Apa itu komputasi kinerja tinggi (HPC)?

HPC memecahkan beberapa masalah komputasi paling kompleks saat ini secara real time. Sistem HPC biasanya berjalan dengan kecepatan lebih dari satu juta kali lebih cepat daripada sistem desktop, laptop, atau server standar tercepat.

Superkomputer, komputer yang dibuat khusus dan disertai jutaan prosesor atau inti prosesor, telah menjadi bagian yang vital dalam komputasi kinerja tinggi selama beberapa dekade. Tidak seperti mainframe, superkomputer jauh lebih cepat dan dapat menjalankan miliaran operasi floating-point dalam satu detik.

Superkomputer masih ada saat ini; superkomputer tercepat adalah Frontier yang berada di Amerika Serikat, dengan kecepatan pemrosesan 1,206 exaflop atau quintillion operasi floating point per detik (flop).¹ Namun saat ini, makin banyak organisasi yang menjalankan layanan HPC pada klaster server komputer berkecepatan tinggi, yang dihosting secara on premises atau di cloud.

Beban kerja HPC mengungkap insight baru yang memajukan pengetahuan manusia dan menciptakan keunggulan kompetitif yang signifikan. Misalnya, HPC mengurutkan DNA dan mengotomatiskan perdagangan saham. Komputasi ini menjalankan algoritma dan simulasi kecerdasan buatan (AI)—seperti yang memungkinkan sistem kendara otomatis pada mobil—yang menganalisis streaming data berukuran terabyte dari sensor IoT, radar, dan sistem GPS secara real-time untuk membuat keputusan dalam hitungan detik.

Sistem komputasi standar memecahkan masalah terutama dengan menggunakan komputasi serial. Sistem ini membagi beban kerja menjadi urutan tugas dan kemudian menjalankan tugas satu demi satu pada prosesor yang sama.

Komputasi paralel menjalankan beberapa tugas secara bersamaan di banyak server komputer atau prosesor. HPC menggunakan komputasi paralel berskala besar, yang menggunakan puluhan ribu hingga jutaan prosesor atau inti prosesor.

HPC cluster terdiri dari beberapa server komputer berkecepatan tinggi yang terhubung dengan penjadwal terpusat yang mengelola beban kerja komputasi paralel. Komputer, yang disebut node, menggunakan CPU multi-core berkinerja tinggi atau—yang lebih banyak dipakai saat ini—GPU, yang sangat cocok untuk perhitungan matematis yang berat, model machine learning (ML), dan tugas-tugas grafis yang intensif. Satu HPC cluster dapat mencakup 100.000 node atau lebih.

Linux adalah sistem operasi yang paling banyak digunakan untuk menjalankan HPC cluster. Sistem operasi lainnya termasuk Windows, Ubuntu, dan Unix.

Semua sumber daya komputasi lainnya dalam HPC cluster—seperti jaringan, memori, penyimpanan, dan sistem file—memiliki kecepatan dan output yang tinggi. Sumber daya tersebut juga merupakan komponen latensi rendah yang dapat mengimbangi node dan mengoptimalkan daya komputasi dan kinerja klaster.

Beban kerja HPC bergantung pada antarmuka penerusan pesan (MPI), pustaka standar dan protokol untuk pemrograman komputer paralel yang memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi antara node dalam klaster atau di seluruh jaringan.

Komputasi kinerja tinggi (HPC) mengandalkan bit dan prosesor konvensional yang digunakan dalam komputasi klasik. Sebaliknya, komputasi quantum menggunakan mekanika quantum berbasis teknologi khusus untuk memecahkan masalah yang kompleks. Algoritma quantum menciptakan ruang komputasi multidimensi yang merupakan cara yang jauh lebih efisien untuk memecahkan masalah yang rumit—seperti simulasi perilaku molekul—yang tidak dapat dipecahkan oleh komputer klasik atau superkomputer dengan cukup cepat. Komputasi quantum diperkirakan tidak akan menggantikan HPC dalam waktu dekat. Sebaliknya, kedua teknologi dapat digabungkan untuk mencapai efisiensi dan kinerja yang optimal.

Satu dekade yang lalu, tingginya biaya HPC—yang melibatkan kepemilikan atau penyewaan superkomputer atau membangun dan menghosting HPC cluster di pusat data lokal—membuat HPC tidak terjangkau bagi sebagian besar organisasi.

Saat ini HPC di cloud—terkadang disebut HPC-as-a-service, atau HPCaaS—menawarkan cara yang jauh lebih cepat, lebih dapat diskalakan, dan lebih terjangkau bagi perusahaan untuk memanfaatkan HPC. HPCaaS biasanya mencakup akses ke klaster dan infrastruktur HPC yang dihosting di pusat data penyedia layanan cloud, ditambah kemampuan jaringan (seperti AI dan analitik data) dan keahlian HPC.

Saat ini, tiga tren bersama-sama mendorong HPC di cloud.

Organisasi di semua industri makin bergantung pada insight real-time dan keunggulan kompetitif menggunakan aplikasi HPC untuk memecahkan masalah yang kompleks. Misalnya, deteksi penipuan kartu kredit—sesuatu yang kita semua andalkan dan sebagian besar dari kita pernah alami dari waktu ke waktu—makin bergantung pada HPC untuk mengidentifikasi penipuan dengan lebih cepat dan mengurangi positif palsu yang mengganggu, bahkan ketika aktivitas penipuan meluas dan taktik penipu terus berubah.

Sejak peluncuran teknologi seperti ChatGPT, organisasi telah dengan cepat meyakini janji AI generatif (gen AI) untuk mempercepat inovasi dan mendorong pertumbuhan. Perkembangan ini telah mendorong permintaan yang lebih besar akan komputasi kinerja tinggi. HPC menyediakan daya komputasi dan skalabilitas tinggi untuk mendukung beban kerja berbasis AI skala besar. Dalam sebuah laporan dari Intersect 360 Research, total pasar global untuk infrastruktur komputasi yang dapat diskalakan untuk HPC dan AI adalah 85,7 miliar USD pada tahun 2023, naik 62,4% dari tahun sebelumnya, terutama karena pengeluaran perusahaan hyperscale untuk infrastruktur AI mereka meningkat hampir tiga kali lipat .²

Akses memori langsung jarak jauh (RDMA) memungkinkan satu komputer jaringan untuk mengakses memori komputer jaringan lain tanpa melibatkan kedua sistem operasi komputer tersebut atau mengganggu pemrosesan kedua komputer tersebut. Ini membantu meminimalkan latensi dan memaksimalkan throughput, mengurangi kemacetan bandwidth memori. RDMA fabric kinerja tinggi yang sedang berkembang—termasuk InfiniBand, arsitektur antarmuka virtual, dan RDMA melalui Ethernet terkonvergensi—memungkinkan HPC berbasis cloud.

Saat ini, setiap penyedia layanan cloud publik terkemuka, termasuk Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud, dan IBM® Cloud, menawarkan layanan HPC. Sementara beberapa organisasi terus menjalankan beban kerja HPC yang diatur dengan ketat atau sensitif di lokasi, banyak yang terus mengadopsi atau bermigrasi ke layanan HPC cloud pribadi yang disediakan oleh vendor perangkat keras dan solusi.

HPC di cloud memungkinkan organisasi menerapkan banyak aset komputasi untuk memecahkan masalah yang kompleks dan memberikan manfaat berikut:

• Mengonfigurasi dan menerapkan beban kerja intensif dengan cepat.

• Mengurangi waktu untuk mencapai hasil melalui penskalaan dengan kapasitas sesuai permintaan.

• Mendapatkan efisiensi biaya dengan memanfaatkan teknologi untuk memenuhi kebutuhan Anda dan membayar hanya untuk daya komputasi yang Anda gunakan.

• Menggunakan alat manajemen dan dukungan penyedia cloud untuk merancang beban kerja HPC sesuai kebutuhan spesifik Anda.

Aplikasi HPC telah menjadi identik dengan AI, terutama machine learning (ML) dan aplikasi pembelajaran mendalam. Saat ini, sebagian besar sistem HPC dirancang dengan mempertimbangkan beban kerja ini.

Dari analisis data hingga penelitian mutakhir, HPC mendorong inovasi berkelanjutan dalam berbagai contoh penggunaan di berbagai industri berikut ini: