HPC چیست؟

محققان و مهندسان برای ساخت فرآیندها، سیستم‌ها و محصولات نوآورانه به محاسبات با کارایی بالا (HPC) متکی هستند. HPC در یک سیستم واحد یا چندین سیستم، در محل و در فضای ابری، بسیار مقیاس‌پذیر است و مزایای HPC را به طور فزاینده‌ای آشکار و در طیف وسیع‌تری از موارد استفاده قابل اجرا می‌کند.

محاسبات با کارایی بالا (HPC) چیست؟

محاسبات با کارایی بالا (HPC) مبتنی بر پردازش موازی عملیات محاسباتی پیچیده است. در واقع HPC فناوری‌ای است که از خوشه‌هایی از پردازنده‌های قدرتمند استفاده می‌کند که به صورت موازی برای پردازش مجموعه داده‌های عظیم و چندبعدی و حل مسائل پیچیده با سرعت بسیار بالا کار می‌کنند. یک سیستم HPC حجم کار را به وظایف کوچکتر تقسیم می‌کند و آنها را برای پردازش همزمان به چندین منبع اختصاص می‌دهد. این قابلیت‌های محاسبات موازی، خوشه‌های HPC را قادر می‌سازد تا حجم کار بزرگ را سریع‌تر و کارآمدتر از یک مدل محاسباتی سنتی اجرا کنند. سیستم‌های HPC معمولا با سرعتی بیش از یک میلیون برابر سریع‌تر از سریع‌ترین سیستم‌های رومیزی، لپ‌تاپ یا سرور معمولی اجرا می‌شوند.

 HPC چگونه کار می‌ کند؟

محاسبات با کارایی بالا، قدرت محاسباتی چندین کامپیوتر را برای انجام وظایف در مقیاس بزرگ که توسط یک کامپیوتر واحد قابل انجام نیستند، ترکیب می‌کند. نحوه کار HPC به شرح زیر است:

پیکربندی خوشه: یک خوشه HPC از چندین کامپیوتر یا گره تشکیل شده است که توسط یک شبکه پرسرعت به هم متصل شده‌اند. هر گره به یک یا چند پردازنده، حافظه و فضای ذخیره‌سازی مجهز است.

موازی‌سازی وظایف: کار محاسباتی به چندین وظیفه مستقل کوچکتر تقسیم می‌شود که می‌توانند همزمان روی گره‌های مختلف در خوشه اجرا شوند. به این کار موازی‌سازی وظایف گفته می‌شود.

توزیع داده‌ها: داده‌های مورد نیاز برای محاسبه بین گره‌ها توزیع می‌شود، بنابراین هر گره بخشی از داده‌ها را برای کار در اختیار دارد.

محاسبه: هر گره بخش مربوط به خود از محاسبات را به صورت موازی انجام می‌دهد و نتایج به اشتراک گذاشته شده و در نهایت تا زمان تکمیل کار ادغام می‌شوند.

نظارت و کنترل: خوشه شامل ابزارهای نرم‌افزاری است که عملکرد گره‌ها را نظارت کرده و توزیع وظایف و داده‌ها را کنترل می‌کند. این امر به اطمینان از اجرای کارآمد و مؤثر محاسبات کمک می‌کند.

خروجی: خروجی نهایی نتیجه محاسبات ترکیبی انجام شده توسط تمام گره‌های موجود در خوشه است. خروجی عموماً در یک سیستم فایل بزرگ و موازی ذخیره می‌شود و/یا به صورت گرافیکی به تصاویر یا سایر تصاویر بصری ارائه می‌شود تا کشف، درک و ارتباط را تسهیل کند.

با مهار قدرت جمعی چندین کامپیوتر، HPC امکان شبیه‌سازی‌های در مقیاس بزرگ، تجزیه و تحلیل داده‌ها و سایر وظایف محاسباتی را در کسری از زمانی که برای یک دستگاه واحد طول می‌کشد، فراهم می‌کند.

چرا HPC مهم است؟

محاسبات با کارایی بالا چیز جدیدی نیست. ایستگاه‌های کاری و ابررایانه‌های HPC مدت‌هاست که نقش اساسی در تحقیقات دانشگاهی، حل مسائل پیچیده و ایجاد اکتشافات و نوآوری‌ها ایفا می‌کنند. از طریق داده‌ها است که اکتشافات علمی پیشگامانه انجام می‌شود، نوآوری‌های متحول‌کننده تقویت می‌شوند و کیفیت زندگی میلیاردها نفر در سراسر جهان بهبود می‌یابد. HPC پایه و اساس پیشرفت‌های علمی، صنعتی و اجتماعی است.

محاسبات با کارایی بالا به چند دلیل مهم است:

سرعت و کارایی: سیستم‌های HPC می‌توانند محاسبات پیچیده را بسیار سریع‌تر از رایانه‌های سنتی انجام دهند و محققان و مهندسان را قادر می‌سازند تا مسائلی در مقیاس بزرگ را که با منابع محاسباتی سنتی غیرممکن است، حل کنند.

کشف علمی: HPC برای بسیاری از رشته‌های علمی، از جمله مدل‌سازی آب و هوا، دینامیک مولکولی و دینامیک سیالات محاسباتی، حیاتی است. این امر محققان را قادر می‌سازد تا سیستم‌ها و فرآیندهای پیچیده را شبیه‌سازی کنند و به اکتشافات جدیدی دست یابند.

طراحی و بهینه‌سازی محصول: HPC به طور گسترده در صنایعی مانند هوافضا، خودرو و انرژی برای شبیه‌سازی و بهینه‌سازی طراحی محصولات، فرآیندها و مواد، بهبود عملکرد آنها و کاهش زمان توسعه استفاده می‌شود.

تحلیل داده‌ها: HPC همچنین برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، مانند داده‌های تولید شده توسط مطالعات مشاهده‌ای، شبیه‌سازی‌ها یا آزمایش‌ها ضروری است. این امر محققان را قادر می‌سازد تا الگوها و همبستگی‌هایی را در داده‌ها شناسایی کنند که تشخیص آنها با استفاده از منابع محاسباتی سنتی دشوار است.

بهداشت و درمان: HPC به طور فزاینده‌ای در مراقبت‌های بهداشتی برای توسعه درمان‌ها و روش‌های درمانی جدید، از جمله پزشکی، کشف دارو و مدل‌سازی مولکولی مورد استفاده قرار می‌گیرد. HPC انقلابی در نحوه انجام تحقیقات و مهندسی ایجاد کرده و تأثیر عمیقی بر بسیاری از جنبه‌های زندگی ما داشته است، از بهبود کارایی فرآیندهای صنعتی گرفته تا واکنش به بلایا و کاهش اثرات آنها و همچنین افزایش درک ما از جهان اطرافمان.

مزایای محاسبات با کارایی بالا(HPC)

محاسبات با کارایی بالا مزایای زیادی دارد که از جمله مزایای HPC می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• با انجام عملیات محاسباتی فشرده در منابع مشترک، HPC می‌تواند سریع‌تر و با هزینه کمتری نسبت به روش‌های محاسباتی سنتی به نتایج دست یابد. در بسیاری از موارد، سیستم‌های کامپیوتری سنتی برای حل محاسبات یا شبیه‌سازی‌های پیچیده یا آموزش مدل‌های بسیار پیچیده هوش مصنوعی، زمان غیرعملی یا غیرممکنی را صرف می‌کنند. ماهیت موازی HPC می‌تواند کارایی را بهبود بخشد و ساعت‌ها یا حتی روزها در زمان پردازش صرفه‌جویی کند.
• فناوری HPC با دسترسی گسترده‌تر به پردازنده‌های مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا و حافظه، ذخیره‌سازی و شبکه با سرعت و ظرفیت بالا، در دسترس‌تر شده است. در نتیجه، HPC به طور فزاینده‌ای برای حل مشکلات پیچیده، تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم و طراحی راه‌حل‌های نوآورانه در  محیط های دولتی، تجاری و دانشگاه استفاده می‌شود.
• منابع مبتنی بر ابر همچنین می‌توانند به مقرون به صرفه‌تر شدن HPC کمک کنند. دانشمندان و مهندسان می‌توانند بارهای کاری HPC را در زیرساخت‌های داخلی خود اجرا کنند یا در فضای ابری مقیاس‌پذیر توسعه دهند تا به کاهش نیاز به سرمایه‌گذاری کمک کنند.

چالش‌های محاسبات با کارایی بالا

سیستم‌های HPC مزایای قانع‌کننده‌ای ارائه می‌دهند، اما چالش‌های منحصر به فردی نیز دارند. در ادامه این مقاله به  چالش‌های HPC پرداخته شده است.

از آنجا که HPC برای رسیدگی به مشکلات پیچیده طراحی شده است، خود سیستم‌ها اغلب بزرگ، پیچیده و گران هستند. از آنجایی که سیستم‌های HPC شامل صدها یا حتی هزاران هسته پردازنده می‌شوند، مقادیر زیادی انرژی مصرف می‌کنند و به سیستم‌های خنک‌کننده قدرتمندی نیاز دارند که منجر به هزینه‌های عملیاتی بالا می‌شود. علاوه بر این، استخدام تیمی از متخصصان HPC واجد شرایط برای راه‌اندازی و اجرای سیستم چالش برانگیز و گران است. در برخی موارد، انتقال فرآیندهای حیاتی HPC به ابر می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند.

چالش‌های امنیتی نیز به دلیل پیچیدگی سیستم‌های HPC و ماهیت به هم پیوسته عملیات موازی افزایش می‌یابد. برنامه‌های HPC اغلب به مجموعه داده‌های بزرگی، از جمله داده‌های حساس، متکی هستند و آنها را به اهداف جذابی برای جرایم سایبری و جاسوسی سایبری تبدیل می‌کنند. سیستم‌های HPC همچنین ممکن است بین گروه‌های بزرگی از کاربران به اشتراک گذاشته شوند و به آسیب‌پذیری‌های سیستم‌ها بیفزایند. فرآیندهای سختگیرانه امنیت سایبری و مدیریت داده‌ها باید شامل کنترل دسترسی باشند تا کاربران غیرمجاز یا کدهای مخرب نتوانند وارد سیستم شوند.

موارد استفاده HPC

کاربردهای HPC با هوش مصنوعی، به ویژه برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق، مترادف شده‌اند. امروزه، اکثر سیستم‌های HPC با در نظر گرفتن این حجم کاری طراحی شده‌اند.

از تجزیه و تحلیل داده‌ها گرفته تا تحقیقات پیشرفته، HPC نوآوری مداوم را در موارد استفاده در صنایع زیر هدایت می‌کند:

• مراقبت‌های بهداشتی، ژنومیک و علوم زیستی

اولین تلاش برای تعیین توالی ژنوم انسان ۱۳ سال طول کشید؛ امروزه، سیستم‌های HPC می‌توانند این کار را در کمتر از یک روز انجام دهند. سایر کاربردهای HPC در مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی شامل مدیریت سوابق پزشکی، کشف و طراحی دارو، تشخیص سریع سرطان و مدل‌سازی مولکولی است.

• رسانه‌ها و سرگرمی‌ها

کلاسترهای HPC سرعت بالای مورد نیاز برای پخش زنده رویدادها، رندر گرافیک سه‌بعدی و جلوه‌های ویژه و کاهش زمان و هزینه‌های تولید را فراهم می‌کنند. همچنین می‌توانند به شرکت‌های رسانه‌ای کمک کنند تا به بینش‌های مبتنی بر داده برای دستیابی به تولید و توزیع محتوای بهتر دست یابند.

• خدمات بانکی و مالی

علاوه بر معاملات خودکار و تشخیص تقلب، HPC برنامه‌های کاربردی را در شبیه‌سازی Monte Carlo و سایر روش‌های تحلیل ریسک تقویت می‌کند.

• صنعت خودرو

صنعت خودرو از HPC برای شبیه‌سازی و بهینه‌سازی طراحی محصولات و فرآیندها استفاده می‌کند.

• امنیت سایبری

HPC می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند تا الگوهایی را شناسایی کند که به جلوگیری از حملات سایبری یا سایر تهدیدات امنیتی کمک می‌کند.

مترجم: محبوبه فغانی نرم