ما المقصود بالحوسبة عالية الأداء (HPC)؟

تحل الحوسبة عالية الأداء بعضًا من أكثر مشكلات الحوسبة تعقيدًا اليوم في الوقت الفعلي. وعادةً ما تعمل أنظمة الحوسبة عالية الأداء بسرعات تزيد عن مليون مرة أسرع من أسرع أنظمة الحواسيب المكتبية أو الكمبيوتر المحمول أو الخوادم.

كانت أجهزة الكمبيوتر العملاقة، وهي أجهزة كمبيوتر مصممة خصوصًا وتحتوي على ملايين المعالجات أو نوى المعالجات، ضرورية في الحوسبة عالية الأداء لعقود من الزمن. على عكس الكمبيوتر المركزي، فإن أجهزة الكمبيوتر العملاقة أسرع بكثير ويمكنها تشغيل مليارات العمليات ذات الفاصلة العائمة في ثانية واحدة.

لا تزال أجهزة الكمبيوتر العملاقة موجودة معنا؛ وأسرع جهاز هو الحاسوب الخارق "Frontier" الذي يتخذ من الولايات المتحدة مقرًا له، وتبلغ سرعة معالجته 1.206 إكسافلوب أو كوينتيليون عملية نقطة عائمة في الثانية (فلوب)¹ ولكن اليوم، تقوم المزيد من المجموعات بتشغيل خدمات الحوسبة عالية الأداء على مجموعة من خوادم الكمبيوتر عالية السرعة المستضافة محليًا أو في السحابة.

تكشف أحمال تشغيل HPC عن رؤى جديدة تعزز المعرفة البشرية وتبتكر مزايا تنافسية كبيرة. على سبيل المثال، تقوم HPC بتسلسل DNA وأتمتة تداول الأسهم. إنها تدير خوارزميات ومحاكاة الذكاء الاصطناعي—مثل تلك التي تمكن السيارات ذاتية القيادة—التي تحلل تيرابايت من تدفق البيانات من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IOT) والرادار وأنظمة تحديد المواقع العالمية في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات في جزء من الثانية.

يحل نظام الحوسبة القياسي المشكلات بشكل أساسي باستخدام الحوسبة التسلسلية. ويقسم أحمال التشغيل إلى سلسلة من المهام ثم يقوم بتشغيل المهام واحدة تلو الأخرى على المعالج نفسه.

تقوم الحوسبة المتوازية بتشغيل مهام متعددة في وقت واحد على العديد من خوادم الكمبيوتر أو المعالجات. وتستخدم الحوسبة عالية الأداء حوسبة متوازية على نطاق واسع، التي تستخدم عشرات الآلاف إلى الملايين من المعالجات أو نوى المعالجات.

تتألف HPC cluster من عدة خوادم حاسوبية عالية السرعة متصلة بشبكة مع برنامج جدولة مركزي يدير أحمال التشغيل. وتستخدم أجهزة الكمبيوتر، التي تسمى العقد، إما وحدات المعالجة المركزية متعددة النواة عالية الأداء أو—على الأرجح اليوم—وحدات معالجة الرسومات، التي تناسب بشكل جيد الحسابات الرياضية الدقيقة ونماذج التعلم الآلي (ML) والمهام التي تتطلب رسومات مكثفة. يمكن لمجموعة HPC Cluster واحدة أن تتضمن 100,000 عقدة أو أكثر.

Linux هو نظام التشغيل الأكثر استخدامًا لتشغيل HPC Cluster. وتشمل أنظمة التشغيل الأخرى Windows وUbuntu وUnix.

تتميز جميع الموارد في مجموعة HPC Cluster—مثل الشبكات والذاكرة والتخزين وأنظمة الملفات—بسرعة عالية وإنتاجية عالية. كما أنها عبارة عن عناصر ذات زمن انتقال قصير يمكنها مواكبة العقدة وتحسين قوة الحوسبة والأداء من المجموعة.

تعتمد أحمال تشغيل HPC على واجهة تمرير الرسائل (MPI)، وهي مكتبة قياسية وبروتوكول لبرمجة الحواسيب المتوازية تسمح للمستخدمين بالاتصال بين العقدة في المجموعة أو عبر شبكة.

تعتمد الحوسبة عالية الأداء (HPC) على وحدات البت والمعالجات التقليدية المستخدمة في الحوسبة الكلاسيكية. في المقابل، تستخدم حوسبة Quantum التقنية المتخصصة القائمة على ميكانيكا الكم لحل المشكلات المعقدة. تنشئ خوارزميات Quantum مساحات حسابية متعددة الأبعاد، وهي طريقة أكثر كفاءة لحل المشكلات المعقدة—مثل محاكاة سلوك الجزيئات—التي لا تستطيع الحواسيب الكلاسيكية أو أجهزة الكمبيوتر العملاقة حلها بالسرعة الكافية. ليس من المتوقع أن تحل حوسبة Quantum محل حوسبة HPC في أي وقت قريب. بدلاً من ذلك، يمكن الجمع بين التقنيتين لتحقيق الكفاءة والأداء الأمثل.

حتى قبل عقد من الزمان، كانت التكلفة العالية لـ HPC، التي تتضمن امتلاك أو استئجار حاسوب عملاق أو بناء مجموعة HPC Cluster واستضافتها في مركز بيانات محلي، تجعلها بعيدة عن متناول معظم المجموعات.

اليوم، تقدم HPC في السحابة—التي تسمى أحيانًا HPC كخدمة أو HPCaaS—طريقة أسرع بكثير وأكثر قابل للتوسع وأقل تكلفة للشركات لاستفد من HPC. تتضمن HPCaaS عادةً الوصول إلى مجموعات HPC Cluster والبنية التحتية المستضافة في مركز بيانات مزود الخدمة السحابية، وقدرات الشبكة (مثل الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات) وخبرة HPC.

اليوم، هناك ثلاثة اتجاهات متقاربة تدفع HPC في السحابة.

تعتمد المجموعات في جميع الصناعات بشكل متزايد على الرؤى في الوقت الفعلي والميزة التنافسية لاستخدام تطبيقات HPC لحل المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، يعتمد الكشف عن الغش—وهو أمر نعتمد عليه جميعًا وقد اختبره معظمنا في وقت أو آخر—بشكل متزايد على HPC لتحديد الغش بشكل أسرع وتقليل النتائج الإيجابية الخاطئة المزعجة، حتى مع توسع نشاط الغش وتغير الأساليب باستمرار.

منذ إطلاق تقنيات مثل ChatGPT، تبنت المجموعات بسرعة الآمال المعقودة على الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع الابتكار وتعزيز النمو. وقد أدى هذا التطور إلى زيادة الطلب على الحوسبة عالية الأداء. توفر HPC قوة حسابية عالية وقابلية للتوسع لدعم أحمال التشغيل المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. في تقرير صادر عن مؤسسة Intersect 360 Research، بلغ إجمالي السوق العالمية للبنية التحتية القابلة لـ HPC والذكاء الاصطناعي 85.7 مليار دولار أمريكي في عام 2023، بزيادة 62.4% على أساس سنوي، ويرجع ذلك في الغالب إلى زيادة إنفاق الشركات فائقة النطاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بمقدار ثلاثة أضعاف تقريبًا.²

يتيح الوصول المباشر إلى الذاكرة عن بُعد (RDMA) لجهاز كمبيوتر متصل بالشبكة الوصول إلى ذاكرة كمبيوتر آخر متصل بالشبكة دون إشراك نظام تشغيل الكمبيوتر أو مقاطعة معالجة أي منهما. ويساعد ذلك على تقليل زمن الانتقال وتحقيق أقصى إمكانيات الإنتاجية، ما يقلل من اختناقات النطاق الترددي للذاكرة. إن ألياف RDMA الناشئة عالية الأداء—بما في ذلك InfiniBand وبنية الواجهة الافتراضية وRDMA عبر الإيثرنت المتقارب—تجعل HPC القائمة على السحابة ممكنة.

اليوم، يقدم كل مزود رائد للخدمات السحابية العامة، بما في ذلك Amazon Web Services (AWS) وMicrosoft Azure وGoogle Cloud و IBM® Cloud، خدماتHPC. في حين تستمر بعض المجموعات في تشغيل أحمال التشغيل شديدة التنظيم أو الحساسية محليًا، فإن العديد منها يتبنى أو ينتقل إلى خدمات HPC على السحابة الخاصة التي تقدمها شركات الأجهزة والحلول.

تسمح HPC في السحابة للمجموعات بتطبيق العديد من الأصول لحل المشكلات المعقدة وتوفر الفوائد الآتية:

• تكوين أحمال التشغيل المكثفة بسرعة ونشرها.

• تقليل الوقت اللازم للحصول على النتائج من خلال التوسع مع القدرة على الطلب.

• يمكنك تحقيق الكفاءة من حيث التكلفة من خلال تسخير التقنية لتلبية احتياجاتك والدفع فقط مقابل الطاقة التي تستخدمها.

• استخدم أدوات إدارة مزود السحابة والدعم لتصميم أحمال التشغيل الخاصة بك.

أصبحت تطبيقات HPC مرادفة للذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي (ML) وتطبيقات التعلم العميق. اليوم، تم تصميم معظم أنظمة HPC مع وضع أحمال التشغيل هذه في الحسبان.

من تحليل البيانات إلى الأبحاث المتطورة، تقود HPC الابتكار المستمر في حالات الاستخدام في الصناعات الآتية: