性价比优化的组件以及业内最佳的单位密度可实现低电耗、散热和支持成本,并将故障率降低 4 倍。

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