HPC-Cluster (High Performance Computing Cluster)

Ein HPC-Cluster (High Performance Computing Cluster oder Hochleistungs-Computing-Cluster) ist ein Netzwerk miteinander verbundener Server, das für rechenintensive Anwendungen und Aufgaben entwickelt wurde, die eine hohe Verarbeitungsleistung und eine schnelle Datenübertragung erfordern. Parallelrechner-Cluster werden häufig in Wissenschaft, Universität oder Industrie eingesetzt, um komplexe Berechnungen durchzuführen, Simulationen zu erstellen oder große Datenmengen zu verarbeiten. Ein HPC-Cluster (High Performance Computing Cluster) besteht aus einer Gruppe miteinander verbundener Rechner oder Knoten, die für rechenintensive Arbeitsaufträge wie wissenschaftliche Simulationen, Datenanalyse, Big-Data-Verarbeitung und komplexe Berechnungen bestimmt sind. Supercomputer-Cluster können aus Hunderten oder sogar Tausenden von Knoten bestehen und erfordern eine umfangreiche Netzwerkinfrastruktur, um Knoten zu verbinden und zwischen ihnen zu kommunizieren.

Knoten in einem Hochgeschwindigkeits-Cluster sind normalerweise durch eine Hochgeschwindigkeitsverbindung verbunden, um eine schnelle und effiziente Datenübertragung zu gewährleisten. Hier kommen häufig Technologien wie InfiniBand oder Ethernet mit RDMA (Remote Direct Memory Access) zum Einsatz, um eine sehr geringe Latenz und eine hohe Bandbreite zu erreichen. Hochleistungsrechner-Cluster können auch mit spezialisierten Beschleunigern wie GPUs (Graphics Processing Units) oder FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) ausgestattet werden, um die Rechenleistung für bestimmte Aufgaben zu erhöhen. Clustering erhöht die Verarbeitungsleistung, indem sie die Vorteile der Parallelverarbeitung nutzen, bei der die Arbeit auf diverse Knoten verteilt und gleichzeitig ausgeführt wird. Dies kann die Rechenzeit erheblich verkürzen und die Abarbeitung komplexer Datensätze oder Simulationen beschleunigen. Die parallele Bearbeitung wird normalerweise durch dedizierte Software oder Frameworks wie MPI (Message Passing Interface), OpenMP (Open Multiprocessing) oder CUDA (Computing Unified Device Architecture) unterstützt.

HPC-Gruppierungen können auch die Gesamtbetriebskosten senken, indem viele Workloads in einer gemeinsamen Infrastruktur konsolidiert werden. Dadurch kann Hardware effizienter genutzt und Kosten gesenkt werden. Cluster können auch den Energieverbrauch senken, indem sie Arbeitsaufträge schneller erledigen und die Hardwareauslastung optimieren. Skalierbarkeit ist ein weiterer Vorteil von HPC-Clustern. Cluster sind modular und können einfach durch Hinzufügen weiterer Knoten oder Computer erweitert werden. Dadurch können sie wachsende Workloads bewältigen und Arbeitsgeschwindigkeit hinzufügen, wenn mehr Rechnerleistung benötigt wird. Hochgeschwindigkeits-Computing-Cluster bieten im Vergleich zu herkömmlichen Servern oder Workstations eine höhere Verarbeitungsleistung, Skalierbarkeit, Geschwindigkeit, Genauigkeit und geringere Kosten. Schnelligkeits-Cluster werden häufig in Bereichen wie Wissenschaft, Forschung, Automobil, Luft- und Raumfahrt und Finanzen verwendet, um komplexe Probleme und Herausforderungen zu lösen, die eine höhere Rechenkapazität erfordern.

HPC Pack 2019 ist die High-Performance-Computing-Softwarelösung von Microsoft, mit der Benutzer parallele und hochleistungsfähige Workloads auf Computern ausführen können, auf denen das Windows Betriebssystem ausgeführt wird. HPC Pack 2019 unterstützt verschiedene Arten von Anwendungen, einschließlich Modellierung und Simulation, Datenanalyse, maschinelles Lernen und Rendering, und bietet eine skalierbare, zuverlässige und leistungsstarke Plattform für die Bereitstellung von Hochleistungs-Computing-Workloads. Die neueste Version, HPC Pack 2019, bringt neue Funktionen und Verbesserungen, darunter eine verbesserte Docker-Container-Unterstützung, verbesserte Azure-Integrationsfunktionen, automatische Knotenaktualisierungen und -wartung sowie verbesserte Sicherheitsfunktionen.

Eine Hochleistungsrechner Storage Lösung (Speicherlösung) ermöglicht Hochleistungs-Computing-Clustern, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten und zu speichern. Hier sind einige wichtige Aspekte solcher Lösungen:

• Skalierbarkeit: Ein Storage sollte in der Lage sein, mit steigenden Benutzeranforderungen zu skalieren. Die Lösung sollte es ermöglichen, bei Bedarf zusätzliche Kapazität und CPU-Leistung hinzuzufügen.
• Parallelisierung: Ein effektives HPC Storage sollte die parallele Verarbeitung von Daten unterstützen, um die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern.
• Datensicherheit: Ein Storage sollte auch eine sichere Speicherung und Übertragung von Daten gewährleisten, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten zu schützen.
• Flexibilität: Storages sollten eine Vielzahl von Speicheroptionen unterstützen, einschließlich netzwerkbasierter Speicherung (NAS) und blockbasierter Speicherung (SAN) für eine flexible Datenspeicherung.
• Management: Ein Storage sollte auch einen robusten Satz von Verwaltungstools bieten, um Speicher einfach zu konfigurieren, zu überwachen und zu verwalten.

HPC-Clusterspeicherlösungen sind ein wesentliches Element einer erfolgreichen High-Performance-Computing-Umgebung und erfordern eine sorgfältige Planung und Konfiguration für optimale Leistung.

 

Einige Vorteile von Cloud- und High-Performance Computing (HPC) Clustern sind:

• Rechenleistung: HPC-Cluster bieten eine höhere Verarbeitungsleistung durch die Verwendung mehrerer Hardwareserver, die Berechnungen parallel durchführen können.
• Skalierbarkeit: HPC Clusterung ist hochgradig skalierbar und kann einfach erweitert werden, um den Anforderungen wachsender Workloads gerecht zu werden, indem weitere Knoten oder Server hinzugefügt werden.
• Schnellere Ergebnisse: Höchstgeschwindigkeits-Cluster können Aufgaben schneller ausführen, was zu schnelleren Ergebnissen führt, die in kürzerer Zeit verarbeitet werden können.
• Reduzierte Kosten: Cluster können die Gesamtbetriebskosten senken, indem verschiedene Workloads in einer gemeinsamen Infrastruktur konsolidiert werden, was zu Einsparungen bei den Hardwarekosten führt.
• Höhere Genauigkeit: Hochleistungsrechner-Cluster ermöglichen die Ausführung komplexer Simulationen und Modellierungen, um genaue Ergebnisse zu erzielen, die aufgrund höherer Rechnerleistung nicht möglich sind.
• Ausfallsicherheit: Ein Cluster bietet eine hohe Resiliez und Elastizität, da er unterschiedliche Knoten enthält, die Aufgaben ausführen können. Wenn einer der Knoten ausfällt, kann ein anderer Knoten übernehmen, um eine kontinuierliche Verfügbarkeit und Verarbeitung sicherzustellen.
• Flexibilität: Cluster können für eine Vielzahl von Verwendungen und Zwecken konfiguriert werden, einschließlich Simulation, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Rendering und mehr.
• Zentrales Management: HPC Cluster können zentral verwaltet werden, was die Durchführung von Wartungsaufgaben, die Installation von Sicherheitsupdates und die Überwachung der Ressourcennutzung erleichtert.
• Effiziente Ressourcennutzung: Computercluster nutzen Ausstattungen effizient, da Aufgabenbereiche auf mehrere Knoten verteilt werden können, um die Last gleichmäßig zu verteilen und die Kapazität besser zu nutzen.
• Erhöhte Produktivität: Durch die Verwendung von Computer-Clustern können Tätigkeiten schneller und effizienter ausgeführt werden, wodurch die Produktivität gesteigert wird.
• Virtualisierungsfunktion: Durch den Einsatz von Virtualisierungstechnologie können Benutzer unterschiedliche virtuelle Maschinen in einem Cluster ausführen, wodurch es möglich wird, mehrere Anwendungen oder Betriebssysteme auf demselben physischen Server zu hosten.
• Zusammenarbeit: Ein Rechnerverbund ermöglicht es Benutzern, an einem Projekt zusammenzuarbeiten, indem sie Ressourcen teilen und ihre Arbeit synchronisieren. Dies verbessert die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den Teammitgliedern.
• Skalierbare Speicherlösungen: Computercluster können auch verwendet werden, um skalierbare Speicherlösungen bereitzustellen, bei denen mehrere Festplatten oder Speichergeräte untereinander verbunden werden, um eine hohe Speicherkapazität bereitzustellen.
• Energieeffizienz: Cluster können so konfiguriert werden, dass sie Energie effizient nutzen, indem die Knotenkapazität dynamisch an die Anwendungsanforderungen angepasst und nicht benötigte Knoten ausgeschaltet werden. Das senkt die Energiekosten.
• Unterstützung von Big Data-Anwendungen: Rechencluster bieten die Skalierbarkeit und Produktivität, die zur Unterstützung von Big Data-Anwendungen wie Datenanalyse, Datenbanken, Data Warehouses, maschinellem Lernen und Deep Learning erforderlich sind.
• Cloud-Computing-Verfügbarkeit: Ein Rechnerverbund kann auch in Cloud-Computing-Lösungen integriert werden, um eine hybride Infrastruktur zu schaffen, die eine nahtlose Verbindung zwischen der lokalen Infrastruktur und Cloud-Diensten herstellt.
• Unterstützung für parallele Computerberechnungen: Cluster können die Kapazität parallelisierbarer Anwendungen verbessern, indem mehrere Prozesse oder Threads parallel auf verschiedenen Knoten des Clusters ausgeführt werden.
• Verbesserte Datenintegrität: Computercluster bieten verbesserte Datenintegrität und -sicherheit, da Daten redundant über mehrere Knoten hinweg gespeichert werden können, um Datenverluste oder Fehler zu minimieren.
• Einfachere Anwendungsverwaltung: Cluster bieten eine einfache Möglichkeit zur Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen, da Anwendungen auf einem zentralen Knoten installiert und dann automatisch auf andere Knoten verteilt werden können.
• Lastausgleichsfunktionen: Compute-Cluster können auch so konfiguriert werden, dass sie die Last auf Knoten basierend auf der Kapazität jedes Knotens verteilen, um einen gleichmäßigen Lastausgleich und eine optimierte Power sicherzustellen.
• Bessere Nutzung von Cloud-Diensten: Durch die Integration von Cloud-Computing mit Computer-Clustern können Unternehmen Cloud-Dienste effizienter nutzen, indem sie die Rechenleistung und Speicherkapazität des Clusters erweitern und dadurch die Kosten für die Nutzung von Cloud-Diensten senken.
• Management: HPC-Management bezieht sich auf die Verwaltung und Überwachung von Hochleistungscomputersystemen, um sicherzustellen, dass sie effizient laufen und die Anwendungsanforderungen erfüllen.

 

Voraussetzungen für High-Performance Computing (HPC) Cluster

Die Implementierung eines HPC-Clusters erfordert bestimmte Voraussetzungen an Infrastrukturen und Hardware der Hochleistungsrechner, um sicherzustellen, dass das System effizient und zuverlässig arbeitet. Hier sind einige wichtige Voraussetzungen für einen Big-Data-Cluster:

• Netzwerkinfrastruktur: HPC-Verbände erfordern ein robustes Netzwerk (Network) mit hoher Bandbreite und geringer Latenz. Dies kann durch die Verwendung von InfiniBand, Ethernet oder Fibre Channel erreicht werden. Die Netzwerkinfrastruktur muss auch redundant sein, um Ausfallzeiten zu minimieren.
• Hochleistungsserver: Cluster erfordern leistungsstarke Server, die für Hochleistungs-Computing-Anwendungen ausgelegt sind. Diese Server sollten über schnelle Prozessoren (CPU), eine große Anzahl von Kernen (Nodes, Cores), eine hohe Speicherkapazität (SSH) und schnelle I/O-Subsysteme verfügen.
• Speichersubsystem: Hochleistungsrechnen-Cluster erfordern ein schnelles und zuverlässiges Speichersubsystem (Storage), um die anspruchsvollen Bedingungen von High-Performance-Computing-Anwendungen zu erfüllen. Dies kann durch die Verwendung von Festplatten mit hoher Kapazität, Solid-State-Laufwerken oder dedizierten Hochleistungsspeicher-Arrays erreicht werden.
• Cluster-Verwaltungssoftware: Maximalgeschwindigkeits-Cluster erfordern eine spezialisierte Cluster-Verwaltungssoftware, um die Ressourcenverwaltung, den Lastausgleich und die Verteilung von Pflichten auf verfügbare Knoten im Cluster zu erleichtern. Die Software sollte auch die Systemleistungsüberwachung und Fehlermanagementprozesse unterstützen.
• Technisches Personal: Cluster erfordern ein Team erfahrener IT-Experten, die das System entwerfen, implementieren, konfigurieren und warten können. Dies erfordert häufig Fachwissen in den Bereichen Netzwerkinfrastruktur, Servertechnologie, Cluster-Management-Software und High-Performance-Computing-Anwendungen.

Die Implementierung eines HPC-Clusters erfordert eine robuste Netzwerkinfrastruktur, leistungsstarke Server, zuverlässige Speichersubsysteme, Cluster-Verwaltungssoftware und ein Team erfahrener IT-Experten. Mit diesen Voraussetzungen können Parallelverarbeitung-Cluster effizient und zuverlässig arbeiten, um anspruchsvolle High-Performance-Computing-Anwendungen zu unterstützen.

 

Hardware und Server Erfordernisse von High Availability (HA) Cluster

HA-Cluster benötigen leistungsstarke Server, um rechenintensive Anwendungen schnell verarbeiten zu können. Im Folgenden sind einige wichtige Anforderungen für Hardwareserver aufgeführt:

• Prozessoren: Hochleistungsanwendungen-Cluster erfordern Servertechnik mit leistungsstarken Prozessoren mit einer großen Anzahl von Kernen. Beispielsweise bieten die neusten Intel Xeon Prozessoren oder AMD EPYC Prozessoren bis zu 64 Kerne pro Prozessor und sind damit ideal für den Einsatz in HPC-Clustern geeignet.
• Arbeitsspeicher: High-Performance-Cluster erfordern Serversysteme mit ausreichend Arbeitsspeicher, um die Erfordernisse rechenintensiver Anwendungen zu bewältigen. Typischerweise sollten Hauptrechner mindestens 64 GB RAM oder mehr haben, abhängig von den Erfordernissen der Applikation.
• Netzwerkadapter: Failover-Cluster erfordern Server mit schnellen Netzwerkadaptern für schnelle Datenübertragungen zwischen Knoten im Cluster. InfiniBand-Adapter oder Ethernet-Adapter mit Geschwindigkeiten von 10 Gbit/s oder höher sind ideal für Hochleistungsvirtualisierung-Cluster.
• Festplatten: Redundanz-Cluster erfordern Servertechnik mit schnellen Festplatten für schnellen Datenzugriff. Solid State Drives (SSD) oder Festplattenlaufwerke mit hoher Kapazität und hoher Rotationsgeschwindigkeit sind ideal für Cluster-Computing.
• GPU-Beschleuniger: Serversysteme mit GPU-Beschleunigern können für rechenintensive Anwendungen wie maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz verwendet werden. GPUs können rechenintensive Arbeitsaufträge schneller ausführen als herkömmliche CPUs und die Leistungsausbeute von HPC-Clustern erheblich verbessern.

Spitzenleistungs-Cluster erfordern für einige Anwendungen Serverhardware mit leistungsstarken Prozessoren, ausreichend RAM, schnellen Netzwerkadaptern, schnellen Festplatten und möglicherweise GPU-Beschleunigern. Die Hardwareanforderungen variieren je nach den spezifischen Notwendigkeiten der Anwendung, die auf dem Ausfallsicherheits-Cluster ausgeführt werden soll.

 

Software für Load-Balancing-Cluster, Server-Cluster und HPC Cluster

Load-Balancing-Cluster erfordern spezielle Software, um rechenintensive Anwendungen auf den Cluster-Knoten zu parallelisieren. Im Folgenden sind einige wichtige Softwarekomponenten aufgeführt, die in einem typischen Verfügbarkeits-Cluster verwendet werden:

• Betriebssystem: Das Betriebssystem auf den Clusterknoten (Servercluster) muss für Scientific-Computing-Cluster optimiert sein und rechenintensive Anwendungen schnell und stabil ausführen können. Gängige Betriebssysteme für Resilienz-Cluster sind Linux-Distributionen wie CentOS, Ubuntu, SUSE Linux Enterprise oder Red Hat Enterprise Linux.
• Scheduler: Ein Scheduler ist eine Softwarekomponente, die die Jobausführung auf Clusterknoten verwaltet. Der Scheduler ist für die Verteilung von Arbeitsaufträgen auf die verfügbaren Knoten im Cluster und die Überwachung des Auftragsfortschritts verantwortlich. Gängige Beispiele für Scheduler in HPC-Clustern sind Slurm, Torque/Moab, PBS oder LSF.
• MPI-Bibliothek: MPI (Message Passing Interface) ist der Standard für die Datenparallelverarbeitung in HPC-Clustern. Die MPI-Bibliothek stellt Kommunikationsfunktionen zwischen Cluster-Knoten bereit und unterstützt eine effiziente parallele Bearbeitung von Daten. Gängige MPI-Bibliotheken sind OpenMPI, MPICH oder Intel MPI.
• Paralleles Dateisystem: Ein paralleles Dateisystem ist ein spezielles Dateisystem, das auf HPC-Clustern verwendet wird, um einen schnellen parallelen Zugriff auf Daten zu ermöglichen. Ein paralleles Dateisystem ermöglicht es, die Datenzugriffsleistung mit der Größe des Clusters zu skalieren. Beispiele für parallele Dateisysteme sind Lustre, GPFS oder BeeGFS.
• Cluster-Management-Tools: Verteiltes-Computing-Cluster erfordern eine umfassende Verwaltung von Ressourcen, Jobs, Benutzern und anderen Aspekten des Clusters. Es gibt verschiedene Tools und Dienstprogramme zum Verwalten von HPC-Clustern, einschließlich Clusterüberwachung, Protokollierung, Fehlerbehebung, Konfiguration und Wartung. Beispiele für Cluster-Management-Tools sind Ganglia, Nagios, Rocks Cluster, OpenHPC oder Warewulf.

Maximaltempo-Cluster erfordern spezielle Softwarekomponenten wie optimierte Serverbetriebssysteme, Scheduler, MPI-Bibliotheken, parallele Dateisysteme und Cluster-Management-Tools. Die Auswahl der richtigen Softwarekomponenten hängt von den spezifischen Spezifikationen der Applikation ab, die auf dem Lastenausgleichs-Cluster ausgeführt werden soll.

 

Lizenzierung von High Performance Cluster

Die Lizenzierung für HPC-Cluster ist abhängig von den verwendeten Softwarekomponenten. Hier sind einige wichtige Überlegungen bei der Lizenzierung eines HPC-Clusters:

• Betriebssystem: Die meisten Linux-Distributionen für Rechen-Cluster sind Open-Source-Software, die kostenlos heruntergeladen und installiert werden kann. Einige Linux-Distributionen bieten jedoch auch kommerzielle Editionen mit zusätzlichen Funktionen und Unterstützung an.
• Scheduler: Die meisten Planer für Ausfallsicherheits-Cluster sind Open-Source-Software, die kostenlos heruntergeladen und installiert werden kann. Einige kommerzielle Planer bieten jedoch zusätzliche Funktionen und Support, für die eine Lizenz erforderlich ist.
• MPI-Bibliotheken: Die meisten MPI-Bibliotheken für Hochdurchsatz-Computing-Cluster sind Open-Source-Software, die kostenlos heruntergeladen und installiert werden kann. Einige kommerzielle MPI-Bibliotheken bieten jedoch zusätzliche Funktionen und Unterstützung, die eine Lizenz erfordern.
• Parallel-Dateisystem: Die meisten parallelen Dateisysteme sind kommerzielle Software und erfordern eine Lizenz. Die Lizenzkosten für Parallel File System hängen von der Größe des Clusters und der erforderlichen Leistung ab
• Werkzeuge zur Cluster-Verwaltung: Die meisten Cluster-Verwaltungstools für Spitzengeschwindigkeits-Cluster sind Open-Source-Software, die kostenlos heruntergeladen und installiert werden kann. Einige kommerzielle Tools bieten jedoch zusätzliche Funktionen und Support, für die eine Lizenz erforderlich ist.

Die Lizenzierung eines HPC-Clusters kann je nach spezifischen Erwartungen und verwendeter Software komplex sein. Es ist wichtig, die Lizenzbedingungen sorgfältig zu lesen und sicherzustellen, dass alle erforderlichen Lizenzen erworben wurden, um eine reibungslose und legale Nutzung des Clusters zu gewährleisten.