云計(jì)算催生高性能計(jì)算新模式

在網(wǎng)上發(fā)起的一次投票中，175名受訪者中有55%的人表示他們使用的計(jì)算機(jī)核心數(shù)量少于32核。IDC咨詢公司的報(bào)告稱，所有參與調(diào)研的高性能計(jì)算應(yīng)用軟件/用戶中有57%使用32核處理器或者少于32核的計(jì)算機(jī)。因此正如之前所說，編寫高性能計(jì)算應(yīng)用軟件的方式需要作出改變--線程模式(OpenMP)適用于核心數(shù)量較少的計(jì)算環(huán)境，分布式模式(MPI)適用于大容量核心計(jì)算環(huán)境(雖然MPI在兩種環(huán)境下都能使用)。

　　如果我們假設(shè)半數(shù)的集群用戶由于多核而選擇放棄，那么市場(chǎng)會(huì)發(fā)生什么變化？請(qǐng)注意，這種情況實(shí)際上并不會(huì)發(fā)生，因?yàn)闀?huì)產(chǎn)生支持，能耗，制冷和利用率等種種問題。桌面系統(tǒng)倒是有這種可能，可以想見大部分高性能計(jì)算市場(chǎng)向?qū)ΨQ多處理系統(tǒng)轉(zhuǎn)移。這大約占到市場(chǎng)的50%。

　　如果有一種在云上的高性能計(jì)算模式，情況就會(huì)大不相同，我們姑且將其叫做“HPC Cloud”，對(duì)于這種兩者皆用的用戶群非常有吸引力。用戶可以用來測(cè)試、研發(fā)和運(yùn)行應(yīng)用軟件，當(dāng)他們需要更多循環(huán)周期時(shí)，可以把工作任務(wù)遷移到他們的本地集群，云上的集群或者兩者皆可。這也是它的一大賣點(diǎn)。如果Cloud HPC能用于你的應(yīng)用軟件，那么購(gòu)買新的集群就會(huì)便宜而方便得多。

　　確實(shí)，困擾這個(gè)市場(chǎng)的問題之一是集群的管理和支持。我經(jīng)常問自己是否是個(gè)合格的集群管理員。這種不足經(jīng)常會(huì)阻礙市場(chǎng)的增長(zhǎng)。購(gòu)買和運(yùn)行本地集群需要人員，能源，制冷，空間和時(shí)間。集群的總體擁有成本是硬件成本的好幾倍。Cloud HPC能減少大量的成本并且消除管理集群的人員需求。

　　再來說我的小型Limulus集群。馬上它將擁有10個(gè)核心并且很快將升級(jí)到16核。這樣我就能很輕松的進(jìn)行本地測(cè)試，研發(fā)和運(yùn)行可以擴(kuò)展到更大數(shù)量節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用軟件。一旦應(yīng)用軟件運(yùn)行做好了準(zhǔn)備，我會(huì)將任務(wù)提交給使用同樣調(diào)度程序的云，這個(gè)云也是我在本地系統(tǒng)上用來完成工作任務(wù)的。由于在大規(guī)模節(jié)點(diǎn)運(yùn)行應(yīng)用軟件之前，我已經(jīng)有了測(cè)試和運(yùn)行節(jié)點(diǎn)的平臺(tái)，我就能更好的利用我的云循環(huán)(我不需要Cloud來調(diào)試或者測(cè)試節(jié)點(diǎn)。本地系統(tǒng)可以幫助我完成這項(xiàng)工作)。48核或者24核桌面系統(tǒng)對(duì)稱多處理系統(tǒng)也是如此。我的本地桌面系統(tǒng)高性能計(jì)算系統(tǒng)已經(jīng)成為HPC Cloud的入口。

　　最終本地?cái)?shù)據(jù)中心集群會(huì)去向何方呢？這會(huì)涉及到安全，隱私，可靠性和性能等很多問題。舉例來說，目前亞馬遜在線的彈性計(jì)算云是以萬兆以太網(wǎng)為基礎(chǔ)的，這對(duì)于很多需要InfiniBand性能的用戶是不夠的。我想Cloud HPC也將引發(fā)這樣的爭(zhēng)議。

　　最終的結(jié)論是降低高性能計(jì)算的使用成本，這將幫助高性能計(jì)算使用率的提升。按照這種趨勢(shì)，可能會(huì)有三種“高性能計(jì)算模式”涌現(xiàn)出來。第一種將是我們所熟悉的傳統(tǒng)本地集群。第二種可能是桌面系統(tǒng)對(duì)稱多處理或者集群系統(tǒng)。這些系統(tǒng)將用來處理小型工作負(fù)載，核心數(shù)量在32核以下，可能會(huì)包括OpenMP和MPI應(yīng)用軟件。第三種模式將是桌面系統(tǒng)/云用戶。這些用戶將把他們的桌面系統(tǒng)作為原始高性能計(jì)算資源并且按照自身需求來使用外部循環(huán)(云或者本地集群)。任何一種方式，高性能計(jì)算都將向桌面系統(tǒng)更加的靠近。

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