محاسبات سنگین (HPC) چیست؟ محاسبات با کارایی بالا یا عملکرد بالا (به انگلیسی High Performance Computing یا به اختصار HPC) به مجموعه فناوری‌ها و سیستم‌هایی گفته می‌شود که قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بسیار بالا پردازش کنند. این سیستم‌ها معمولاً از ابررایانه‌ها یا کلاسترهای قدرتمند رایانه‌ای تشکیل شده‌اند و برای حل مسائل پیچیده علمی، مهندسی، اقتصادی و کاربردهای پیشرفته دیگر به کار می‌روند. با توجه به رشد چشمگیر داده‌ها و نیاز به محاسبات سریع و دقیق، اهمیت HPC در سال‌های اخیر دوچندان شده است. سیستم‌های HPC می‌توانند داده‌های عظیم را در کسری از زمان پردازش کنند و مسائلی را حل کنند که روش‌های محاسباتی معمولی توانایی انجام آنها را ندارند.
در این مقاله جامع، به این پرسش پاسخ می‌دهیم که HPC چیست؟ همچنین به بررسی این تکنولوژی انقلابی، نحوه کارکرد آن، اجزا، مزایا، کاربردها در صنایع مختلف، و ارتباط آن با رایانش ابری خواهیم پرداخت. پس اگر به دنبال درک محاسبات سنگین و محاسبات با عملکرد بالا و نقش آنها در پیشبرد علم و فناوری هستید، با ما در ArtianHPC همراه باشید.
محاسبات سنگین یا عملکرد بالا (HPC) چیست؟
«محاسبات سنگین» یا «محاسبات با کارایی بالا» به معنای تلفیق توان محاسباتی متعدد برای رسیدن به سرعت بسیار بیشتر نسبت به یک رایانه معمولی است. در یک سیستم HPC، صدها تا هزاران پردازنده یا هسته پردازشی با یک شبکه‌ی پرسرعت به هم متصل می‌شوند تا به شکل هماهنگ یک وظیفه را اجرا کنند. به‌عبارت دیگر، یک کلاستر HPC مجموعه‌ای از رایانه‌های قدرتمند (گره‌ها) است که با مدیریت مرکزی در کنار هم کار می‌کنند.
در عمل، محاسبات سنگین امکان می‌دهد که مسایل فوق‌پیشرفته مانند شبیه‌سازی‌های جهانی آب‌و‌هوا، مدل‌سازی چگونگی پیش‌بینی واکنش داروها، یا آموزش مدل‌های بزرگ یادگیری ماشین را در مدت زمانی بسیار کوتاه حل کنیم. گاهی از واژه ابررایانه نیز برای اشاره به قوی‌ترین سیستم‌های HPC استفاده می‌شود؛ در واقع ابررایانه بالاترین مقیاس از سامانه‌های محاسباتی با کارایی بالا محسوب می‌شود. تعریف دقیق و جامع HPC شامل موارد زیر است:
- تجمیع منابع: هسته اصلی HPC در تجمیع منابع محاسباتی متعدد مانند CPU ها، GPU ها، و حافظه در قالب یک سیستم یکپارچه به نام خوشه (Cluster) است.
- پردازش موازی: به‌جای پردازش متوالی و گام‌به‌گام، HPC بر اساس پردازش موازی کار میکند؛ مسئله به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شده و به‌صورت همزمان توسط گره‌های مختلف پردازش می‌شود.
- هدف: حل مسائلی که به دلیل حجم داده‌های بالا، پیچیدگی ریاضیاتی، یا نیاز به سرعت بالا با سیستم‌های محاسباتی سنتی قابل انجام نیستند.
- سرعت و کارایی بالا: عملکرد سیستم‌های HPC با واحدهای اندازه‌گیری سرعت پردازش مانند FLOPS (عملیات ممیز شناور در ثانیه) سنجیده می‌شود. در حالی که یک کامپیوتر شخصی ممکن است در حد گیگافلاپس (میلیاردها فلاپس) عمل کند، سیستم‌های HPC قدرتمند می‌توانند به پتافلاپس (هزار تریلیون فلاپس) یا حتی اگزافلاپس (میلیارد میلیارد فلاپس) دست یابند. این تفاوت سرعت، مانند تفاوت بین پیمودن مسافت با دوچرخه و هواپیمای جت است. مسئله‌ای که با کامپیوتر معمولی ماه‌ها طول می‌کشد، ممکن است با HPC در چند ساعت حل شود.
- ارتباط با ابررایانه‌ها: ابررایانه چیست؟ ابررایانه‌ها (Supercomputers) قدرتمندترین نمونه‌های سیستم‌های HPC در جهان هستند. این رایانه‌ها اغلب از هزاران یا میلیون‌ها هسته پردازشی تشکیل شده‌اند و برای حل بزرگ‌ترین و پیچیده‌ترین مسائل علمی و مهندسی استفاده می‌شوند. هرچند HPC و ابررایانه‌ها ارتباط نزدیکی دارند، اما مفهوم HPC گسترده‌تر است و می‌تواند شامل خوشه‌های کوچک‌تر با صدها گره نیز باشد. هر ابررایانه‌ای یک سیستم HPC است، اما هر سیستم HPC لزوماً یک ابررایانه نیست.
به طور خلاصه برای پاسخ به سوال محاسبات سنگین چیست؟ باید گفت: یک رویکرد محاسباتی قدرتمند که با تجمیع و هماهنگ‌سازی منابع پردازشی فراوان، امکان حل مسائل پیچیده و تحلیل داده‌های عظیم را با سرعتی بی‌سابقه فراهم میکند. این فناوری زیربنای بسیاری از نوآوری‌ها و اکتشافات در عصر حاضر است.
محاسبات سنگین HPC چگونه کار میکند؟ (شیوه‌ی کار و معماری سیستم)
برای درک این که HPC چگونه کار میکند باید با مفهئمی آشنا شوید که HPC بر آن استوار است: پردازش موازی یا Parallel Processing.
- پردازش سری: کامپیوتر یا پردازنده، وظایف را به‌صورت متوالی انجام می‌دهد.
- پردازش موازی: مسئله بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شده و هر بخش به‌صورت همزمان توسط پردازنده‌ها یا کامپیوترهای مختلف پردازش می‌شود. پردازش موازی در محاسبات با کارایی بالا کلید سرعت این محاسبات است.
سیستم‌های HPC بر اساس خوشه یا کلاستر ساخته می‌شوند؛ اما یک کلاستر HPC چیست؟ مجموعه‌ای از کامپیوترهای مستقل (که به آنها گره (Node) گفته می‌شود) است که از طریق یک شبکه پرسرعت به هم متصل شده‌اند و با نرم‌افزارهای مدیریت خاصی (مثل SLURM یا PBS) کار می‌کنند.
شیوه‌ی کار در یک کلاستر محاسبات سنگین HPC:
- تقسیم مسئله: مسئله به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت تقسیم می‌شود.
- ارسال وظایف به گره‌ها: یک زمان‌بند (Scheduler) وظیفه دارد بخش‌ها را به گره‌های موجود در خوشه ارسال کند.
- پردازش موازی در گره‌ها: هر گره، بخش محول شده را پردازش میکند.
- ارتباط بین گره‌ها: گره‌ها در حین پردازش از طریق شبکه‌ای پرسرعت با هم ارتباط برقرار می‌کنند.
- تجمیع نتایج: نتایج جزئی تجمیع شده تا نتیجه نهایی تولید شود.
- سیستم فایل موازی: داده‌های عظیم از طریق سیستم فایل‌های موازی (Parallel File Systems) مدیریت می‌شوند که دسترسی سریع چند گره‌ای را فراهم می‌کنند.
قلب تپنده محاسبات با کارایی بالا یا HPC، معماری مبتنی بر خوشه و استفاده هوشمندانه از پردازش موازی است که اجازه می‌دهد چندین پردازنده و کامپیوتر به‌صورت هماهنگ روی یک مسئله واحد کار کنند و به سرعت‌هایی دست یابند که در سیستم‌های تکی غیرممکن است.
اجزای اصلی سیستم رایانش با عملکرد بالا یا HPC
درک اجزای HPC به روشن شدن معماری سیستم های HPC کمک میکند:
- بخش محاسبات (Compute):
- گره‌ها (Nodes): کامپیوترهای مستقل در یک خوشه که شامل پردازنده و حافظه هستند.
- پردازنده‌ها (CPUs): واحدهای پردازش مرکزی که کارهای محاسباتی عمومی را انجام می‌دهند (معمولاً با هسته‌های زیاد).
- شتاب‌دهنده‌ها (Accelerators): برای افزایش سرعت در محاسبات خاص مثل AI/ML و شبیه‌سازی، اغلب از GPU ها (Graphic Processing Unit) یا همان کارت گرافیک استفاده می‌شود. کلاسترهای مبتنی بر GPU برای این کارها بسیار مؤثرند.
- شبکه (Network):
- نقش حیاتی در ارتباط سریع و کارآمد بین گره‌ها و ذخیره‌سازی دارد.
- اتصالات پرسرعت: استفاده از فناوری‌های تخصصی مانند Infiniband یا اترنت پرسرعت برای کاهش تأخیر و افزایش پهنای باند ضروری است.
- ذخیره‌سازی (Storage):
- نیاز به مدیریت حجم عظیم داده‌ها (بیگ دیتا) با سرعت بالا.
- سیستم‌های ذخیره‌سازی با سرعت و ظرفیت بالا: استفاده از SSD و سیستم فایل‌های موازی مانند Lustre برای دسترسی موازی و سریع چندین گره به داده‌ها.
علاوه بر این اجزا، نرم‌افزارهای مدیریت خوشه، زمان‌بندها و سیستم‌عامل‌های بهینه شده نیز بخش‌های حیاتی سیستم HPC هستند.
مزایای استفاده از محاسبات سنگین HPC
استفاده از سیستم‌های محاسبات با کارایی بالا مزایای قابل توجهی دارد که خبر از اهمیت محاسبات HPC و کارایی بالا آن دارد:
- سرعت فوق‌العاده در پردازش: کاهش چشمگیر زمان حل مسائل پیچیده.
- توانایی حل مسائل سنگین و پیچیده: امکان بررسی مسائلی که با رایانه‌های معمولی ممکن نیست.
- پیشبرد تحقیقات و نوآوری: ابزاری قدرتمند برای کشف و توسعه در علم و مهندسی.
- کاهش هزینه‌ها از طریق شبیه‌سازی: جایگزینی تست‌های فیزیکی پرهزینه با شبیه سازی با HPC مانند تست تصادف.
- بهینه‌سازی فرآیندها: بهبود طراحی و کارایی در صنایع مختلف.
- مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری: قابلیت افزایش یا کاهش منابع بر اساس نیاز به خصوص در HPC ابری.
- قابلیت اطمینان و تحمل خطا: طراحی برای ادامه کار در صورت خرابی جزئی.
- بهره‌وری انرژی (در مراکز بزرگ): استفاده از فناوری‌های بهینه در دیتاسنترهای مدرن.
به طور خلاصه، در باب مزایای استفاده از محاسبات سنگین (HPC) می‌توان گفت که این تکنولوژی زمینه‌ساز دستاوردهای علمی جدید، بهینه‌سازی طراحی مهندسی، و افزایش رقابت‌پذیری صنعتی است؛ زیرا اجازه می‌دهد پروژه‌های تحقیقاتی و تجاری به سرعت و با دقت بالا پیش روند.
کاربردهای HPC در صنایع مختلف
کاربردهای HPC بسیار گسترده و نشان‌دهنده تأثیر این فناوری بر بسیاری از حوزه‌ها هستند. در اینجا نگاهی به برخی از مهم‌ترین کاربردهای HPC در صنایع مختلف می‌اندازیم:
| صنعت | کاربرد |
|---|---|
| تحقیقات علمی و آکادمیک | شبیه‌سازی فیزیک: فیزیک کوانتوم، پیش‌بینی آب و هوا، نجوم، علم مواد. شیمی و زیست‌شناسی: مدل‌سازی مولکولی، تحلیل ژنوم. |
| مهندسی | طراحی و تحلیل: خودرو، هواپیما، سازه (CFD, FEA). |
| علوم زیستی، بهداشت و پزشکی | تحقیقات پیشرفته: ژنتیکی، کشف و توسعه دارو، تصویربرداری پزشکی. استفاده از سیستم‌های محاسبات سنگین در این حوزه برای سرعت بخشیدن به درمان‌ها. |
| هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) | آموزش مدل‌های بزرگ: استفاده از محاسبات با کارایی بالا در هوش مصنوعی برای آموزش مدل‌های پیچیده. |
| امور مالی | تحلیل پیشرفته: مدل‌سازی ریسک، تحلیل بازار، معاملات الگوریتمی، شناسایی تقلب. |
| صنعت نفت و گاز | اکتشاف و مدیریت: تحلیل داده‌های لرزه‌ای، شبیه‌سازی مخازن. |
| رسانه و سرگرمی | تولید محتوای بصری: جلوه‌های ویژه (VFX)، انیمیشن، ویرایش ویدئو پروضوح. سیستم‌های محاسبات با کارایی بالا برای رندرینگ سریع. |
| سایر کاربردها | پیش‌بینی آب و هوا، امنیت سایبری، تحلیل کلان داده (بیگ دیتا)، انرژی‌های تجدیدپذیر. این کاربردها نشان‌دهنده نقش حیاتی HPC در پیشرفت‌های مدرن هستند. |
این کاربردها نشان‌دهنده نقش حیاتی HPC در پیشرفت‌های مدرن هستند.
انواع معماری‌های کلاسترهای محاسبات سنگین (HPC)
انواع کلاسترهای HPC بر اساس نوع پردازنده‌های اصلی و بارهای کاری هدف متفاوتند و به درک معماری سیستم های HPC کمک می‌کنند:
- کلاسترهای پردازشی (Compute Clusters): عمدتاً مبتنی بر CPU، برای بارهای کاری علمی و مهندسی سنتی مناسب.
- کلاسترهای مبتنی بر گرافیک (GPU Clusters): دارای شتاب‌دهنده‌های GPU، برای AI/ML و شبیه‌سازی‌های نیازمند پردازش موازی عظیم.
- کلاسترهای هیبریدی (Hybrid Clusters): ترکیبی از گره‌های CPU و GPU، برای انعطاف‌پذیری در اجرای طیف وسیعی از بارهای کاری.
انتخاب نوع کلاستر به نیازهای خاص محاسباتی بستگی دارد.
ارتباط محاسبات سنگین با رایانش ابری (HPC ابری)
همگرایی HPC با رایانش ابری منجر به ظهور HPC ابری (Cloud HPC) شده است. این امکان دسترسی به منابع HPC را از طریق اینترنت فراهم میکند.
مزایای استفاده از HPC ابری
- کاهش نیاز به سخت‌افزار و سرمایه‌گذاری اولیه.
- پرداخت به میزان مصرف (Pay-as-you-go). هزینه استفاده از HPC ابری بر اساس مصرف محاسبه می‌شود.
- مقیاس‌پذیری بی‌نهایت و انعطاف‌پذیری بالا.
- دسترسی جهانی به منابع.
- دسترسی به آخرین فناوری‌ها.
- کاهش بار مدیریت و نگهداری.
تفاوت HPC با رایانش ابری و تفاوت HPC On-premises با HPC ابری
- تفاوت HPC و رایانش ابری: رایانش ابری یک مدل ارائه خدمات است؛ HPC نوعی نیاز محاسباتی. محاسبات سنگین می‌تواند روی پلتفرم ابری اجرا شود (HPC ابری) و یا روی زیرساخت داخلی یا محاسبات سنگین در محل (HPC On-premises)
- تفاوت HPC در محل و HPC ابری: در HPC در محل یا On-premises HPC، سازمان مالک و مدیر سخت‌افزار است؛ هزینه اولیه بالا و عملیاتی ثابت دارد و مقیاس‌پذیری نیز محدود است. در HPC ابری، ارائه‌دهنده ابری مالک و مدیر است؛ مدل هزینه به میزان مصرف است؛ مقیاس‌پذیری بسیار بالاست.
بسیاری از سازمان‌ها از رویکرد هیبریدی استفاده می‌کنند و منابع داخلی و ابری را ترکیب می‌کنند. محاسبات سنگین ابری دسترسی به محاسبات با کارایی بالا را بسیار آسان‌تر کرده است.
نگاهی به وضعیت و مراکز HPC در ایران
در ایران نیز در سال‌های اخیر توجه ویژه‌ای به توسعه زیرساخت‌های محاسباتی شده است. به عنوان نمونه، «ابررایانه سیمرغ» در دانشگاه صنعتی امیرکبیر به بهره‌برداری رسیده است که توان پردازشی حدود 0.56 پتابایت‌فلاپس دارد و به زودی به 1 پتابایت‌فلاپس خواهد رسید. سیستم سیمرغ که در مرکز تحقیقات ابررایانش دانشگاه امیرکبیر مستقر است، برای کاربردهای سنگینی مانند هوش مصنوعی، تحلیل داده ترافیکی، مدل‌سازی آب‌و‌هوا و پردازش تصویر طراحی شده است.
علاوه بر آن، در ایران چندین مرکز محاسبات پیشرفته راه‌اندازی شده‌اند. بر اساس اعلام شبکه آزمایشگاه‌های فناوری‌های راهبردی، حداقل شش مرکز ابررایانه در ایران فعال هستند که به پژوهشگران خدمات محاسبات موازی ارائه می‌دهند. از جمله این مراکز می‌توان به مرکز ابررایانش دانشگاه صنعتی شریف و دانشگاه امیرکبیر، موسسه تحقیقات بنیادی، و شرکت‌های فعال در حوزه فناوری اطلاعات اشاره کرد.
بدین ترتیب محققان ایرانی می‌توانند با بهره‌مندی از اعتبار پژوهشی به این مراکز دسترسی داشته باشند. با این وجود، به دلیل تحریم‌های بین‌المللی، خرید قطعات مدرن ابررایانه برای ایران دشوار است و بیشتر تجهیزات لازم از مسیرهای خاص تأمین می‌شود. به‌رغم این چالش‌ها، توسعه زیرساخت‌های محاسبات سنگین در ایران با سرعت در حال انجام است و هر سال شاهد ارتقاء توان محاسباتی و راه‌اندازی نسل‌های جدیدتری از ابررایانه‌ها هستیم. همچنین شرکت‌هایی مثل آرتیان با رویکردی متفاوت، شروع به معماری و ساخت سرورهای کاستوم اختصاصی کرده‌اند که در کنار بومی بودن بتوانند از پس محاسبات سنگین هم بر بیایند.
آینده محاسبات با کارایی بالا HPC
آینده محاسبات سنگین با نوآوری‌های در حال ظهور گره خورده است. به‌ویژه تلفیق هوش مصنوعی با HPC روندی تأثیرگذار خواهد بود؛ نیاز به آموزش مدل‌های زبانی بزرگ و شبکه‌های عصبی پیچیده، تقاضای بی‌سابقه‌ای برای توان محاسباتی ایجاد کرده است. مراکز HPC امروزی با افزودن پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پیشرفته، برای پاسخ به این نیاز خود را مجهز می‌کنند.
از سوی دیگر حرکت از رایانش مبتنی بر CPU به رایانش ابری GPU محور یکی از ترندهای مهم است؛ این انتقال منابع مقیاس‌پذیرتری را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری اولیه کلان در اختیار کسب‌وکارها می‌گذارد.
به علاوه، رایانش کوانتومی گرچه هنوز در مراحل اولیه است، وعده‌ی حل مسائلی را می‌دهد که از دسترس سامانه‌های سنتی HPC خارج هستند. فناوری کوانتومی در آینده می‌تواند برخی محاسبات بسیار پیچیده (مثل شبیه‌سازی مولکولی یا رمزنگاری) را متحول کند.
در کنار این تحولات تلاش برای رسیدن به مقیاس اکسا اسکیل ادامه دارد؛ چندین کشور و شرکت بزرگ در حال ساخت ابررایانه‌هایی هستند که توان محاسباتی آنها به این محدوده برسد. با پیشرفت سخت‌افزار و نرم‌افزار کاربردهای جدیدی نیز برای HPC ظهور خواهد کرد؛ به طوری که حوزه‌هایی مانند پزشکی دقیق، تحقیقات کوانتومی، و تحلیل بیگ‌دیتا بیش از پیش متکی به توان محاسباتی فزاینده خواهند بود. در مجموع محاسبات با کارایی بالا در مرکز توجه پیشرفت‌های فناوری قرار دارد و نقش آن در آینده صنایع و تحقیقات افزون‌تر خواهد شد.
آرتیان: طراحی و ساخت تجهیزات محاسبات سنگین HPC
پس از آشنایی عمیق با دنیای محاسبات سنگین و درک این که HPC چیست و چه نقشی در پیشبرد علم و صنعت دارد، نوبت به بحث در مورد تأمین‌کنندگان تجهیزات مورد نیاز برای ساخت این سیستم‌های قدرتمند می‌رسد. پیاده‌سازی یک سیستم محاسبات با کارایی بالا نیازمند سخت‌افزارهای تخصصی و قدرتمندی است که بتوانند نیازهای پردازشی و ارتباطی سنگین را برآورده سازند. شرکت‌هایی در این زمینه فعالیت می‌کنند که اجزای کلیدی معماری سیستم های HPC را فراهم می‌آورند.
آرتیان به عنوان یکی از شرکت‌های فعال در حوزه تجهیزات سخت‌افزاری، راهکارهایی را برای نیازهای مختلف محاسباتی ارائه می‌دهد. ما در زمینه تولید محصولاتی مثل سرور، تین کلاینت و اکسس پوینت فعالیم و در بحث محاسبات سنگین HPC، سرورهای تولیدی آرتیان جایگاه ویژه‌ای در بین محصولات ایرانی و بومی دارند.
این سرورها با داشتن قدرت پردازشی بالا، امکانات گسترش حافظه و پشتیبانی از انواع CPU ها و شتاب‌دهنده‌ها (کارت گرافیک)، گزینه‌ای مناسب برای استفاده به عنوان گره‌های پردازشی (Compute Nodes) در کلاسترهای HPC محسوب می‌شوند. طراحی این سرورها به‌گونه‌ای است که بتوانند ساعت‌ها و روزها تحت بارهای کاری سنگین و مداوم در محیط‌های HPC عمل کنند و نیازهای پردازش موازی در محاسبات با کارایی بالا را برآورده سازند.
اگر سازمان یا مجموعه شما به دنبال پیاده‌سازی یک سیستم محاسبات با عملکرد بالا در محل است یا قصد ارتقاء زیرساخت محاسبات سنگین موجود خود را دارد، انتخاب سرورهای مناسب، گام اول و حیاتی است. سرورهای آرتیان می‌توانند بخش کلیدی از پازل سخت‌افزاری مورد نیاز برای ساخت یک کلاستر HPC باشند.
در کنار سرورها، هرچند تین کلاینت‌ها و اکسس پوینت‌های تولیدی آرتیان مستقیماً جزء اصلی یک کلاستر HPC نیستند، اما می‌توانند در زیرساخت کلی شبکه و دسترسی کاربران به منابع محاسباتی نقش ایفا کنند.
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره سرورها و سایر تجهیزات تولیدی آرتیان که می‌توانند بخشی از راهکار محاسبات سنگین HPC شما باشند، و همچنین مشاوره در زمینه انتخاب تجهیزات مناسب برای نیازهای خاص خود، میتوانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.
جمع بندی
در این مقاله، به این پرسش پاسخ دادیم که محاسبات سنگین HPC چیست؟ و دریافتیم که محاسبات عملکرد بالا یا همان محاسبات سنگین یک رویکرد پیشرفته برای انجام محاسبات در مقیاس بزرگ است که بر پایه تجمیع منابع و پردازش موازی در محاسبات با کارایی بالا استوار است. با بررسی اجزای HPC (محاسبات، شبکه، ذخیره‌سازی) و اینکه HPC چگونه کار میکند، درک عمیق‌تری از این سیستم‌ها حاصل شد و رابطه نزدیک محاسبات سنگین HPC با این که ابررایانه چیست نیز مورد اشاره قرار گرفت.
مزایای HPC مانند سرعت، توانایی حل مسائل پیچیده و تسریع نوآوری، اهمیت محاسبات با کارایی بالا را در دنیای مدرن برجسته می‌سازند. گستردگی کاربردهای HPC در صنایع مختلف، از علم تا صنعت و هوش مصنوعی مثل استفاده از محاسبات با کارایی بالا در هوش مصنوعی، نشان‌دهنده تأثیر این فناوری است. آشنایی با انواع کلاسترهای HPC و معماری سیستم های HPC نیز برای انتخاب راهکار مناسب ضروری است.
ظهور محاسبات با عملکرد بالای ابری دسترسی به این فناوری را عمومی‌تر کرده، هرچند تفاوت HPC با رایانش ابری و مسائلی مانند هزینه استفاده از محاسبات سنگین ابری در انتخاب مهم هستند. نگاهی به مراکز محاسبات سنگین در ایران نیز تلاش‌های ملی در این حوزه را نشان داد.
در نهایت، آینده HPC با هدف اگزاسکیل کامپیوتینگ و فراتر از آن، نویدبخش حل چالش‌های بزرگ‌تری است. محاسبات سنگین چیست؟ ابزاری حیاتی که درک جهان و پیشبرد مرزهای دانش و فناوری را ممکن می‌سازد و نقش آن در دهه‌های آینده بیش از پیش اهمیت خواهد یافت.
منابع:
- NVIDIA
- Intel
- AMD
- Amazon Web Services (AWS)
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Oracle Cloud Infrastructure (OCI)
- Oak Ridge National Laboratory (ORNL)
- EuroHPC Joint Undertaking
- TOP500
- HPCwire
- The Next Platform
سوالات متداول
محاسبات سنگین HPC به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و سیستم‌ها گفته می‌شود که با تجمیع توان محاسباتی متعدد، قادر به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها با سرعت بالا برای حل مسائل پیچیده علمی، مهندسی و سایر کاربردها هستند.
HPC یا محاسبات باعملکرد بالا بر پایه پردازش موازی استوار است. مسائل به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شده و به صورت همزمان توسط صدها یا هزاران پردازنده (گره) در یک کلاستر که با شبکه پرسرعت متصل شده‌اند، پردازش می‌شوند.
اجزای اصلی شامل بخش محاسبات (گره‌ها، پردازنده‌ها، شتاب‌دهنده‌ها مانند GPU اند)، شبکه پرسرعت (برای ارتباط گره‌ها) و ذخیره‌سازی (با سیستم فایل‌های موازی) برای داده‌های عظیم هستند.
مزایای اصلی محاسبات سنگین شامل سرعت فوق‌العاده در پردازش، توانایی حل مسائل غیرقابل دسترس با رایانه‌های معمولی، پیشبرد تحقیقات و نوآوری، و بهینه‌سازی فرآیندها در صنایع مختلف است.
کاربردهای HPC بسیار گسترده است و شامل تحقیقات علمی (فیزیک، شیمی)، مهندسی، علوم زیستی و پزشکی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، امور مالی، و رسانه و سرگرمی می‌شود.
محاسبات سنگین یا HPC ابری امکان دسترسی به منابع HPC را از طریق اینترنت فراهم میکند. این مدل مزایایی مانند کاهش سرمایه‌گذاری اولیه، پرداخت به میزان مصرف و مقیاس‌پذیری بالا را ارائه می‌دهد.
آینده HPC با تلفیق هوش مصنوعی، حرکت به سمت رایانش GPU محور در ابر، پیشرفت رایانش کوانتومی و تلاش برای دستیابی به مقیاس اگزاسکیل گره خورده است.