رایانش با کارایی بالا یا HPC چیست؟ شاخه‌ای از فناوری اطلاعات است که به استفاده از رایانه‌ها و پردازش‌های پیشرفته برای حل مسائل پیچیده و محاسباتی پرداخته می‌شود. این نوع رایانش از سیستم‌های قدرتمند که اغلب به نام ابررایانه‌ها شناخته می‌شوند، بهره می‌برد و قادر است میلیاردها محاسبه در ثانیه را انجام دهد. HPC به‌طور گسترده در علوم مختلف مانند فیزیک، شیمی، زیست‌شناسی و حتی در بخش‌های تجاری و صنعتی مثل مالی و داروسازی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
رشد سریع داده‌ها و نیاز به پردازش‌های پیچیده‌تر در علوم و صنایع مختلف، نیاز به سیستم‌های HPC را بیش از پیش محسوس کرده است. این سیستم‌ها از توان محاسباتی چندگانه‌ای بهره می‌برند که از اتصال صدها و حتی هزاران پردازنده به یکدیگر و به کارگیری روش‌های پیشرفته توزیع کارها، ایجاد می‌شوند. HPC نه تنها به تسریع فرایندهای محاسباتی کمک می‌کند، بلکه به متخصصان امکان می‌دهد تا مدل‌سازی‌های پیچیده و شبیه‌سازی‌های دقیق‌تری انجام دهند که در سیستم‌های عادی قابل انجام نیستند.
در مقاله‌ی پیش‌رو به بررسی اصول HPC، کاربردها، چالش‌ها و همچنین اهمیت آن در دنیای امروز خواهیم پرداخت.
HPC چیست و چگونه کار می‌کند؟
HPC یا رایانش با کارایی بالا به تکنولوژی و روش‌هایی اطلاق می‌شود که برای پردازش سریع و دقیق حجم زیادی از داده‌ها یا انجام محاسبات پیچیده به کار گرفته می‌شود. این سیستم‌ها معمولا از ابررایانه‌ها و شبکه‌ای از پردازنده‌های موازی بهره می‌برند تا بتوانند محاسبات سنگینی که در رایانه‌های معمولی امکان‌پذیر نیست را با سرعت بالا انجام دهند.
HPC بر پایه‌ی ترکیبی از منابع سخت‌افزاری و نرم‌افزاری کار می‌کند که به سیستم اجازه می‌دهد کارها را به واحدهای کوچک‌تر تقسیم کرده و آنها را به صورت موازی پردازش کند. چنین ساختاری شامل اجزای کلیدی زیر است:
پردازش موازی: به جای استفاده از یک پردازنده، HPC از صدها یا حتی هزاران پردازنده در کنار هم استفاده می‌کند. این پردازنده‌ها به‌طور همزمان و با همکاری یکدیگر، پردازش داده‌ها را انجام می‌دهند که باعث افزایش سرعت و توان محاسباتی می‌شود.
شبکه‌های پرسرعت: برای اتصال پردازنده‌ها و اجزای مختلف سیستم به یکدیگر، HPC از شبکه‌های پرسرعت استفاده می‌کند. این شبکه‌ها امکان انتقال سریع داده‌ها بین پردازنده‌ها را فراهم و هماهنگی لازم برای پردازش موازی را تضمین می‌کنند.
حافظه‌های بزرگ و ذخیره‌سازی: یکی دیگر از ویژگی‌های کلیدی HPC استفاده از حافظه‌های بسیار بزرگ است که به پردازنده‌ها اجازه می‌دهد به داده‌ها به صورت همزمان دسترسی داشته باشند. این حافظه‌ها معمولا از نوع DRAM یا SSDهای سریع هستند.
نرم‌افزارهای مخصوص HPC: نرم‌افزارهای HPC برای مدیریت منابع و برنامه‌ریزی کارها طراحی شده‌اند و به توزیع بار پردازشی بین پردازنده‌ها کمک می‌کنند. این نرم‌افزارها معمولا از کتابخانه‌ها و الگوریتم‌های ویژه‌ای بهره می‌برند که به عملکرد بهینه‌ی HPC کمک می‌کنند.
حال با توجه به مطالب بالا می‌توان عملکرد HPC را این‌طور بیان کرد؛ در سیستم‌های HPC مسائل پیچیده به بخش‌های کوچک‌تر شکسته می‌شوند. هر بخش به یکی از پردازنده‌ها تخصیص داده می‌شود و پردازنده‌ها به‌طور همزمان به حل این بخش‌ها می‌پردازند. زمانی که تمام بخش‌ها حل شدند، نتایج به هم پیوند خورده و نتیجه‌ی نهایی به دست می‌آید. چنین روشی به HPC امکان می‌دهد تا مسائل بزرگ مانند شبیه‌سازی‌های علمی، پیش‌بینی‌های جوی، تحلیل داده‌های ژنتیکی و بسیاری از کاربردهای دیگر را با سرعت و دقت بالا انجام دهد.
بیشتر بخوانید: محاسبات بدون سرور یا Serverless Computing چیست؟
انواع کلاسترهای HPC
در سیستم‌های HPC کلاسترها به مجموعه‌ای از رایانه‌ها یا گره‌ها گفته می‌شود که به‌صورت هماهنگ با یکدیگر کار و به‌عنوان سیستمی واحد برای انجام محاسبات پیچیده عمل می‌کنند. کلاسترهای HPC انواع مختلفی دارند که هر یک با توجه به نیازهای خاص طراحی شده‌اند و در کاربردهای مختلفی از آنها استفاده می‌شود. در ادامه به بررسی انواع کلاسترهای رایج در HPC می‌پردازیم.
کلاسترهای با کارایی بالا (High-Performance Clusters)
این نوع کلاسترها به طور خاص برای اجرای محاسبات پیچیده و سنگین طراحی شده‌اند و معمولا در مراکز داده‌ی بزرگ و ابررایانه‌ها به کار می‌روند. کلاسترهای با کارایی بالا از گره‌هایی با پردازنده‌های چند هسته‌ای و حافظه‌های زیاد استفاده می‌کنند و به‌طور گسترده در پژوهش‌های علمی، مهندسی، شبیه‌سازی‌های فیزیکی و زیست‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
کلاسترهای با قابلیت دسترسی بالا (High-Availability Clusters)
این نوع کلاسترها بیشتر برای افزایش پایداری و دسترسی سرویس‌ها به کار می‌روند و هدف اصلی آنها فراهم آوردن محیطی است که از خرابی سیستم جلوگیری کند. کلاسترهای با قابلیت دسترسی بالا شامل مجموعه‌ای از گره‌ها هستند که به محض بروز خرابی در یکی از گره‌ها، کار آن به سرعت به گره‌ی دیگری منتقل می‌شود. این نوع کلاسترها در سیستم‌های حیاتی که نیاز به پایداری بالا دارند، مانند بانک‌ها و مراکز داده، استفاده می‌شوند.
کلاسترهای پردازشی (Compute Clusters)
کلاسترهای پردازشی به‌طور خاص برای انجام پردازش‌های محاسباتی سنگین به کار می‌روند و تمرکز آنها بر تقسیم بار پردازشی بین گره‌های مختلف است. این کلاسترها بیشتر برای اجرای برنامه‌های علمی و مهندسی که نیاز به پردازش‌های سنگین دارند، استفاده می‌شوند. از آنجا که در این کلاسترها پردازش داده‌ها اهمیت بالایی دارد، معمولا از شبکه‌های پرسرعت برای اتصال گره‌ها استفاده می‌شود.
کلاسترهای ذخیره‌سازی (Storage Clusters)
کلاسترهای ذخیره‌سازی به‌طور خاص برای ذخیره و مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها طراحی شده‌اند و در پروژه‌هایی که نیاز به دسترسی سریع به داده‌ها وجود دارد، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این نوع کلاسترها در مراکز داده، شرکت‌های بزرگ و مراکز علمی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند، استفاده می‌شوند. سیستم‌های این چنینی به کاربران اجازه می‌دهند تا به داده‌ها به صورت توزیع‌شده دسترسی داشته باشند و امکان پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات نیز در آنها فراهم شده است.
کلاسترهای ترکیبی (Hybrid Clusters)
کلاسترهای ترکیبی از ترکیب چند نوع کلاستر مختلف تشکیل شده‌اند و قادر به انجام محاسبات و پردازش‌های چند منظوره هستند. کلاسترهای ترکیبی معمولا برای کاربردهای پیچیده‌ای استفاده می‌شوند که هم به پردازش محاسباتی بالا و هم به ذخیره‌سازی و دسترس‌پذیری بالا نیاز دارند. در کلاسترهای ترکیبی، به دلیل وجود ترکیبی از سیستم‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی، انعطاف‌پذیری بیشتری در برابر نیازهای مختلف کاربران فراهم می‌شود.
بیشتر بخوانید: افزایش امنیت رایانش ابری با 7 راهکار ساده و کاربردی
ارتباط HPC و رایانش ابری
رایانش ابری و HPC شاید در نگاه اول اهداف متفاوتی داشته باشند؛ اما با پیشرفت فناوری، این دو به یکدیگر نزدیک شده‌اند و حتی گاهی به عنوان جایگزین یا مکمل هم استفاده می‌شوند. رایانش ابری خدمات زیرساختی انعطاف‌پذیری ارائه می‌دهد که کاربران می‌توانند به صورت مقیاس‌پذیر به منابع پردازشی و ذخیره‌سازی دسترسی داشته باشند و این دقیقا همان چیزی است که سیستم‌های HPC برای انجام محاسبات سنگین نیاز دارند.
شباهت‌ها
مقیاس‌پذیری: هم HPC و هم رایانش ابری قادرند به سرعت مقیاس‌پذیری کنند و منابع بیشتری را در زمان‌های اوج بار فراهم کنند.
پردازش موازی: بسیاری از پردازش‌های ابری نیز مانند HPC به صورت موازی انجام می‌شوند، به خصوص در مواردی که نیاز به تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ دارند.
تفاوت‌ها
زیرساخت و بهینه‌سازی: در حالی که HPC از ابررایانه‌های پیشرفته و شبکه‌های پرسرعت برای حداکثر کارایی استفاده می‌کند، رایانش ابری اغلب از سرورهای عمومی با کارایی کمتر استفاده می‌کند.
هزینه و انعطاف‌پذیری: رایانش ابری کاربر را قادر می‌سازد تا فقط به ازای منابع مصرف‌شده هزینه پرداخت کند، اما در HPC معمولا نیاز به زیرساخت و تجهیزات خاص و پرهزینه است.
امروزه بسیاری از سازمان‌ها از رایانش ابری به عنوان مکمل HPC استفاده می‌کنند. زمانی که نیاز به افزایش توان محاسباتی فراتر از منابع داخلی دارند، می‌توانند به‌صورت موقت از منابع ابری بهره ببرند. این روش به‌ویژه در شرکت‌هایی که نیاز به انعطاف بالا دارند، هزینه‌های خرید تجهیزات HPC را کاهش می‌دهد و زمان لازم برای اجرای پروژه‌ها را نیز کمتر می‌کند.
بیشتر بخوانید: daas چیست؟ آشنایی با تفاوت بین VDI و DaaS
کاربردهای HPC
سیستم‌های HPC در حوزه‌های مختلف علمی، صنعتی و تجاری به کار گرفته می‌شوند و در حل مسائل پیچیده‌ای که نیاز به پردازش‌های سنگین دارند، بسیار موثر هستند.
علوم و تحقیقات: در شبیه‌سازی‌های پیچیده‌ی علمی مانند مدل‌سازی تغییرات اقلیمی، تحلیل‌های ژنتیکی و شبیه‌سازی مولکولی، HPC به پژوهشگران کمک می‌کند تا نتایج دقیقی با سرعت بالا به دست آورند.
مهندسی و شبیه‌سازی: در مهندسی خودرو، هوافضا و انرژی، HPC برای شبیه‌سازی‌های دقیق مانند تحلیل دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و آزمایش مواد جدید استفاده می‌شود.
صنعت مالی: تحلیل داده‌های مالی حجیم، پیش‌بینی‌های اقتصادی و مدیریت ریسک نیاز به قدرت پردازش بالا دارد که HPC در این زمینه عملکرد بالایی دارد.
پزشکی و داروسازی: HPC به محققان اجازه می‌دهد که مدل‌سازی‌های پیچیده‌ای از ساختار پروتئین‌ها و واکنش‌های دارویی انجام دهند و با سرعت بیشتری به کشف داروهای جدید بپردازند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به توان پردازشی بالایی نیاز دارد که HPC آن را با پردازش موازی و شبکه‌های پرسرعت فراهم می‌کند.
آینده‌ی HPC چیست؟
آینده‌ی HPC با چندین روند تکنولوژیک پیش‌بینی می‌شود که هر کدام بر سرعت و توانایی این سیستم‌ها تأثیر می‌گذارند.
رایانش کوانتومی: با توسعه‌ی رایانش کوانتومی، HPC به مراتب سریع‌تر و کارآمدتر خواهد شد و قادر به حل مسائلی خواهد بود که در حال حاضر قابل حل نیستند.
ارتباط با رایانش ابری: HPC به صورت ترکیبی با رایانش ابری گسترش خواهد یافت و این ادغام، انعطاف و دسترسی بیشتری برای کاربران فراهم خواهد کرد.
بهینه‌سازی انرژی: یکی از چالش‌های بزرگ HPC مصرف بالای انرژی است؛ با استفاده از پردازنده‌های کم‌مصرف و طراحی‌های بهینه‌تر، در آینده HPC بهینه‌تر و سبزتر خواهد شد.
یادگیری عمیق و هوش مصنوعی: با پیشرفت هوش مصنوعی، HPC به ابزاری اساسی برای پردازش داده‌های حجیم و آموزش مدل‌های پیچیده‌تر تبدیل خواهد شد.
ارتقای شبکه و حافظه: فناوری‌های شبکه‌ی پرسرعت و حافظه‌های سریع‌تر مانند NVMe و حافظه‌های کوانتومی، سرعت دسترسی به داده‌ها در HPC را افزایش می‌دهند و امکان پردازش همزمان بزرگ‌ترین مجموعه داده‌ها را فراهم می‌کنند.
بیشتر بخوانید: سرور GPU چیست و چه کاربردهایی دارد
جمع‌بندی
رایانش با کارایی بالا (HPC) با ترکیب توان پردازشی چندین پردازنده و بهره‌گیری از زیرساخت‌های پیشرفته، به عنوان ابزاری ضروری برای پردازش داده‌های حجیم و انجام محاسبات پیچیده شناخته می‌شود. HPC در حوزه‌های مختلفی مانند علوم پایه، مهندسی، مالی و پزشکی کاربرد گسترده‌ای دارد و روزبه‌روز با فناوری‌های نوینی مثل رایانش ابری و رایانش کوانتومی ادغام می‌شود. با رشد مداوم نیاز به تحلیل داده‌ها و پردازش‌های پیچیده، آینده‌ی HPC با روندهایی چون بهینه‌سازی انرژی، افزایش انعطاف‌پذیری و هم‌گرایی با هوش مصنوعی شکل خواهد گرفت و به محققان و صنعتگران امکان خواهد داد تا مسائل پیچیده را سریع‌تر و دقیق‌تر حل کنند.
اپراتور هوش مصنوعی راهبردی اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است. در اهورا بسته به نیازتان می‌توانید سرور مجازی GPU را با کارت گرافیک انویدیا RTX 2080 یا RTX 4090 و … بسازید.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. HPC چیست و چه کاربردی دارد؟
HPC یا رایانش با کارایی بالا، به مجموعه‌ای از رایانه‌ها با توان پردازشی بالا اطلاق می‌شود که برای پردازش‌های سنگین و پیچیده مانند شبیه‌سازی‌های علمی، تحلیل داده‌های ژنتیکی و پیش‌بینی‌های اقتصادی به کار می‌رود.
2. تفاوت HPC و رایانش ابری چیست؟
HPC بر پایه‌ی زیرساخت‌های تخصصی و پردازش موازی برای کارایی بالا طراحی شده است، در حالی که رایانش ابری برای انعطاف‌پذیری و دسترسی مقیاس‌پذیر به منابع محاسباتی مناسب است. امروزه ترکیب این دو برای افزایش بهره‌وری مرسوم شده است.
3. چه نوع کلاسترهایی در HPC وجود دارد؟
HPC شامل انواع کلاسترهای پردازشی، با قابلیت دسترسی بالا، ذخیره‌سازی و ترکیبی است که هر کدام برای نیازهای خاصی مانند پردازش سریع، ذخیره‌سازی داده‌های حجیم یا پایداری سیستم به کار می‌روند.
4. آینده‌ی HPC چگونه پیش‌بینی می‌شود؟
رایانش کوانتومی، بهینه‌سازی انرژی، ادغام با هوش مصنوعی و استفاده‌ی گسترده از شبکه‌های پرسرعت از جمله روندهایی هستند که آینده‌ی HPC را شکل می‌دهند و به حل مسائل پیچیده در مقیاس‌های بزرگ کمک می‌کنند.
منابع: IBM
