Le calcul haute performance (HPC) est une technologie qui utilise des clusters de processeurs puissants travaillant en parallèle pour traiter d’énormes jeux de données multidimensionnelles, également appelés big data, et résoudre des problèmes complexes à des vitesses extrêmement élevées. Le HPC résout en temps réel certains des problèmes informatiques les plus complexes de notre époque.
Les systèmes HPC fonctionnent généralement à des vitesses plus d’un million de fois supérieures à celles des systèmes de bureau, d’ordinateur portable ou de serveur les plus rapides.
Pendant des décennies, les supercalculateurs, des ordinateurs sur mesure dotés de millions de processeurs ou de cœurs de processeur, ont joué un rôle clé dans le calcul haute performance. Les supercalculateurs sont toujours là : à l’heure où nous écrivons ces lignes, le supercalculateur le plus rapide est la société étasunienne Frontier (lien externe à ibm.com), avec une vitesse de traitement de 1,102 exaflops, soit un quintillion d’opérations en virgule flottante par seconde (flops). Mais aujourd’hui, de plus en plus d’entreprises exécutent des services HPC sur des clusters de serveurs informatiques à haut débit, hébergés sur site ou dans le cloud.
Les workloads HPC révèlent de nouvelles informations importantes qui font progresser les connaissances humaines et créent des avantages concurrentiels significatifs. Par exemple, le HPC séquence l’ADN, automatise les transactions boursières et exécute des algorithmes et des simulations d’intelligence artificielle (IA) (tels que ceux qui permettent la conduite automobile autonome) qui analysent des téraoctets de données provenant de capteurs IoT, de radars et de systèmes GPS en temps réel afin de prendre des décisions en une fraction de seconde.
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Un système informatique standard résout les problèmes principalement en utilisant l’informatique en série : il divise la workload en une séquence de tâches qu’il exécute les unes après les autres sur le même processeur.
En revanche, le HPC utilise :
Le calcul massivement parallèle
Le calcul parallèle exécute plusieurs tâches simultanément sur plusieurs serveurs ou processeurs informatiques. Il s’agit d’un calcul parallèle qui utilise des dizaines de milliers, voire des millions de processeurs ou de cœurs de processeur.
Clusters d’ordinateurs (également appelés clusters HPC)
Un cluster HPC se compose de plusieurs serveurs informatiques à haut débit mis en réseau, avec un planificateur centralisé qui gère la workload de calcul parallèle. Les ordinateurs, appelés nœuds, utilisent des processeurs multicœurs haute performance ou, plus probablement aujourd’hui, des GPU, qui sont bien adaptés aux calculs mathématiques rigoureux, aux modèles de machine learning et aux tâches gourmandes en graphiques. Un seul cluster HPC peut inclure 100 000 nœuds ou plus.
Composants haute performance
Toutes les autres ressources de calcul d’un cluster HPC, telles que la mise en réseau, la mémoire, le stockage et les systèmes de fichiers, sont à grande vitesse et à haut débit. Ce sont également des composants à faible latence qui peuvent suivre le rythme des nœuds et optimiser la puissance de calcul et les performances du cluster.
Il y a encore dix ans, le coût élevé du HPC (qui impliquait la possession ou la location d’un supercalculateur ou la création et l’hébergement d’un cluster HPC dans un centre de données sur site) le plaçait hors de portée de la plupart des organisations.
Aujourd’hui, le HPC dans le cloud, parfois appelé HPC en tant que service ou HPCaaS, offre aux entreprises un moyen nettement plus rapide, plus évolutif et plus abordable de tirer parti du HPC. Le HPCaaS comprend généralement l’accès aux clusters et à l’infrastructure HPC hébergés dans le centre de données d’un fournisseur de services cloud, ainsi que des capacités réseau (telles que l’IA et l’analytique de données) et une expertise HPC.
Aujourd’hui, trois tendances convergentes favorisent le HPC dans le cloud :
Hausse de la demande
Les organisations de tous les secteurs dépendent de plus en plus des informations en temps réel et de l’avantage concurrentiel résultant de la résolution de problèmes complexes que seules les applications HPC peuvent résoudre. Par exemple, la détection des fraudes à la carte de crédit, sur laquelle nous comptons tous et que la plupart d’entre nous avons vécu à un moment ou à un autre, s’appuie de plus en plus sur le HPC pour identifier les fraudes plus rapidement et réduire les faux positifs gênants, alors même que l’activité frauduleuse se développe et que les tactiques des fraudeurs changent en permanence.
Prévalence des réseaux RDMA à faible latence et à haut débit
L’accès direct à la mémoire à distance (RDMA) permet à un ordinateur du réseau d’accéder à la mémoire d’un autre ordinateur du réseau sans impliquer le système d’exploitation de l’un ou l’autre et sans interrompre le traitement de l’un ou l’autre. Cela permet de minimiser la latence et d’optimiser le débit. Les nouvelles structures RDMA hautes performances, notamment InfiniBand, l’architecture d’interface virtuelle et le RDMA sur Ethernet convergent, rendent essentiellement possible le HPC basé sur le cloud.
Disponibilité étendue du HPCaaS sur cloud public et cloud privé
Aujourd’hui, tous les principaux fournisseurs de service cloud public proposent des services HPC. Et si certaines organisations continuent d’exécuter des workloads HPC hautement réglementées ou sensibles sur site, nombre d’entre elles adoptent ou migrent vers les services HPC de cloud privé proposés par les fournisseurs de matériel et de solutions.
Les applications HPC sont devenues synonymes d’applications d’IA en général, et d’applications de machine learning et d’apprentissage profond en particulier. Aujourd’hui, la plupart des systèmes HPC sont créés en tenant compte de ces workloads. Ces applications HPC stimulent l’innovation continue dans les domaines suivants :
Santé, génomique et sciences de la vie
La première tentative de séquençage du génome humain a pris 13 ans ; aujourd’hui, les systèmes HPC peuvent accomplir cette tâche en moins d’une journée. Parmi les autres applications du HPC dans les soins de santé et les sciences de la vie, citons la découverte et la conception de médicaments, le diagnostic rapide du cancer et la modélisation moléculaire.
Services financiers
Outre le trading automatisé et la détection des fraudes, le HPC alimente les applications dans la simulation Monte Carlo et d’autres méthodes d’analyse des risques.
Gouvernement et défense
Deux cas d’utilisation croissants du HPC dans ce domaine sont les prévisions météorologiques et la modélisation climatique, qui impliquent toutes deux le traitement de grandes quantités de données météorologiques historiques et des millions de changements quotidiens dans les points de données climatiques. Parmi les autres applications gouvernementales et de défense, citons la recherche dans le domaine de l’énergie et les travaux de renseignement.
Énergie
Dans certains cas qui se chevauchent avec le gouvernement et la défense, les applications HPC énergétiques comprennent le traitement de données sismiques, la simulation et la modélisation des réservoirs, l’analytique géospatiale, la simulation des vents et la cartographie de terrain.
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