De nombreuses personnes associent le calcul haute performance (HPC), également connu sous le nom de supercalcul, à des recherches de grande envergure financées par le gouvernement ou à des efforts menés par des consortiums pour cartographier le génome humain ou pour rechercher le dernier traitement contre le cancer.
Mais le HPC peut également être exploité pour faire progresser des résultats commerciaux plus traditionnels, de la détection des fraudes et des opérations intelligentes à l’aide à la transformation numérique. Le défi : rendre accessible une technologie complexe à forte intensité de calcul pour une utilisation grand public.
Alors que les entreprises se transforment numériquement et s’orientent vers des entreprises axées sur les données, il est nécessaire d’augmenter la puissance de calcul pour gérer et extraire l’intelligence d’affaires et gérer des charges de travail gourmandes en données à grande échelle. L’essor de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique (ML) et des applications d’analyse en temps réel, souvent déployées à la périphérie, peut utiliser les ressources HPC pour débloquer des informations à partir des données et exécuter efficacement des modèles et des simulations de plus en plus volumineux et complexes.
La convergence du HPC avec l’analyse basée sur l’IA a un impact sur presque tous les secteurs et sur un large éventail d’applications, notamment l’exploration spatiale, la découverte de médicaments, la modélisation financière, la conception automobile et l’ingénierie des systèmes.
« Le HPC devient un utilitaire dans nos vies – les gens ne pensent pas à ce qu’il faut pour concevoir ce pneu, valider une conception de puce, analyser et analyser les préférences des clients, faire de la gestion des risques ou construire une structure 3D du virus COVID-19 », note Max Alt, éminent technologue et directeur du HPC hybride chez HPE. « Le HPC est partout, mais vous n’y pensez pas, car il est caché au cœur. »
L’architecture évolutive de HPC est particulièrement bien adaptée aux applications d’IA, compte tenu de la nature des calculs requis et de la croissance imprévisible des données associées à ces workflows. L’utilisation par HPC de la puissance de traitement parallèle des unités de traitement graphique (GPU) – associée à son traitement simultané du calcul, du stockage, des interconnexions et des logiciels – place la barre plus haut en matière d’efficacité de l’IA. Dans le même temps, ces applications et flux de travail peuvent fonctionner et évoluer plus facilement.
Même avec une utilisation généralisée, il existe davantage d’opportunités de tirer parti du HPC pour obtenir des résultats et des informations meilleurs et plus rapides. L’architecture HPC – généralement des clusters de CPU et de GPU fonctionnant en parallèle et connectés à un réseau haut débit et à un système de stockage de données – est coûteuse et nécessite un investissement en capital important. Les charges de travail HPC sont généralement associées à de vastes ensembles de données, ce qui signifie que le cloud public peut être une option coûteuse en raison des exigences relatives aux problèmes de latence et de performances. De plus, les problèmes de sécurité et de gravité des données excluent souvent le cloud public.
Autre obstacle majeur à un déploiement plus généralisé : le manque d’expertise et de talents spécialisés en interne. L’infrastructure HPC est beaucoup plus complexe que l’infrastructure informatique traditionnelle, nécessitant des compétences spécialisées pour la gestion, la planification et la surveillance des charges de travail. « Vous avez étroitement couplé l’informatique au HPC, de sorte que tous les serveurs doivent être bien synchronisés et effectuer des opérations en parallèle ensemble », explique Alt. « Avec HPC, tout doit être synchronisé, et si un nœud tombe en panne, il peut faire échouer un travail important et coûteux. Vous devez donc vous assurer que la tolérance aux pannes est prise en charge.
HPE GreenLake pour HPC change la donne
Une approche en tant que service peut relever bon nombre de ces défis et libérer la puissance du HPC pour la transformation numérique. HPE GreenLake pour HPC permet aux entreprises de libérer la puissance du HPC sans avoir à faire elles-mêmes de gros investissements initiaux. Ce modèle de livraison en tant que service permet aux entreprises de payer les ressources HPC en fonction de la capacité qu’elles utilisent. En même temps, il donne accès à des experts tiers qui peuvent gérer et maintenir l’environnement dans un centre de données appartenant à l’entreprise ou une installation de colocation tout en libérant les services informatiques internes.
« La tendance à consommer ce qui était autrefois un environnement informatique de boutique en tant que service connaît une croissance exponentielle », déclare Alt.
HPE GreenLake pour HPC regroupe les composants de base d’une solution HPC (stockage à grande vitesse, systèmes de fichiers parallèles, interconnexion à faible latence et mise en réseau à large bande passante) dans une pile logicielle intégrée qui peut être assemblée pour répondre aux besoins de charge de travail spécifiques d’une organisation.
Dans le cadre de la plate-forme HPE GreenLake edge-to-cloud, HPE GreenLake pour HPC permet aux entreprises d’accéder à des capacités HPC clés en main et facilement évolutives via un modèle de consommation de services cloud disponible sur site. L’expérience de la plate-forme HPE GreenLake offre une transparence pour l’utilisation et les coûts HPC et offre des capacités de libre-service ; les utilisateurs ne paient que pour les ressources HPC qu’ils consomment et la capacité de mémoire tampon intégrée permet l’évolutivité, y compris les pics de demande inattendus. Les experts HPE gèrent également l’environnement HPC, libérant des ressources informatiques et offrant un accès aux compétences spécialisées de réglage des performances, de planification des capacités et de gestion du cycle de vie.
Pour répondre aux besoins des charges de travail de calcul et de données les plus exigeantes, y compris les initiatives d’IA et de ML, HPE a turbocompressé HPE GreenLake pour HPC avec des capacités HPC spécialement conçues. Parmi les fonctionnalités les plus notables figurent les capacités GPU étendues, y compris les modèles NVIDIA Tensor Core ; prise en charge du stockage HPE Parallel File System hautes performances ; API de connecteur multicloud ; et HPE Slingshot, une structure Ethernet hautes performances conçue pour répondre aux besoins des charges de travail d’IA gourmandes en données. HPE a également publié des points d’entrée inférieurs pour HPC afin de rendre les fonctionnalités plus accessibles aux clients qui cherchent à tester et à faire évoluer les charges de travail.
Au fur et à mesure que les organisations recherchent des capacités HPC, elles doivent tenir compte des points suivants :
- Arrêtez de penser au HPC en termes de technologie de boutique spécialisée ; pensez-y plutôt comme un utilitaire commun utilisé pour générer des résultats commerciaux.
- Recherchez les options HPC prises en charge par un riche écosystème d’outils et de services complémentaires pour obtenir de meilleurs résultats et offrir l’excellence à nos clients.
- Évaluer le modèle HPE GreenLake pour HPC. Les organisations peuvent augmenter ou diminuer les capacités, en fonction des besoins, tout en simplifiant l’accès et en réduisant les coûts.
La puissance HPC est essentielle, car les charges de travail gourmandes en données, y compris l’IA, occupent une place centrale. Un modèle en tant que service démocratise ce qui était traditionnellement hors de portée pour la plupart, offrant une voie accessible vers le HPC tout en accélérant les activités axées sur les données.
Pour plus d’informations, visitez https://www.hpe.com/us/en/greenlake/high-performance-compute.html
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