Hyper-Computing-Cluster

Der Tencent Cloud High Performance Computing Cluster (HCC) ist ein Cloud-HPC-Cluster mit Hochleistungs-Cloud-Servern als Kernknoten. Dank seiner einzigartigen HPC-Cluster-Architektur ermöglicht er Berechnungen ohne Virtualisierungs-Overhead und unter vollständiger Beibehaltung der Servereigenschaften. Gleichzeitig vereint er den Bedienkomfort eines Managed HPC Clusters mit der enormen Rechenleistung eines GPU-HPC-Clusters. Er bietet Unterstützung für paralleles Rechnen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz für Anwendungsfälle wie umfangreiches KI-Training, Materialsimulation und industrielle CAE-Simulationen.

Als Benchmark-Produkt unter den Cloud-HPC-Clustern implementiert der High Performance Computing Cluster (HPC-Cluster) die Knotenverbindung über ein RoCEv2-RDMA-Netzwerk und erreicht so eine Übertragungslatenz von nur 2 µs. In Kombination mit leistungsstarken Speicherlösungen (die die elastische Skalierung von COS/CFS und lokalen NVMe-SSD-Festplatten unterstützen) eignet er sich optimal für hohe I/O- und Parallelverarbeitungsanforderungen. Die Funktionen eines Managed HPC-Clusters entlasten die Nutzer von den Sorgen um den Ressourcenbetrieb und ermöglichen ihnen, sich auf die Kerninnovation ihres Unternehmens zu konzentrieren. Die heterogene Hardwarebeschleunigung des GPU-HPC-Clusters steigert die Kosteneffizienz des HPC-Clusters zusätzlich und macht ihn ideal für rechenintensive Szenarien wie KI-Training. Ob beim Aufbau eines Cloud-HPC-Clusters für industrielle Simulationsaufgaben oder beim Einsatz eines GPU-HPC-Clusters für das Training umfangreicher KI-Modelle – der HPC-Cluster nutzt seine optimierte HPC-Cluster-Architektur und die Effizienzvorteile eines Managed HPC-Clusters und dient so als zentrale Infrastruktur für High Performance Computing auf Unternehmensebene.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie passt sich der High Performance Computing Cluster als Kernform von Cloud HPC-Clustern durch die Eigenschaften von GPU HPC-Clustern und Managed HPC-Clustern an komplexe Anforderungen des Hochleistungsrechnens an?

A: Der High Performance Computing Cluster (HPC-Cluster) basiert auf einer fortschrittlichen HPC-Clusterarchitektur, die die flexible Skalierbarkeit von Cloud-HPC-Clustern mit der Rechenleistung von GPU-HPC-Clustern optimal vereint. Der GPU-HPC-Cluster unterstützt GPU-Instanzen der neuesten Generation und heterogene Hardwarebeschleunigung, wodurch die Recheneffizienz in Szenarien wie umfangreichem KI-Training und Materialsimulationen deutlich gesteigert wird. Der Managed HPC-Cluster übernimmt Aufgaben wie Ressourcenplanung und Betriebsmanagement und entlastet so die Nutzer von den damit verbundenen Wartungskosten. Gleichzeitig verbessern das RDMA-Hochgeschwindigkeitsnetzwerk und die Hochleistungsspeicherlösungen des HPC-Clusters dessen parallele Rechenleistung. Ob rechenintensive Aufgaben im GPU-HPC-Cluster oder komplexe Workflow-Berechnungen im Managed HPC-Cluster – der High Performance Computing Cluster gewährleistet dank seiner optimierten Architektur geringe Latenz und hohe Stabilität.

F: Was sind die wichtigsten Vorteile eines Managed HPC Clusters? Wie wirkt er in Synergie mit der HPC-Clusterarchitektur, um die Benutzerfreundlichkeit von Cloud-HPC-Clustern zu verbessern?

A: Der Hauptvorteil eines Managed HPC Clusters liegt in seiner wartungsfreien und effizienten Funktionsweise. Der Benutzer muss sich nicht um zugrundeliegende Vorgänge wie Serverbereitstellung oder Netzwerkkonfiguration kümmern und kann sich so voll und ganz auf die eigentliche Datenverarbeitung konzentrieren. Diese Eigenschaft harmoniert perfekt mit der elastischen Höchstleistung der HPC-Cluster-Architektur. Die HPC-Cluster-Architektur unterstützt vollautomatische Bereitstellung und elastische Skalierung, wodurch die Ressourcenplanung für den Managed HPC Cluster flexibler wird und die Anzahl der Knoten dynamisch an den Umfang der Aufgaben angepasst werden kann. Gleichzeitig bieten das RDMA-Hochgeschwindigkeitsnetzwerk und der Hochleistungsspeicher dieser Architektur eine solide Leistungsunterstützung für den Cloud HPC Cluster. Dadurch wird sichergestellt, dass der Managed HPC Cluster sowohl komfortabel als auch leistungsstark und schnell ist, auch bei der Verarbeitung umfangreicher paralleler Rechenaufgaben. Darüber hinaus ist die heterogene Beschleunigungsfähigkeit des GPU HPC Clusters in das Servicesystem des Managed HPC Clusters integriert. Dies verleiht dem Cloud HPC Cluster eine höhere Kosteneffizienz in Szenarien wie KI-Training und unterstreicht die umfassenden Vorteile des High Performance Computing Clusters.

F: Warum kann ein GPU-HPC-Cluster die Kernkonfiguration eines Hochleistungsrechnerclusters bilden? Welche Schlüsselrolle spielt seine Anpassung an die HPC-Clusterarchitektur bei der Leistungssteigerung von Cloud-HPC-Clustern?

A: Der GPU-HPC-Cluster kann die Kernkonfiguration des Hochleistungsrechnerclusters bilden, da er über enorme parallele Rechenkapazitäten verfügt und somit die Anforderungen rechenintensiver Szenarien wie groß angelegtes KI-Training und industrielle Simulationen optimal erfüllt. Dieser Vorteil wird durch die HPC-Cluster-Architektur maximiert. Die HPC-Cluster-Architektur nutzt RDMA-Netzwerkverbindungen mit geringer Latenz (bis zu 2 µs), wodurch das kollaborative Rechnen mehrerer Knoten innerhalb des GPU-HPC-Clusters effizienter wird und nahezu lineare Beschleunigungsraten erzielt werden. Gleichzeitig ermöglicht die von der Architektur unterstützte elastische Skalierungsfunktion dem GPU-HPC-Cluster, die Rechenleistung dynamisch an die Aufgabenanforderungen anzupassen und so Ressourcenverschwendung zu vermeiden. Als Kernkomponente des Cloud-HPC-Clusters verbessert die enge Abstimmung zwischen dem GPU-HPC-Cluster und der HPC-Cluster-Architektur nicht nur die Recheneffizienz einzelner Knoten, sondern optimiert auch die Ressourcennutzung des gesamten verwalteten HPC-Clusters. Dadurch kann der Hochleistungsrechnercluster eine robuste Rechenleistung aufrechterhalten und gleichzeitig in komplexen Hochleistungsrechnerszenarien eine flexible und komfortable Benutzererfahrung bieten.