Hyperberäkningskluster

Tencent Cloud High Performance Computing Cluster (HCC) är ett moln-HPC-kluster med högpresterande molnservrar som kärnnoder. Genom att förlita sig på en unik HPC-klusterarkitektur uppnår det beräkning utan virtualiseringsoverhead och fullständig bevaring av serveregenskaper, samtidigt som det kombinerar den praktiska driften av ett hanterat HPC-kluster med den formidabla datorkraften hos ett GPU HPC-kluster. Det ger stöd för parallell beräkning med hög bandbredd och låg latens för scenarier som storskalig AI-utbildning, materialsimulering och industriell simulering med CAE.

Som en riktmärkesprodukt bland Cloud HPC-kluster implementerar High Performance Computing Cluster nodsammankoppling via ett RoCEv2 RDMA-nätverk, vilket uppnår en överföringslatens på så låg som 2us. Tillsammans med högpresterande lagringslösningar (som stöder elastisk skalning av COS/CFS och lokala NVMe SSD-hårddiskar) anpassar det sig perfekt till tunga I/O- och högkonkurrenskrav. Funktionerna hos ett Managed HPC Cluster befriar användarna från oro för underliggande resursoperationer, vilket gör att de kan fokusera på kärnverksamhetens innovation. GPU HPC Clusters heterogena hårdvaruaccelerationskapacitet förbättrar ytterligare kostnadseffektiviteten hos High Performance Computing Cluster, vilket gör att det utmärker sig i beräkningsintensiva scenarier som AI-utbildning. Oavsett om man bygger ett Cloud HPC Cluster för att hantera industriella simuleringsuppgifter eller driftsätter ett GPU HPC Cluster för att främja storskalig AI-modellutbildning, kan High Performance Computing Cluster utnyttja sin optimerade HPC Cluster-arkitektur och de effektiva fördelarna med ett Managed HPC Cluster, och fungerar som kärninfrastruktur för högpresterande databehandling på företagsnivå.

Vanliga frågor

F: Hur anpassar sig högpresterande databehandlingsklustret, som kärnformen av molnbaserade HPC-kluster, till komplexa högpresterande databehandlingsbehov genom egenskaperna hos GPU HPC-kluster och hanterade HPC-kluster?

A: Klustret för högpresterande databehandling (HPC) är baserat på en avancerad HPC-klusterarkitektur, som uppnår djup integration mellan den flexibla elasticiteten hos molnbaserade HPC-kluster och fördelarna med beräkningskraft hos GPU HPC-kluster. GPU HPC-klustret stöder den senaste generationen av GPU-instanser och heterogen hårdvaruacceleration, vilket avsevärt förbättrar beräkningseffektiviteten i scenarier som storskalig AI-träning och materialsimulering. Egenskaperna hos det hanterade HPC-klustret hanterar fullt ut uppgifter som resursplanering och driftshantering, vilket frigör användare från att investera i underliggande underhållskostnader. Samtidigt förbättrar högpresterande databehandlingsklustrets RDMA-höghastighetsnätverk och högpresterande lagringslösningar ytterligare de parallella beräkningsfunktionerna hos molnbaserade HPC-kluster. Oavsett om det gäller att hantera beräkningsintensiva uppgifter som utförs av GPU HPC-klustret eller komplex arbetsflödesberäkning som stöds av det hanterade HPC-klustret, säkerställer högpresterande databehandlingsklustret, genom sin optimerade HPC-klusterarkitektur, driftsresultat med låg latens och hög stabilitet.

F: Vilka är de viktigaste fördelarna med ett hanterat HPC-kluster? Hur samverkar det med HPC-klusterarkitekturen för att förbättra användarupplevelsen av molnbaserade HPC-kluster?

A: Den viktigaste fördelen med ett hanterat HPC-kluster ligger i att det är bekymmersfritt och effektivt, vilket inte kräver någon användaruppmärksamhet på underliggande operationer som serverdistribution eller nätverkskonfiguration, vilket möjliggör fokus enbart på själva affärsberäkningen. Denna egenskap skapar en perfekt synergi med den elastatiska högpresterande HPC-klusterarkitekturen. HPC-klusterarkitekturen stöder helt automatiserad provisionering och elastisk skalning, vilket gör resursplanering för det hanterade HPC-klustret mer flexibelt och möjliggör dynamisk justering av antalet noder baserat på uppgiftsskala. Samtidigt ger RDMA-höghastighetsnätverket och högpresterande lagring inom denna arkitektur ett stabilt prestandastöd för Cloud HPC-klustret. Detta säkerställer att det hanterade HPC-klustret bibehåller både bekvämlighet och beräkningskraft/hastighet vid bearbetning av storskaliga parallella beräkningsuppgifter. Dessutom är GPU HPC-klustrets heterogena accelerationskapacitet integrerad i det hanterade HPC-klustrets servicesystem, vilket ger Cloud HPC-klustret större kostnadseffektivitet i scenarier som AI-träning, vilket fullt ut återspeglar de omfattande fördelarna med High Performance Computing Cluster.

F: Varför kan ett GPU HPC-kluster bli kärnkonfigurationen för ett högpresterande datorkluster? Vilken nyckelroll spelar dess anpassning till HPC-klusterarkitekturen för att förbättra prestandan hos moln-HPC-kluster?

A: GPU HPC-klustret kan bli kärnkonfigurationen för högpresterande databehandlingsklustret eftersom det har imponerande parallella beräkningsfunktioner som exakt matchar behoven i beräkningsintensiva scenarier som storskalig AI-utbildning och industriell simulering. Denna fördel maximeras genom HPC-klusterarkitekturen. HPC-klusterarkitekturen använder RDMA-nätverkssammankoppling med låg latens, med en latens så låg som 2us, vilket gör samarbetsberäkning mellan flera noder inom GPU HPC-klustret effektivare och uppnår nästan linjära beräkningshastighetsförhållanden. Samtidigt tillåter den elastiska skalningsfunktionen som stöds av arkitekturen GPU HPC-klustret att dynamiskt justera datorkraften baserat på uppgiftskrav, vilket undviker resursslöseri. Som en kärnkomponent i moln-HPC-klustret förbättrar den djupa anpassningen mellan GPU HPC-klustret och HPC-klusterarkitekturen inte bara beräkningseffektiviteten för enskilda noder utan optimerar också resursutnyttjandet för hela det hanterade HPC-klustret. Detta gör det möjligt för högpresterande databehandlingsklustret att bibehålla robust datorkraft samtidigt som det erbjuder en flexibel och bekväm användarupplevelse i komplexa högpresterande databehandlingsscenarier.