رایانش با کارایی بالا (HPC) چیست؟ کاربردها، نحوه کار و انواع کلاسترها

HPC چیست؟

HPC چیست و چرا این‌قدر در دنیای فناوری اهمیت دارد؟ اگر با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارید یا به دنبال راه‌حلی برای حل مسائل پیچیده در کمترین زمان ممکن هستید، احتمالاً با چالش‌های محاسباتی سنگین روبه‌رو شده‌اید. رایانش با کارایی بالا (HPC) پاسخی قدرتمند به این نیازهاست و به شما امکان می‌دهد محاسبات عظیم را با سرعت و دقت بالا انجام دهید. این فناوری نه‌تنها برای محققان و مهندسان، بلکه برای کسب‌وکارها و حتی زندگی روزمره ما ارزشی بی‌نظیر خلق می‌کند.

در این مقاله از ابر آراز، شما را با مفهوم HPC، انواع آن، کاربردها و آینده این فناوری آشنا می‌کنیم تا بتوانید از پتانسیل آن به بهترین شکل استفاده کنید.

رایانش با کارایی بالا (HPC) چیست؟

به زبان ساده رایانش با کارایی بالا یا HPC (High Performance Computing) به استفاده از مجموعه‌ای از منابع محاسباتی قدرتمند برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و حل مسائل پیچیده با سرعت بسیار بالا اشاره دارد. برخلاف کامپیوترهای معمولی که وظایف را به‌صورت ترتیبی انجام می‌دهند، HPC از پردازش موازی بهره می‌برد. این یعنی وظایف به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شده و به‌صورت همزمان توسط چندین پردازنده یا گره (Node) اجرا می‌شوند.

این فناوری معمولاً از کلاسترهای محاسباتی تشکیل شده که شامل صدها یا حتی هزاران گره با پردازنده‌های چند هسته‌ای (CPU) یا واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) هستند. این گره‌ها از طریق شبکه‌های پرسرعت به هم متصل شده و با استفاده از نرم‌افزارهایی مثل MPI (Message Passing Interface) هماهنگ می‌شوند. HPC می‌تواند در محیط‌های محلی (On-Premises) یا در ابر (Cloud) پیاده‌سازی شود و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بدون نیاز به سرمایه‌گذاری سنگین، به قدرت محاسباتی بالا دسترسی پیدا کنند. (همچنین بخوانید: انواع ابر در رایانش ابری)

کاربردهای HPC چیست؟

برای اینکه بهتر درک کنیم که HPC چیست، بیایید کاربردهای آن را مرور کنیم. رایانش با کارایی بالا (HPC) در صنایع و حوزه‌های مختلف کاربردهای گسترده‌ای دارد. این فناوری به سازمان‌ها و محققان کمک می‌کند تا مسائل پیچیده را با سرعت و دقت حل کنند. در ادامه، چند کاربرد کلیدی آن را بررسی می‌کنیم.

• علوم پزشکی و ژنومیک

HPC در حوزه پزشکی و ژنومیک انقلابی ایجاد کرده است. برای مثال، توالی‌یابی ژنوم انسان که زمانی بیش از یک دهه طول می‌کشید، حالا با HPC در کمتر از یک روز انجام می‌شود. این فناوری در کشف دارو، تشخیص سریع بیماری‌هایی مثل سرطان و شبیه‌سازی مولکولی برای توسعه درمان‌های جدید نقش دارد. HPC به محققان امکان می‌دهد داده‌های عظیم ژنتیکی را تحلیل و الگوهایی را شناسایی کنند که به بهبود سلامت انسان کمک می‌کند.

• رسانه و سرگرمی

در صنعت رسانه و سرگرمی، HPC برای رندر تصاویر سه‌بعدی، جلوه‌های ویژه و پخش زنده رویدادها استفاده می‌شود. استودیوهای فیلم‌سازی از کلاسترهای HPC برای پردازش سریع فریم‌های انیمیشن استفاده می‌کنند تا زمان تولید کاهش یابد. همچنین، شرکت‌های استریمینگ از HPC برای تحلیل داده‌های کاربران و ارائه محتوای شخصی‌سازی‌شده بهره می‌برند.

• خدمات مالی و بانکی

HPC در بخش مالی برای تحلیل داده‌های کلان و تصمیم‌گیری‌های سریع حیاتی است. الگوریتم‌های معاملات خودکار (Automated Trading) با استفاده از HPC می‌توانند در کسری از ثانیه حجم عظیمی از داده‌های بازار را پردازش کنند. علاوه بر این، سیستم‌های تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری از HPC برای شناسایی الگوهای غیرعادی در تراکنش‌ها استفاده می‌کنند.

• هواشناسی و مدل‌سازی اقلیمی

پیش‌بینی دقیق آب‌وهوا و مدل‌سازی تغییرات اقلیمی به پردازش داده‌های عظیم نیاز دارد. HPC این امکان را فراهم می‌کند تا داده‌های هواشناسی از حسگرها، ماهواره‌ها و مدل‌های تاریخی در زمان واقعی تحلیل شوند. این فناوری به دولت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا برای بلایای طبیعی آماده شوند و سیاست‌های زیست‌محیطی مؤثری تدوین کنند.

• صنعت خودروسازی

در صنعت خودرو، HPC برای شبیه‌سازی و بهینه‌سازی طراحی خودروها استفاده می‌شود. شبیه‌سازی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) به مهندسان امکان می‌دهد آیرودینامیک خودرو را بهبود دهند و مصرف سوخت را کاهش دهند. همچنین، HPC در توسعه خودروهای خودران نقش دارد، جایی که مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرها آموزش داده می‌شوند.

به نقل از HPE

علاوه بر امکان مطالعه جهان، HPC کاربردهای مهمی در زندگی روزمره ما دارد، از جمله: شناسایی تقلب، مدیریت پرونده‌های پزشکی، پیش‌بینی آب‌وهوا و بهینه‌سازی خودروهای مسابقه‌ای.

HPC چگونه کار می کند؟

با اینکه HPC چیست و چه کاربردهایی دارد آشنا شدیم؛ اما قضیه مهم دیگری که در رابطه با آن مطرح است، در مورد نحوه کار آن است. رایانش با کارایی بالا بر پایه پردازش موازی و هماهنگی بین اجزای مختلف عمل می‌کند. برخلاف سیستم‌های محاسباتی سنتی که وظایف را به‌صورت ترتیبی پردازش می‌کنند، HPC وظایف را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و آن‌ها را به‌صورت همزمان روی چندین پردازنده یا گره اجرا می‌کند. این فرآیند از طریق یک کلاستر HPC انجام می‌شود که شامل سه جزء اصلی زیر است:

• محاسبات (Compute)
• شبکه (Network)
• ذخیره‌سازی (Storage)

هر کلاستر HPC از گره‌های محاسباتی تشکیل شده که می‌توانند پردازنده‌های چند هسته‌ای (CPU) یا واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) باشند. این گره‌ها از طریق شبکه‌های پرسرعت مثل InfiniBand به هم متصل هستند تا تأخیر (Latency) به حداقل برسد. نرم‌افزارهای مدیریت مانند MPI (Message Passing Interface) هماهنگی بین گره‌ها را برقرار می‌کنند و وظایف را به‌گونه‌ای تخصیص می‌دهند که منابع بهینه استفاده شوند. ذخیره‌سازی پرسرعت نیز برای دسترسی سریع به داده‌های عظیم ضروری است.

HPC می‌تواند به دو روش Scale-Up (افزایش توان یک سیستم) یا Scale-Out (توزیع وظایف بین چندین سیستم) طراحی شود. برای مثال، در Scale-Up، یک سرور قدرتمند با چندین هسته پردازشی وظایف را انجام می‌دهد، در حالی که در Scale-Out، وظایف بین سرورهای متعدد تقسیم می‌شوند. این انعطاف‌پذیری به HPC اجازه می‌دهد تا با نیازهای مختلف سازگار شود، از شبیه‌سازی‌های علمی گرفته تا تحلیل داده‌های تجاری.

مزایای HPC در ابر

اجرای HPC در محیط ابری مزایای متعددی دارد که آن را به گزینه‌ای محبوب برای سازمان‌ها تبدیل کرده است. برای اینکه بهتر درک کنید که مزایای HPC چیست، در ادامه، چند مزیت اصلی این رویکرد را بررسی می‌کنیم.

• مقیاس‌پذیری بالا

HPC در ابر امکان افزایش یا کاهش منابع محاسباتی را بر اساس نیاز فراهم می‌کند. برای مثال، اگر پروژه‌ای نیاز به پردازش موقت داده‌های عظیم داشته باشد، می‌توانید تعداد گره‌های محاسباتی را افزایش و پس از اتمام کار، آن‌ها را کاهش دهید. این انعطاف‌پذیری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بدون سرمایه‌گذاری در سخت‌افزارهای اضافی، با تغییرات تقاضا سازگار شوند.

• کاهش هزینه‌ها

یکی از بزرگ‌ترین مزایای HPC در ابر، مدل پرداخت به‌ازای مصرف است. به جای صرف هزینه‌های هنگفت برای خرید و نگهداری سوپرکامپیوترها، سازمان‌ها تنها برای منابعی که استفاده می‌کنند هزینه می‌پردازند. این رویکرد به‌ویژه برای استارتاپ‌ها و پروژه‌های تحقیقاتی با بودجه محدود ایده‌آل است؛ زیرا هزینه‌های اولیه و عملیاتی را به شدت کاهش می‌دهد.

• دسترسی به فناوری‌های پیشرفته

ارائه‌دهندگان ابری مانند Google Cloud و AWS به‌طور مداوم سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای خود را به‌روزرسانی می‌کنند. این یعنی کاربران HPC در ابر به جدیدترین پردازنده‌ها، GPU ها و ابزارهای هوش مصنوعی دسترسی دارند بدون اینکه نیازی به ارتقای زیرساخت‌های محلی داشته باشند. این مزیت به سازمان‌ها کمک می‌کند تا همیشه در لبه فناوری باقی بمانند.

• پایداری و کاهش مصرف انرژی

HPC محلی به دلیل مصرف انرژی بالا می‌تواند هزینه‌بر و غیرپایدار باشد. بسیاری از ارائه‌دهندگان ابری، مانند Google Cloud، از انرژی‌های تجدیدپذیر برای تأمین برق دیتاسنترهای خود استفاده می‌کنند. این موضوع نه‌تنها هزینه‌های انرژی را کاهش می‌دهد، بلکه اثرات زیست‌محیطی HPC را نیز کم می‌کند. برای سازمان‌های متعهد به پایداری، این یک مزیت بزرگ است.

انواع کلاسترهای HPC

منظور از کلاستر HPC چیست و چند نوع دارد؟ کلاسترهای HPC در طرح‌ها و پیکربندی‌های مختلفی طراحی می‌شوند تا نیازهای محاسباتی متنوع را برآورده کنند. در ادامه، انواع اصلی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

کلاسترهای همگن (Homogeneous Clusters)

در کلاسترهای همگن، تمام گره‌ها دارای سخت‌افزار و پیکربندی مشابهی هستند. این نوع کلاسترها به دلیل سادگی در مدیریت و برنامه‌ریزی، برای کارهایی که نیاز به اجرای یکنواخت وظایف دارند مناسب‌اند. مثلاً در رندر تصاویر گرافیکی، جایی که هر فریم به‌صورت مستقل پردازش می‌شود، کلاسترهای همگن عملکرد خوبی دارند. با این حال، این کلاسترها ممکن است برای وظایف متنوع که نیاز به سخت‌افزارهای تخصصی دارند، انعطاف‌پذیری کمتری داشته باشند.

کلاسترهای ناهمگن (Heterogeneous Clusters)

کلاسترهای ناهمگن از گره‌هایی با مشخصات متفاوت تشکیل شده‌اند، مانند گره‌های مجهز به CPU های قدرتمند یا GPU های تخصصی. این نوع کلاسترها برای کارهایی که نیاز به ترکیب توانایی‌های مختلف دارند، مثل آموزش مدل‌های یادگیری عمیق یا شبیه‌سازی‌های چندمرحله‌ای، ایده‌آل هستند. چالش اصلی این کلاسترها، پیچیدگی در مدیریت و تخصیص وظایف است؛ اما انعطاف‌پذیری بالای آن‌ها باعث شده در پروژه‌های پیشرفته‌تر محبوب باشند.

کلاسترهای محاسبات توزیع شده (Distributed Computing Clusters)

در این نوع کلاسترها، گره‌ها می‌توانند در مکان‌های مختلف جغرافیایی قرار داشته باشند و از طریق شبکه‌های پرسرعت به هم متصل شوند. این مدل برای سازمان‌هایی که منابع محاسباتی را در چندین مرکز داده یا در ترکیب با ابر دارند، مناسب است. محاسبات توزیع‌شده امکان استفاده از منابع گسترده‌تر را فراهم می‌کند، اما نیاز به مدیریت دقیق شبکه و کاهش تأخیر دارد.

کلاسترهای محاسبات موازی (Parallel Computing Clusters)

این کلاسترها برای اجرای وظایف به‌صورت کاملاً موازی طراحی شده‌اند و معمولاً برای کارهایی مثل شبیه‌سازی‌های فیزیکی یا تحلیل داده‌های عظیم استفاده می‌شوند. هر گره بخشی از وظیفه را برعهده می‌گیرد و از طریق پروتکل‌هایی مثل MPI با دیگر گره‌ها هماهنگ می‌شود. این نوع کلاسترها برای وظایف تنگاتنگ (Tightly Coupled) که گره‌ها نیاز به تبادل مستمر داده دارند، بسیار کارآمد هستند.

شروع کار با HPC

شروع کار با رایانش با کارایی بالا (HPC) ممکن است در نگاه اول پیچیده به نظر برسد، اما با برنامه‌ریزی مناسب، حتی سازمان‌های کوچک هم می‌توانند از این فناوری بهره‌مند شوند. ابتدا باید نیازهای محاسباتی خود را مشخص کنید: آیا به پردازش داده‌های عظیم، شبیه‌سازی‌های پیچیده یا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی نیاز دارید؟ این تحلیل به شما کمک می‌کند تا نوع کلاستر HPC (محلی یا ابری) و سخت‌افزار مورد نیاز (CPU یا GPU) را انتخاب کنید.

اگر بودجه محدودی دارید، HPC در ابر (HPCaaS) گزینه‌ای عالی است. برای شروع، می‌توانید با یک پروژه کوچک آغاز کنید: ثبت‌نام در پلتفرم ابری، انتخاب یک کلاستر HPC با پیکربندی ساده و اجرای یک کار محاسباتی آزمایشی گام اول این ماجرا است. بسیاری از این پلتفرم‌ها آموزش‌ها و پشتیبانی فنی ارائه می‌دهند تا فرآیند را ساده‌تر کنند.

برای پروژه‌های محلی، نیاز به خرید سرورهای قدرتمند، شبکه‌های پرسرعت و نرم‌افزارهای مدیریت مثل OpenMPI دارید. استخدام متخصصان HPC نیز برای راه‌اندازی و نگهداری سیستم ضروری است. در هر دو حالت، یادگیری ابزارهای مدیریت کلاستر و بهینه‌سازی کدها برای پردازش موازی اهمیت زیادی دارد.

آینده HPC چیست؟

در نهایت آینده HPC چیست و به کجا ختم خواهد شد؟ آینده رایانش با کارایی بالا روشن و پر از نوآوری است. با پیشرفت فناوری، HPC در حال حرکت به سمت مقیاس‌های بزرگ‌تر و کاربردهای متنوع‌تر خواهد بود. یکی از مهم‌ترین روندها، دستیابی به سوپرکامپیوترهای اگزااسکیل (Exascale) است که قادر به انجام یک کوانتیلیون (10^18) عملیات در ثانیه هستند. این سطح از قدرت محاسباتی می‌تواند شبیه‌سازی‌های دقیق‌تری در زمینه‌هایی مثل پزشکی، تغییرات اقلیمی و هوش مصنوعی ارائه دهد.

از طرفی دیگر ادغام HPC با فناوری‌های نوظهور مثل محاسبات کوانتومی نیز در این زمینه بسیار مهم هستند. اگرچه محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل اولیه است، ترکیب آن با HPC می‌تواند مسائل پیچیده‌ای مثل شبیه‌سازی رفتار مولکول‌ها را با سرعت بی‌سابقه‌ای حل کند.

همچنین، رشد هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تقاضا برای HPC را افزایش داده است، زیرا مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارند.

به نقل از QuEra Computing

آینده HPC بی‌تردید با تکامل رایانش کوانتومی گره خورده است. در سال‌های آینده، همگرایی فزاینده‌ای بین فناوری‌های کوانتومی و کلاسیک را شاهد خواهیم بود که منجر به یک سیستم محاسباتی ترکیبی می‌شود که قادر است چالش‌هایی را فراتر از توانایی‌های فعلی HPC حل کند.

شرکت های بزرگ فعال در زمینه HPC

چندین شرکت پیشرو در جهان خدمات و فناوری‌های مرتبط با HPC را ارائه می‌دهند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین آن‌ها معرفی شده‌اند:

1. Amazon Web Services (AWS) :AWS خدمات HPC ابری را با کلاسترهای مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهد که برای هوش مصنوعی، شبیه‌سازی و تحلیل داده مناسب‌اند.
2. Microsoft Azure :Azure با ارائه زیرساخت‌های HPC ابری و ابزارهای هوش مصنوعی، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا پروژه‌های محاسباتی سنگین را اجرا کنند.
3. Google Cloud :Google Cloud با تمرکز بر پایداری و شبکه‌های پرسرعت، خدمات HPC را برای کاربردهایی مثل ژنومیک و رسانه ارائه می‌دهد.
4. IBM Cloud :IBM با همکاری اینتل، راه‌حل‌های HPC قدرتمندی برای صنایع مختلف ارائه می‌دهد، به‌ویژه در زمینه هوش مصنوعی و تحلیل داده.
5. NVIDIA :NVIDIA با ارائه GPU های پیشرفته، نقش کلیدی در کلاسترهای HPC برای یادگیری عمیق و شبیه‌سازی دارد.

این شرکت‌ها با ارائه زیرساخت‌ها و ابزارهای پیشرفته، HPC را برای طیف وسیعی از کاربران قابل دسترس کرده‌اند.

ارتباط HPC و رایانش ابری

ممکن است از خود بپرسید که ارتباط رایانش ابری و HPC چیست و چطور این دو فناروی به هم مرتبط می‌شوند؟ در اصل HPC و رایانش ابری مکمل یکدیگر هستند و ترکیب آن‌ها امکانات جدیدی را برای کاربران فراهم کرده است.

رایانش ابری چیست؟

رایانش ابری (Cloud Computing) به ارائه منابع محاسباتی مانند سرورها، فضای ذخیره سازی و پایگاه داده و نرم‌افزارها از طریق اینترنت اشاره دارد. به جای خرید و نگهداری سخت‌افزارهای گران‌قیمت، سازمان‌ها می‌توانند این منابع را از ارائه دهندگان خدمات ابری مانند Google Cloud، AWS، یا Microsoft Azure اجاره کنند. رایانش ابری انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و دسترسی آسان به فناوری‌های پیشرفته را فراهم می‌کند. این ویژگی‌ها باعث شده تا به بستری ایده‌آل برای اجرای HPC تبدیل شود، به‌ویژه برای سازمان‌هایی که نمی‌خواهند هزینه‌های سنگین زیرساخت‌های محلی را متحمل شوند.

جدول زیر، تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو فناوری را نشان می‌دهد:

راهکار ابر آراز

اگر به دنبال بهره‌مندی از قدرت رایانش با کارایی بالا (HPC) برای پروژه‌های خود هستید، ابر آراز با ارائه خدمات حرفه‌ای دواپس و سرورهای ابری پیشرفته، راه‌حلی ایده‌آل برای شماست. چه بخواهید شبیه‌سازی‌های پیچیده انجام دهید، داده‌های عظیم را تحلیل کنید، یا مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش دهید، تیم متخصص ما در ابر آراز زیرساخت‌های ابری مقیاس‌پذیر و بهینه را با پشتیبانی 24/7 ارائه می‌دهد. با خدمات دواپس ابر آراز، می‌توانید فرآیندهای توسعه و استقرار نرم‌افزار خود را تسریع کرده و از انعطاف‌پذیری HPC در ابر بهره‌مند شوید.

جمع‌بندی: HPC چیست؟

در مطلب فوق با اینکه HPC چیست به صورت کامل آشنا شدیم. ختم کلام رایانش با کارایی بالا (HPC) دنیایی از امکانات را برای حل مسائل پیچیده و پردازش داده‌های عظیم باز کرده است. از پزشکی و خودروسازی گرفته تا رسانه و هواشناسی، HPC به صنایع مختلف کمک می‌کند تا سریع‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتر عمل کنند. با ظهور HPC در ابر، این فناوری حالا برای سازمان‌های کوچک و بزرگ قابل دسترس است و آینده آن با پیشرفت‌هایی مثل محاسبات اگزااسکیل و کوانتومی حتی هیجان‌انگیزتر خواهد بود. اگر به دنبال راهی برای ارتقای پروژه‌های محاسباتی خود هستید، شروع با یک پلتفرم ابری HPC می‌تواند قدم اول باشد.

سوالات متداول

• HPC چیست و چه تفاوتی با کامپیوترهای معمولی دارد؟

HPC یا رایانش با کارایی بالا از کلاسترهای محاسباتی برای پردازش موازی داده‌ها استفاده می‌کند. برخلاف کامپیوترهای معمولی که وظایف را ترتیبی انجام می‌دهند، HPC وظایف را بین چندین پردازنده تقسیم کرده و سرعت بسیار بالاتری ارائه می‌دهد.

• آیا HPC فقط برای سازمان‌های بزرگ مناسب است؟

خیر، با HPC در ابر، حتی شرکت‌های کوچک و محققان مستقل می‌توانند از این فناوری استفاده کنند. مدل پرداخت به‌ازای مصرف هزینه‌ها را کاهش داده و دسترسی را آسان‌تر کرده است.

• چه صنایعی از HPC استفاده می‌کنند؟

HPC در صنایع مختلفی مثل پزشکی، خودروسازی، مالی، رسانه و هواشناسی کاربرد دارد. هرجایی که نیاز به پردازش داده‌های عظیم یا شبیه‌سازی‌های پیچیده باشد، HPC مفید است.