Сочинение на тему HPC (высокопроизводительные вычисления)
- Опубликовано: 31.08.2020
- Предмет: Информационная наука
- Темы: Компьютерное программирование
Высокопроизводительные вычисления
Высокопроизводительные вычисления в большинстве случаев относятся к практике агрегирования вычислительных мощностей таким образом, чтобы обеспечить гораздо более высокую производительность, чем при использовании обычных настольных компьютеров. В простых терминах HPC позволяет нам сначала смоделировать, а затем манипулировать важными вещами. нам. HPC меняет все. Это слишком важно игнорировать или отталкивать. Действительно, HPC перешла от выборочных и дорогостоящих усилий к экономически эффективной технологии, доступной практически каждому бюджету. HPC фактически используется двумя способами: это может означать «высокопроизводительные вычисления» или «высокопроизводительный компьютер». Из контекста обычно довольно ясно, какой смысл используется. Для многих организаций HPC в настоящее время считается неотъемлемой частью успеха в бизнесе. Ваше соревнование может использовать HPC прямо сейчас. Они не будут много говорить об этом, потому что это считается конкурентным преимуществом. Однако в одном вы можете быть уверены; они разрабатывают новые продукты, оптимизируют процессы производства и доставки, решают производственные проблемы, собирают данные и моделируют все – от бизнес-процессов до ящиков для отправки, чтобы стать более конкурентоспособными, прибыльными и «зелеными».
HPC вполне может быть новым секретным оружием. Возможно, вы слышали о суперкомпьютерах и гигантских машинах от таких компаний, как Cray и IBM, которые работают над некоторыми из самых больших проблем человечества в науке и технике. Происхождение вселенной, новые лекарства от рака, и тому подобное. Это очень экзотические машины благодаря технологиям внутри них и масштабам, на которых они построены: иногда 10 000 тысяч процессоров составляют одну машину. По этой причине суперкомпьютеры стоят дорого: около 100 лучших компьютеров в мире стоят более 20 миллионов долларов каждая. Этот тип вычислений связан с HPC, который вы можете рассмотреть для своего бизнеса, так же как гонщики Формулы-1 связаны с вашей Camry. Они оба машины, но на этом сходство заканчивается. Суперкомпьютеры, как и гоночные машины, требуют огромных денежных средств и специальных знаний, которые они могут использовать, и они хороши только для специализированных задач (вы не будете водить гоночную машину в продуктовый магазин).
Но высокопроизводительный компьютер, такой как семейный седан, может использоваться и управляться без больших затрат и опыта. Если вы никогда не делали этого раньше, вам нужно будет изучать новые вещи. Машина HPC более сложна, чем простой настольный компьютер, но не пугайтесь! Основы не так сложны для понимания, и есть много компаний (больших и малых), которые могут предоставить столько помощи, сколько вам нужно. Высокопроизводительные компьютеры, представляющие интерес для малого и среднего бизнеса, сегодня – это действительно кластеры компьютеров. Каждый отдельный компьютер в обычно настраиваемом небольшом кластере имеет от одного до четырех процессоров, а современные процессоры обычно имеют от двух до четырех ядер. Сотрудники HPC часто называют отдельные компьютеры в кластере узлами. Кластер, представляющий интерес для малого бизнеса, может иметь всего четыре узла или 16 ядер. Общий размер кластера во многих компаниях составляет от 16 до 64 узлов или от 64 до 256 ядер. Смысл наличия высокопроизводительного компьютера состоит в том, что отдельные узлы могут работать вместе, чтобы решить проблему, большую, чем любой отдельный компьютер, может легко решить. И, как и люди, узлы должны иметь возможность общаться друг с другом, чтобы эффективно работать вместе. Конечно, компьютеры общаются друг с другом по сетям, и для бизнес-кластера доступны различные варианты компьютерных сетей (или межсоединений) (см. Здесь обзор межсоединений кластера).
HPC в прогнозировании погоды
Прогнозы погоды ориентированы на краткосрочные условия, а прогнозы климата – на долгосрочные тренды. Вы одеваетесь по погоде по утрам; Вы планируете зимний отдых на Виргинских островах для теплого солнечного климата. Предоставление прогнозов погоды несколько раз в день требует надежной вычислительной инфраструктуры и сосредоточенности 24x7x365 на эксплуатационной устойчивости. Вычисление прогноза погоды требует планирования сложного ансамбля заданий предварительной обработки, решающих заданий и заданий последующей обработки. Поскольку в вчерашнем прогнозе нет смысла, прогноз должен предоставляться вовремя, каждый раз. Лучшая практика для предоставления прогнозов – это использование двух одинаковых суперкомпьютеров, каждый из которых способен самостоятельно создавать прогнозы погоды. Это гарантирует, что резервная копия доступна, если одна система выходит из строя. Прогнозирование климата – это долгосрочные работы, требующие больших вычислений. Нет непосредственного риска, если вычисление климата займет немного больше времени. Как правило, прогнозирование климата обеспечивает общий доступ к резервным циклам в системах высокопроизводительных вычислений (HPC), основным приоритетом которых является погода. Приспособление и совместный доступ без влияния на прогнозирование погоды являются приоритетными задачами. Эта сложная расстановка приоритетов и планирование моделирования погоды и климатических прогнозов в системе HPC, где ключевую роль играет технология управления рабочей нагрузкой Altair PBS Professional (PBS Pro). Это естественное решение для приложений HPC, таких как прогнозирование погоды и климата.
Он позволяет пользователям решать оперативные проблемы, такие как конфликты ресурсов из-за более одновременных высокоприоритетных заданий, сложности смешанной рабочей и исследовательской нагрузки и непредсказуемости аварийных или других высокоприоритетных заданий. PBS Pro поддерживает предварительные и периодические бронирования для регулярных мероприятий, таких как прогнозы. Он также обеспечивает автоматическое переключение при сбое и систему проверки работоспособности на 100% для выявления и устранения неисправностей до того, как они вызовут проблемы. Гибкая политика планирования означает, что задания с высоким приоритетом (прогнозы) выполняются вовремя, а задания с вторичным приоритетом (прогнозы климата) подходят для максимального использования ресурсов высокопроизводительных вычислений. Кроме того, PBS Plugin Framework предлагает открытую архитектуру для поддержки уникальных требований. Пользователи могут подключать сторонние инструменты и даже изменять поведение PBS Pro.
История прогноза погоды через HPC
Практику метеорологии можно проследить еще в 3000 г. до н.э. в Индии. Прогнозирование погоды с помощью вычислений, хотя сравнительно недавно, предшествовало электронным компьютерам. В 1922 году британский математик Льюис Фрай Ричардсон предложил использовать колоссальные 64 000 человеческих компьютеров (людей, выполняющих вычисления вручную), чтобы предсказать погоду – 64 000 «компьютеров» были необходимы для выполнения достаточно вычислений, достаточно быстро, чтобы прогнозировать погоду в «реальном времени» »(Люди вычисляют со скоростью около 0,01 FLOPS, или операций с плавающей точкой в секунду). Электронным компьютерам потребовалось еще 30 лет, чтобы получить первый реальный прогноз: в 1950 году ENIAC вычислил со скоростью около 400 FLOPS и смог подготовить прогноз за 24 часа – чуть менее чем за 24 часа – что сделало его подходящим для 64 000 человеческих компьютеров Ричардсона и вычисляют скорость и своевременность результата. Прогнозы создаются с использованием модели земных систем путем вычисления изменений на основе потока жидкости, физики и химии. Точность и точность прогноза зависит от точности модели и алгоритмов, и особенно от того, сколько точек данных представлено. В 1950 году модель представляла собой только один слой атмосферы над Северной Америкой с общим количеством точек данных 304. С 1950 года прогнозирование улучшилось и теперь дает примерно один дополнительный день полезного прогноза за десятилетие (четырехдневный прогноз сегодня более точен, чем однодневный прогноз в 1980 году). Это повышение точности и точности потребовало огромного увеличения размеров модели данных (в сегодняшних прогнозах используется более 100 миллионов точек данных) и соразмерной, почти ненасытной потребности в большей вычислительной мощности. Сегодня метеорологические центры по всему миру инвестируют в высокопроизводительные высокопроизводительные вычисления для получения более высокого разрешения и более точных глобальных и региональных прогнозов погоды.
Будущие разработки
Суперкомпьютеры, наряду с большими данными, могут удовлетворить будущие потребности в прогнозировании погоды в трех ключевых областях:
<Ол>
Инфраструктуры, предлагающие возможности моделирования и аналитики на основе данных для поддержки рутинного выполнения прогнозов с высоким разрешением, будут сочетаться с передовыми исследованиями для продвижения целого нового набора специализированных метеорологических служб для государственного и частного секторов. Прогнозирование погоды на будущее требует возможностей, о которых мы даже не догадывались, когда начали прогнозировать погоду 64 года назад. Суперкомпьютерные инновации до сих пор не отставали от потребностей сообщества, и в ближайшие годы они готовы предложить новые решения.
Поскольку теперь доступно несколько вариантов языка программирования, весьма обычно программистам сложно сделать выбор. Вот почему мы собрали информацию о двух наиболее известных языках и представили
В первой статье мы поняли концепцию Dev-ops. Теперь мы попытаемся понять предварительные условия или основы Dev-ops. Идея Dev-ops – создать дружественную среду без каких-либо препятствий.
Благодаря достижениям в аппаратных средствах ПК и системам изменения программ за последние годы, механизированное развлечение ПК для получения готовых улучшений и структур баланса было всесторонне