HPC Cloud
Qu’est-ce que le cloud HPC ?
Le cloud HPC, ou le cloud de calcul haute performance, intègre des ressources et capacités de calcul haute performance à une infrastructure cloud computing. Il combine la puissance de calcul et l’évolutivité des systèmes HPC traditionnels avec la flexibilité et la nature à la demande des services cloud.
Un environnement de cloud HPC donne aux utilisateurs accès à de vastes de ressources de calcul, dont une puissance de traitement, de la mémoire et de l’espace de stockage, pour réaliser des tâches complexes et exigeantes. Ces tâches s’appuient sur des simulations, la recherche scientifique, l’analyse de données et d’autres charges de travail à forte intensité de calcul sollicitant d’importantes ressources.
Les clouds HPC comportent de nombreux avantages :
- Évolutivité : Les utilisateurs peuvent faire évoluer leurs ressources de calcul en fonction de leurs besoins, ce qui les permet de traiter efficacement des charges de travail variables.
- Rapport coût-efficacité : Les modèles basés sur le cloud permettent aux utilisateurs de payer uniquement pour les ressources utilisées. Nul besoin d’investir dans l’achat et le maintien d’une infrastructure HPC dédiée.
- Flexibilité : Les plateformes cloud HPC offrent une variété de configurations matérielles et logicielles parmi lesquelles les utilisateurs peuvent choisir la meilleure configuration pour leurs tâches.
- Accessibilité : Les utilisateurs peuvent accéder à distance aux ressources cloud HPC, ce qui permet aux équipes distribuées de collaborer efficacement et aux chercheurs de réaliser des expériences sans avoir à être physiquement présents à proximité du matériel.
- Optimisation des ressources : L’approvisionnement dynamique et la gestion des ressources à l’aide d’outils d’orchestration permettent une utilisation efficace de la puissance de calcul, tout en réduisant le temps d’inactivité.
Les services de cloud HPC sont assurés par divers fournisseurs, comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), etc. Ces services permettent aux organisations et aux chercheurs d’exploiter la puissance du calcul haute performance sans les complexités associées à la gestion et à la maintenance de clusters HPC dédiés.
Pourquoi le cloud HPC est-il important ?
Le cloud HPC (cloud de calcul haute performance) est important pour plusieurs raisons, car il permet de relever de nombreux défis et offre des avantages significatifs aux organisations et aux chercheurs travaillant sur des tâches à forte intensité de calcul. Voici quelques raisons pour lesquelles le cloud HPC est essentiel :
- Adaptabilité : L’infrastructure HPC traditionnelle possède souvent des capacités fixes, ce qui limite la possibilité d’adaptation à des besoins de calcul divers. Le cloud HPC permet une mise à l’échelle fluide des ressources de calcul en fonction des charges de travail, facilitant ainsi la gestion des simulations et des analyses étendues et imbriquées.
- Efficacité financière : La mise en place et le maintien de grappes HPC dédiées nécessitent des dépenses initiales importantes en matériel, en logiciel et en infrastructure. Les services de cloud HPC adhèrent à un modèle à la demande, dans le cadre duquel les utilisateurs ne paient que des coûts correspondant à leur utilisation des ressources. Cela élimine la nécessité en investissements initiaux importants et favorise les économies financières, en particulier pour les tâches avec des demandes de calcul fluctuantes.
- Portée mondiale : Les ressources en cloud HPC sont universellement accessibles par Internet. Cette accessibilité favorise la collaboration entre des chercheurs et des équipes géographiquement dispersés, en rationalisant l’échange de données, les flux de travail et les résultats.
- Personnalisation : Les plateformes cloud HPC offrent une variété de configurations matérielles et d’environnements logiciels, laissant aux utilisateurs le choix de la configuration optimale en fonction de leurs tâches spécifiques. Cette adaptabilité garantit que les utilisateurs peuvent sélectionner des ressources adaptées à leurs charges de travail respectives.
- Résultats accélérés : La capacité de solliciter rapidement des ressources dans le cloud accélère la réalisation d’expériences et de simulations pour les chercheurs. Cela accélère l’obtention de résultats, ce qui augmente le rythme des activités de recherche et de développement.
- Allocation efficace des ressources : Les plateformes cloud HPC assurent souvent des fonctions automatisées de gestion et d’orchestration des ressources. Par conséquent, les ressources peuvent être affectées dynamiquement en fonction des besoins, ce qui permet d’optimiser l’exploitation des ressources tout en réduisant le volume de ressources inutilisées.
- Résilience et sauvegarde : Les services cloud HPC comprennent souvent des fonctions telles que la redondance et la réplication des données, garantissant la sauvegarde de données et de simulations très utiles contre les défaillances matérielles ou les interruptions imprévues.
- Prise en charge des périodes de pointe : Certaines entités ont des besoins sporadiques ou intermittents en matière de calcul haute performance. Le cloud HPC leur permet d’accéder instantanément aux ressources du cloud pendant les périodes de pointe sans fournir une infrastructure interne.
- Accessible aux petites entités : Le cloud HPC démocratise l’accès aux ressources de calcul haute performance. Les petites organisations et les chercheurs qui n’ont pas les moyens d’investir dans du matériel HPC dédié peuvent exploiter des services cloud pour exécuter des calculs avancés.
- Favorise l’innovation : Le cloud HPC élimine les barrières qui empêchent l’expérimentation et l’exploration de nouveaux concepts, offrant ainsi aux chercheurs la possibilité d’innover et d’explorer de nouvelles perspectives avec une efficacité accrue.
Le cloud HPC offre aux organisations et aux chercheurs un moyen flexible, rentable et accessible d’exploiter les capacités de calcul haute performance sans les complexités et les contraintes de l’infrastructure HPC conventionnelle sur site.
Que sont les défis liés au cloud HPC ?
Si le cloud HPC (cloud de calcul haute performance) présente de nombreux avantages, il pose également des défis qui nuisent à la réussite de la mise en œuvre. En voici quelques-uns :
- Performance variable : Le partage des ressources cloud peut affecter négativement les performances des applications, en particulier pour les charges de travail informatiques de haute performance, en en perturbant la prévisibilité et la régularité.
- Latence du réseau et connectivité : Des connexions réseau rapides et fiables sont essentielles pour les applications informatiques de haute performance, car la latence peut perturber la vitesse et la réactivité des applications lors du partage de ressources cloud.
- Complexité du transfert de données : Plus le volume de données à transférer vers et depuis le cloud est important, plus le transfert est long et coûteux. Les goulets d’étranglement dans le transfert de données peuvent compromettre l’utilisation efficace des ressources cloud, et impacter la performance globale.
- Sécurité et confidentialité des données : Le stockage de données sensibles ou confidentielles dans des environnements de cloud partagés n’est pas sans risque pour la sécurité et la conformité. En effet, leur protection exige de mettre en place des mesures solides de sécurité des données et de protection de la confidentialité.
- Défis liés aux licences de logiciels : Les applications HPC reposent souvent sur des logiciels et des licences spécialisés. La gestion des licences logicielles dans un cloud peut s’avérer complexe, et entraîner des dépenses supplémentaires ou des problèmes de conformité.
- Gestion efficace des coûts : Les services cloud offrent de la flexibilité, mais le modèle de paiement à la demande peut entraîner des coûts imprévus si l’utilisation des ressources ne fait pas l’objet d’une surveillance et d’une optimisation constantes. Il est essentiel de mettre en œuvre des stratégies de gestion efficace des coûts afin d’éviter les dépassements de budget.
- Éviter l’enfermement propriétaire : La migration des charges de travail HPC vers l’écosystème d’un fournisseur de cloud particulier peut entraîner l’enfermement propriétaire. Cela limite la flexibilité et complique la transition des charges de travail d’un fournisseur à l’autre ou le retour à des solutions sur site.
- Mobilité des données entre les clouds : Dans les scénarios mettant à contribution plusieurs fournisseurs de clouds ou des configurations avec cloud hybride, le déplacement fluide des données et des charges de travail entre divers environnements de clouds peut être complexe, et nécessiter des outils et des approches spécialisés.
- Compatibilité des applications : Certaines applications HPC sont conçues pour des architectures matérielles spécifiques. Or, assurer la compatibilité avec les types d’instances et les technologies de virtualisation disponibles dans le cloud peut être un souci majeur.
- Gestion de la complexité : L’orchestration et la gestion des charges de travail HPC dans le cloud peuvent nécessiter des compétences et des outils spécialisés. L’intégration de services cloud avec l’infrastructure HPC et les flux de travail existants introduit de la complexité dans le processus de gestion.
- Obstacles liés à la conformité réglementaire : Différents secteurs peuvent avoir des mandats de conformité réglementaire distincts qui influencent le traitement et le stockage des charges de travail HPC. En effet, ces exigences ont une incidence sur la sélection des fournisseurs de service cloud et sur les stratégies de déploiement.
- Perte de contrôle de l’infrastructure : La transition des charges de travail HPC vers le cloud entraîne une perte de contrôle sur l’infrastructure sous-jacente. Cet abandon du contrôle peut susciter des inquiétudes, surtout pour les organisations ayant des exigences particulières en matière de performance et de sécurité.
Or, pour relever ces défis, il faut une planification précise, une conception architecturale réfléchie et l’utilisation adroite de technologies et de stratégies appropriées. Cette approche garantit la mise en œuvre des avantages du cloud HPC, ainsi que le traitement efficace des inconvénients potentiels.
Pourquoi les entreprises exécutent-elles des charges de travail HPC dans le cloud ?
Le cloud HPC peut accélérer l’innovation, et réduire le besoin ou la dépendance à l’égard du calcul haute performance intégralement sur site, et promouvoir les capacités d’automatisation, d’intelligence artificielle et de machine learning. Les entreprises peuvent créer et lancer plus rapidement leurs solutions et leurs produits, ce qui renforce leur avantage concurrentiel. Dans le cloud, le calcul haute performance peut se décomposer en charges de travail distinctes en fonction de la demande ou des besoins spécifiques de l’équipe. Le cloud HPC est également plus flexible dans la mesure où il permet de moduler la capacité à la hausse ou à la baisse de façon à limiter le gaspillage des ressources. Sa disponibilité en tant que service tiers (aaS) permet d’éliminer une grande partie des coûts à long terme du calcul haute performance traditionnel, et notamment les coûts d’architecture et de provisionnement initiaux. Le modèle as-a-service, ou modèle à la demande, garantit que les entreprises ne paient que pour les ressources de calcul qu’elles utilisent. Le passage à une solution gérée rend les ressources de calcul haute performance et de cloud HPC plus disponibles pour des utilisateurs éloignés qui autrement n’y auraient pas accès.
Que sont les solutions HPC dans le cloud ?
Les entreprises utilisent les solutions de cloud HPC pour une variété d’applications, notamment l’analyse, l’accès à l’information et la recherche scientifique.
Par exemple, les industriels utilisent l’ingénierie assistée par ordinateur pour développer des prototypes avancés sans mobiliser de ressources physiques importantes telles que laboratoires et recherches pratiques, toute l’expérimentation et la simulation ayant lieu dans le cloud.
Les chercheurs dans le domaine de la santé utilisent le calcul haute performance pour regrouper les informations et les données médicales des patients afin de faire progresser la recherche sur les maladies, les essais médicaux et la mise au point de médicaments. Le cloud HPC peut même accélérer le traitement et le séquençage du génome.
Le calcul haute performance fait partie intégrante des services financiers, où l’analyse des risques et la détection des fraudes nécessitent un traitement rapide et exhaustif de sources de données multiples. Il s’agit d’établir correctement la rentabilité des investissements et des prévisions, et d’utiliser l’analyse des données historiques afin de détecter les comportements d’achat inhabituels en temps quasi réel.
La démocratisation du calcul haute performance s’étend également au développement de films, de médias et de jeux, où les charges de travail peuvent faciliter le rendu graphique, l’analyse d’images, le transcodage et l’encodage.
Architecture et composants du cloud HPC
Le calcul haute performance dans le cloud implique la consommation de ressources cloud pour des calculs et des simulations complexes qui consomment une puissance de calcul importante.
Comprendre les composants des environnements de cloud HPC :
Les environnements de cloud HPC comportent plusieurs éléments clés :
- Machines virtuelles (VM) : Les éléments fondamentaux du cloud. Les machines virtuelles fournissent les ressources informatiques nécessaires à l’exécution des applications. Dans le contexte du calcul haute performance, elles sont généralement équipées de CPU ou de GPU haute performance ou de matériel spécialisé pour accélérer les calculs.
- Élasticité et évolutivité : Le cloud permet d’ajuster à la hausse ou à la baisse la consommation de ressources en fonction des besoins. Dans un contexte où les charges de travail peuvent varier en taille et en complexité, cette fonction est primordiale. Les plateformes cloud permettent d’ajouter des machines virtuelles si les charges de travail sont lourdes et d’en retirer si elles ne sont plus requises.
- Orchestration et gestion : Des outils comme Kubernetes ou des plateformes de gestion spécifiques au cloud contribuent à l’automatisation du déploiement et de la gestion des applications de calcul haute performance sur plusieurs VM. Ceci assure une utilisation optimale des ressources, ainsi qu’une répartition idéale de la charge de travail.
- Surveillance et journalisation : Les environnements de cloud HPC nécessitent une surveillance constante pour suivre l’utilisation des ressources, les mesures de performance et les goulets d’étranglement potentiels. Les journaux et les mesures aident à diagnostiquer les problèmes et à optimiser les performances.
Infrastructure cloud pour le calcul haute performance :
Les fournisseurs de cloud proposent des infrastructures spécialisées pour les charges de travail HPC, et notamment :
- Des instances de calcul : Il s’agit de machines virtuelles dotées de différentes configurations de CPU, de GPU et de mémoire afin de répondre aux différents besoins en calcul.
- GPU et accélérateurs : De nombreuses charges de travail HPC bénéficient des unités de traitement graphique (GPU) et d’autres accélérateurs. Ces composants matériels sont conçus pour traiter efficacement les tâches de traitement en parallèle.
- Stockage haute performance : Les fournisseurs de services cloud proposent des solutions conçues pour un débit élevé et une faible latence, deux caractéristiques essentielles pour les charges de travail HPC. Il comprend des options telles que le stockage connecté au réseau (NAS) et le stockage d’objet.
- Instances à capacité extensible et instances Spot : La capacité extensible vous permet d’accéder temporairement à des ressources supplémentaires pendant les charges de pointe. Les instances Spot sont des instances rentables qui peuvent être interrompues par le fournisseur de cloud, mais qui peuvent réduire considérablement les coûts si elles sont utilisées de manière stratégique.
Considérations relatives aux réseaux et au stockage pour le calcul haute performance dans le cloud :
- Réseaux : Les charges de travail HPC nécessitent des réseaux à faible latence et à large bande passante pour une communication efficace entre les nœuds. Les fournisseurs de cloud proposent des options d’interconnexion à haut débit à cette fin.
- Mouvement des données : L’efficacité du mouvement des données est cruciale dans le domaine du calcul haute performance. Les plateformes cloud fournissent des outils et des solutions pour assurer un transfert sécurisé des grands ensembles de données depuis et vers le cloud.
- Stockage : Les options de stockage cloud comprennent le stockage d’objet, de fichier et de bloc.
- Proximité des données : Le fait de rapprocher les ressources de calcul et le stockage des données réduit les temps de transfert des données et améliore les performances.
Les environnements de cloud HPC combinent des instances de calcul spécialisées, des accélérateurs, un stockage haute performance et des réseaux robustes pour fournir la puissance de calcul nécessaire aux simulations et aux calculs complexes. Une orchestration, une surveillance et une gestion des données efficaces sont essentielles pour accroître les avantages du calcul haute performance dans le cloud.
Services cloud pour le calcul haute performance
A. Machines virtuelles et conteneurs pour le calcul haute performance :
- Utilisation de machines virtuelles pour les charges de travail HPC :
Les machines virtuelles (VM) sont largement utilisées pour exécuter des charges de travail HPC. Les fournisseurs de cloud proposent des instances de machines virtuelles avec différentes configurations de CPU, de GPU et de mémoire pour répondre aux besoins de calcul spécifiques. Les machines virtuelles assurent l’isolation, la sécurité et la flexibilité dans la gestion des applications de calcul haute performance.
- Conteneurisation et orchestration dans les environnements de cloud HPC :
Les conteneurs, tels que Docker, fournissent un environnement d’application léger et homogène. Ils encapsulent l’application et ses dépendances. Les plateformes d’orchestration de conteneurs comme Kubernetes sont précieuses pour gérer les flux de travail HPC complexes, en favorisant une utilisation des ressources et une mise à l’échelle efficaces, ainsi que l’équilibre de la charge.
- Considérations relatives à la performance des machines virtuelles et des conteneurs :
Si les conteneurs permettent un déploiement et une portabilité plus rapides, les machines virtuelles assurent une isolation plus robuste, et peuvent mieux convenir à des charges de travail HPC spécifiques. Tenez compte de facteurs tels que le temps de démarrage, la surcharge de ressources et les exigences d’isolation lorsque vous choisissez entre les VM et les conteneurs pour les applications HPC.
B. Réseaux haute performance dans le cloud :
- Options de réseaux à large bande passante et à faible latence :
- Les fournisseurs de cloud proposent des options réseau haut débit sur laquelle repose la communication HPC. Cette technologie réduit la latence et augmente la bande passante, facilitant ainsi un échange efficace des données entre les nœuds.
- RDMA (Remote Direct Memory Access) pour le calcul haute performance dans le cloud :
- RDMA permet un accès direct à la mémoire entre les nœuds sans passer par l’unité centrale, ce qui réduit les frais de communication. Les adaptateurs réseau compatibles RDMA peuvent renforcer considérablement les performances HPC en accélérant les transferts de données.
- Topologie du réseau et interconnexions pour les charges de travail HPC :
Les fournisseurs de services cloud vous permettent souvent de définir des topologies de réseau personnalisées afin de garantir des schémas de communication optimaux pour les applications HPC. Il comprend des options telles que les topologies maillées, tore ou en arborescence élargie, qui réduisent la latence et améliorent le débit de données.
C. Solutions de stockage évolutives pour le HPC :
- Stockage d’objet et systèmes de fichiers distribués dans le cloud :
Les plateformes cloud fournissent des solutions de stockage d’objet évolutives et des systèmes de fichiers distribués. Ces options de stockage sont conçues pour traiter des quantités massives de données.
- Technologies de mémoire tampon extensible et de mise en cache pour le stockage HPC :
Les mémoires tampon extensibles sont des couches de stockage intermédiaires très rapides, qui absorbent les rafales I/O pendant les calculs haute performance. Les technologies de mise en cache, comme les réseaux de diffusion de contenu ou les caches en mémoire, accélèrent l’accès aux données fréquemment utilisées.
- Mouvement et gestion des données dans les environnements de cloud HPC :
Des outils efficaces de déplacement des données sont essentiels pour les charges de travail HPC. Les fournisseurs de cloud proposent des services de transfert et des outils permettant le transfert d’importants volumes de données entre les environnements sur site et dans le cloud. Des stratégies efficaces de gestion des données garantissent l’intégrité, l’accessibilité et la conformité des données.
Les services de cloud HPC impliquent l’optimisation des machines virtuelles et des conteneurs, l’utilisation d’options de réseau haute performance et la mise en œuvre de solutions de stockage évolutives. Collectivement, ces éléments permettent l’exécution de charges de travail HPC exigeantes dans des environnements cloud.
Orchestration et automatisation du cloud pour le calcul haute performance
A. Automatisation des déploiements de HPC et de la gestion des ressources :
- Outils d’automatisation : Les outils d’orchestration cloud permettent d’automatiser le déploiement des environnements HPC. Ces outils vous permettent de définir des configurations d’infrastructure as code, puis de les déployer uniformément dans diverses instances cloud.
- Gestion de la configuration : Les outils de gestion de la configuration peuvent automatiser l’installation et la configuration des logiciels sur les machines virtuelles ou les conteneurs, garantissant ainsi la cohérence des clusters HPC.
- Mise à l’échelle automatique : Automatisez la mise à l’échelle des ressources en fonction de la charge de travail. Les plateformes cloud vous permettent de définir des règles de mise à l’échelle automatique afin d’ajuster de façon dynamique le nombre d’instances en fonction des charges de travail.
B. L’infrastructure as code (IaC) des environnements de cloud HPC :
- Avantages de l’IaC : L’IaC traite le provisionnement et la gestion de l’infrastructure comme un développement logiciel. Il permet le contrôle des versions, la cohérence et la reproductibilité lors de la création et de la modification d’environnements HPC.
- Configuration déclarative : L’IaC vous permet de déclarer l’état souhaité de votre infrastructure, et l’outil d’orchestration se charge des détails du provisionnement et de la configuration. C’est particulièrement utile pour les installations HPC complexes.
- Collaboration et reproductibilité : L’IaC permet la collaboration entre les équipes en partageant le code de l’infrastructure. Il permet également de recréer uniformément le même environnement, ce qui réduit les erreurs de configuration.
C. Intégration des ordonnanceurs et des gestionnaires de ressources de calcul haute performance avec l’orchestration cloud :
- Ordonnanceurs HPC : Les clusters HPC utilisent souvent des ordonnanceurs tels que Slurm, Torque ou PBS pour gérer l’ordonnancement des tâches et l’allocation des ressources. Ces ordonnanceurs optimisent l’utilisation des ressources dans les environnements à utilisateurs multiples.
- Intégration dans le cloud : L’orchestration du cloud peut collaborer avec les ordonnanceurs de calcul haute performance. Par exemple, elle peut provisionner de façon dynamique des instances cloud en fonction des besoins des travaux, puis les fermer une fois ces derniers terminés.
- Environnements hybrides : De nombreuses charges de travail HPC requièrent le recours à des ressources sur site et dans le cloud. L’intégration de clusters sur site à des ressources cloud nécessite une orchestration minutieuse pour garantir une exécution efficace des tâches.
L’orchestration et l’automatisation du cloud sont essentielles pour gérer des environnements HPC complexes dans le cloud. L’infrastructure as code et les outils d’automatisation rationalisent le déploiement et la gestion des grappes HPC, tandis que l’intégration avec les ordonnanceurs HPC garantit une utilisation efficace des ressources et une bonne planification des tâches.
Performance et optimisation dans le cloud HPC
A. Surveillance et optimisation des performances HPC dans le cloud :
- Mesures de la performance : Surveillez les principales mesures de performance telles que l’utilisation du CPU, la consommation en mémoire, les entrées/sorties sur disque et la latence de réseau. Les fournisseurs de cloud proposent des services de surveillance et de journalisation pour suivre ces paramètres.
- Utilisation des ressources : Analyser l’utilisation des ressources pour identifier les goulets d’étranglement et les domaines à améliorer. L’augmentation ou la réduction de la capacité en fonction des besoins en ressources permet de maintenir des performances optimales.
- Profilage et analyse comparative : Profilage des applications de calcul haute performance pour cerner les zones d’inefficacité. L’analyse comparative permet de comparer les performances dans différentes configurations afin de choisir la meilleure.
B. Mise à l’échelle automatique et allocation dynamique des ressources pour les charges de travail de calcul haute performance :
- Stratégies de mise à l’échelle automatique : Mettez en œuvre des règles d’évolutivité automatique pour ajuster de façon dynamique le nombre d’instances en fonction de la charge de travail. La mise à l’échelle automatique permet de maintenir les performances lors des charges très élevées et de réduire les coûts aux heures de faible demande.
- Mise à l’échelle prédictive : Utilisez des algorithmes prédictifs ou le machine learning pour prévoir proactivement les séquences de charges de travail et ajuster les ressources en conséquence.
- Instances Spot : Utilisez les instances Spot des fournisseurs de cloud pour une mise à l’échelle efficace. Les instances Spot sont disponibles à des prix inférieurs, mais peuvent être interrompues par le fournisseur lorsque la demande s’intensifie.
C. Accélération des GPU pour le calcul haute performance dans le cloud :
- Instances GPU : Choisissez des instances cloud équipées de GPU pour les charges de travail pouvant profiter d’un traitement parallèle. Les GPU excellent dans des tâches telles que le machine learning, les simulations et le rendu.
- Bibliothèques accélérées par le GPU : Utilisez des bibliothèques et des frameworks accélérés par des GPU pour améliorer les performances. CUDA, la plateforme informatique parallèle de NVIDIA, et cuDNN, la bibliothèque de réseaux neuronaux profonds de NVIDIA, en sont deux exemples phares.
- Charges de travail de GPU conteneurisées : La conteneurisation vous permet d’encapsuler les applications accélérées par les GPU pour en assurer la portabilité et l’uniformité. Kubernetes et Docker prennent en charge l’intégration des GPU.
- Planification des GPU : Planifiez correctement les ressources GPU afin d’éviter les conflits. L’allocation des ressources GPU au sein des machines virtuelles et des conteneurs nécessite une gestion efficace.
L’optimisation du calcul haute performance dans le cloud implique une surveillance étroite des mesures de performance, une allocation efficace des ressources grâce à une mise à l’échelle automatique et à une accélération des GPU, si nécessaire. Ces stratégies vous permettront d’optimiser la performance de vos charges de travail HPC tout en gérant efficacement les coûts et les ressources.
Sécurité et conformité dans le cloud HPC
A. Sécurité des données et chiffrement dans les environnements de cloud HPC :
- Chiffrement des données : Protéger les données au repos et en transit. Les fournisseurs de services cloud proposent des mécanismes de chiffrement pour protéger les données stockées dans les services de stockage et transmises entre les instances.
- Gestion des clés : Gérez les clés de chiffrement en toute sécurité en utilisant les services de gestion des clés fournis par la plateforme cloud ou des solutions tierces.
- Résidence des données : Choisissez des datacenters et des régions conformes aux exigences de votre organisation en matière de résidence des données. Veillez à ce que les données demeurent dans les juridictions spécifiées afin de respecter les obligations légales et réglementaires.
B. Contrôles des accès et authentification des utilisateurs pour les charges de travail HPC :
- Gestion des identités et des accès (IAM) : Les outils de gestion des identités et des accès contrôlent l’accès des utilisateurs aux ressources cloud. Mettez en œuvre le principe du moindre privilège pour vous assurer que les utilisateurs n’ont accès qu’aux ressources dont ils ont besoin dans le cadre de leurs fonctions.
- Authentification multifactorielle (MFA) : Mettez en œuvre l’authentification multifactorielle pour l’authentification des utilisateurs afin d’ajouter une couche de sécurité supplémentaire. Vous empêcherez ainsi tout accès non autorisé, même en cas de vol de mot de passe.
- Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) : Mettez en œuvre le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) pour définir les rôles et les autorisations. Attribuez des rôles aux utilisateurs en fonction de leurs responsabilités afin de garantir un contrôle d’accès adéquat.
C. Considérations de conformité pour les données de calcul haute performance sensibles dans le cloud :
- Conformité réglementaire : Maîtrisez le paysage réglementaire de votre secteur d’activité et de votre région géographique. Veillez à ce que votre configuration cloud soit conforme aux réglementations telles que le RGPD, l’HIPAA, etc.
- Classification des données : Classez les données en fonction de leur degré de sensibilité. Appliquez des contrôles de sécurité et des restrictions d’accès appropriés aux données sensibles.
- Audit et journalisation : Activez les fonctions d’audit et de journalisation proposées par le fournisseur de cloud. Conservez les journaux des activités des utilisateurs et des événements du système pour l’analyse de la conformité et de la sécurité.
- Conformité des fournisseurs de cloud : Choisissez des fournisseurs de services en ligne qui proposent des certifications de conformité en rapport avec votre secteur d’activité. Les fournisseurs de services cloud sont souvent soumis à des audits externes afin de s’assurer qu’ils respectent les normes du secteur.
- Accords contractuels : Examinez et négociez les conditions contractuelles avec le fournisseur de services cloud pour vous assurer qu’elles répondent aux exigences de conformité de votre organisation.
Garantir la sécurité et la conformité dans les environnements de cloud HPC implique un chiffrement robuste des données, des contrôles d’accès rigoureux et un examen minutieux des réglementations industrielles. En mettant en œuvre ces mesures, vous assurez la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données sensibles tout en respectant les exigences réglementaires.
Gestion des coûts et budgétisation pour le cloud HPC
A. Considérations sur les coûts et les modèles de tarification pour le calcul haute performance dans le cloud :
- Modèles de tarification : Maîtrisez les modèles de tarification proposés par le fournisseur de services cloud, tels que les instances à la demande, les instances réservées et les instances Spot. Chaque modèle a des incidences différentes sur les coûts suivant les schémas d’utilisation.
- Coûts des ressources : Les ressources informatiques, le stockage, le réseau et le transfert de données génèrent des coûts. Tenez compte des coûts associés à chacun de ces éléments.
- Coûts de transfert des données : Le transfert de données à l’intérieur et à l’extérieur du cloud peut entraîner des coûts supplémentaires. Réduisez au minimum les mouvements de données non nécessaires et envisagez des techniques de compression des données.
B. Dimensionnement et optimisation des coûts des charges de travail HPC :
- Sélection d’instances : Choisissez des types d’instances correspondant aux exigences de calcul de votre charge de travail. Évitez de surprovisionner ou de sous-utiliser les ressources.
- Stratégies de mise à l’échelle automatique : Réalisez une mise à l’échelle automatique pour adapter de manière dynamique le nombre d’instances à la demande de la charge de travail. Ceci permet d’optimiser l’utilisation des ressources et les coûts.
- Instances Spot : Utilisez des instances Spot pour les charges de travail non critiques afin de bénéficier de coûts réduits. Préparez-vous toutefois à des interruptions potentielles.
- Instances réservées : Envisagez des instances réservées si vos charges de travail sont prévisibles. Elles vous permettent de réaliser des économies dans le cadre d’un engagement d’utilisation à long terme.
C. Planification budgétaire et répartition des coûts dans les environnements de cloud HPC :
- Allocation de budget : Définissez des budgets pour différents projets ou services de calcul haute performance. Les fournisseurs de cloud proposent souvent des outils de budgétisation permettant de fixer des limites de dépenses et de recevoir des alertes quand un seuil est sur le point d’être dépassé.
- Marquage des ressources : Marquez les ressources du cloud avec des métadonnées pertinentes (par exemple, nom de projet, service) afin de suivre les dépenses avec précision et d’allouer les coûts en conséquence.
- Suivi des coûts et production de rapports : Examinez régulièrement les rapports sur les coûts fournis par le fournisseur de cloud. Analysez les schémas de dépenses pour repérer les optimisations de coûts potentielles.
- Planification des instances réservées : Planifiez stratégiquement vos achats d’instances réservées en fonction des prévisions de charge de travail à long terme. Éviter de solliciter excessivement ou de sous-utiliser les capacités réservées.
- Outils de gestion des coûts : Utilisez des outils de gestion des coûts tiers qui fournissent des informations plus détaillées sur les schémas de dépenses et proposent des suggestions d’optimisation.
La gestion des coûts et l’établissement d’un budget efficace pour les charges de travail HPC dans le cloud exigent de comprendre les modèles de tarification, d’optimiser l’utilisation des ressources et de planifier les budgets selon les exigences du projet. Un contrôle efficace des coûts vous permet de faire en sorte que vos projets de calcul haute performance restent financièrement viables et efficaces.
Cloud HPC : Les principales considérations à prendre en compte lors du choix d’un environnement cloud
Le choix de l’environnement cloud approprié pour le calcul haute performance (HPC) nécessite un examen attentif de divers facteurs. Voici les principaux éléments à prendre en compte :
- Ressources de calcul et d’accélération : Évaluez les types de CPU, de GPU et d’autres accélérateurs dans les offres du fournisseur de cloud. Choisissez un fournisseur dont le matériel répond à vos besoins particuliers en matière de charge de travail.
- Performance du réseau : Recherchez des fournisseurs de cloud proposant des options de réseaux à large bande passante et à faible latence, telles que les réseaux améliorés ou InfiniBand, afin d’assurer une communication efficace entre les nœuds.
- Évolutivité et élasticité : Optez pour des fournisseurs qui assurent une mise à l’échelle automatique transparente et une allocation dynamique des ressources pour gérer les charges de travail HPC variables.
- Bibliothèques GPU et HPC : Vérifiez la prise en charge et la disponibilité des bibliothèques et des frameworks accélérés par les GPU répondant aux besoins de votre application.
- Solutions de stockage : Évaluez l’évolutivité et la performance des options de stockage telles que le stockage d’objets, les systèmes de fichiers distribués et les solutions de stockage à haut débit.
- Transfert et déplacement des données : Tenez compte de la facilité et du coût du transfert des données vers et depuis le cloud, en particulier pour les grands ensembles de données.
- Compatibilité des logiciels de calcul haute performance : Veillez à ce que l’environnement cloud prenne en charge les logiciels et les outils dont dépendent vos applications HPC.
- Outils de gestion des ressources : Recherchez des outils robustes de gestion et de surveillance des ressources qui permettent un contrôle efficace des clusters et des charges de travail HPC.
- Sécurité et conformité : Choisissez un fournisseur de cloud disposant de solides mesures de sécurité, de certifications de conformité et d’options de chiffrement pour protéger les données HPC sensibles.
- Coûts et budget : Comparez les modèles de tarification, appréhendez correctement les coûts des ressources et appliquez vos contraintes budgétaires. Recherchez des fonctions d’optimisation des coûts telles que des instances réservées ou des instances Spot.
- Intégration du cloud hybride et sur site : Si vous travaillez dans un environnement hybride, évaluez la facilité avec laquelle le fournisseur de cloud s’intègre à votre infrastructure sur site.
- Emplacement et résidence des données : Choisissez une région de cloud qui répond à vos exigences en matière de résidence des données et qui offre une proximité géographique optimale pour réduire la latence.
- Assistance et accords de niveau de service : Évaluez le niveau d’assistance technique, les accords de niveau de service (SLA) et la réactivité du fournisseur de cloud.
- Expérience utilisateur et facilité d’utilisation : Tenez compte de l’interface utilisateur, de la facilité de déploiement et des outils de gestion assurés par le fournisseur de cloud.
- Enfermement propriétaire : Tenez compte du risque d’enfermement propriétaire et évaluez la facilité avec laquelle vous pouvez migrer vos charges de travail vers un autre fournisseur en cas de besoin.
- Communauté et documentation : Vérifiez la disponibilité d’une communauté de soutien, d’une documentation et de tutoriels pour les offres HPC du fournisseur de cloud.
Le choix d’un environnement cloud pour le calcul haute performance dépend des exigences spécifiques de la charge de travail, des besoins de performance, du budget et de la stratégie à long terme. Il est essentiel d’effectuer des recherches approfondies et d’essayer différentes options afin de déterminer le fournisseur de cloud qui correspond le mieux aux objectifs de votre organisation.
Tendances et innovations futures du cloud HPC
A. Avancées en matière de matériel et d’infrastructure cloud pour le calcul intensif :
- Accélérateurs spécialisés : Les fournisseurs de cloud proposent des accélérateurs spécialisés tels que les FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) et les ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) pour répondre à des charges de travail HPC spécifiques.
- L’informatique quantique as-a-service : À mesure que l’informatique quantique gagne en maturité, les fournisseurs de cloud pourraient offrir un accès à du matériel quantique, permettant aux chercheurs d’explorer les algorithmes et les applications quantiques.
- Instances à forte intensité de mémoire : Des capacités de mémoire et de bande passante améliorées deviendront progressivement incontournables pour les charges de travail HPC à forte intensité de mémoire, telles que les simulations à grande échelle et l’analyse de données.
B. Technologies émergentes pour la performance et l’efficacité dans le cloud HPC :
- HPC natif en conteneurs : Les technologies de conteneurs continueront d’évoluer pour mieux prendre en charge les applications de calcul haute performance en fournissant des environnements légers et reproductibles.
- HPC sans serveur : Les modèles informatiques sans serveur pourraient se révéler attrayants pour les charges de travail HPC, en permettant une mise à l’échelle automatique et une gestion des ressources sans gérer les instances traditionnelles.
- Informatique hybride : Les fournisseurs de cloud peuvent intégrer en toute transparence l’informatique quantique, l’informatique neuromorphique et l’informatique classique, autorisant des simulations hybrides et de nouvelles découvertes.
C. Gestion et optimisation pilotées par l’IA pour les charges de travail HPC :
- Gestion autonome du calcul haute performance : Les outils d’orchestration et de gestion des ressources pilotés par l’IA sont appelés à devenir plus sophistiqués, optimisant l’allocation des ressources et la programmation des charges de travail.
- Analyse prédictive : Les modèles de machine learning seront en mesure de prévoir les charges de travail HPC, permettant une mise à l’échelle et une allocation proactives des ressources.
- Optimisation de l’efficacité énergétique : L’IA contribuera à optimiser la consommation d’énergie en ajustant de façon dynamique les ressources et en réduisant la dépense énergétique en fonction des charges de travail HPC.
- Réglage automatisé : Les outils pilotés par l’IA automatiseront le processus de paramétrage des applications HPC, améliorant ainsi la performance et réduisant le fardeau de l’optimisation manuelle.
- Sécurité et détection des anomalies : La détection d’anomalies à l’aide de l’IA deviendra essentielle pour repérer en temps réel les comportements irréguliers, les menaces et les goulets d’étranglement.
L’avenir du calcul haute performance dans le cloud est tributaire des progrès matériels et technologiques, comme l’informatique quantique et l’intégration des fonctions d’optimisation et de gestion pilotées par l’IA. Collectivement, ces tendances sont appelées à amplifier, à renforcer et à rendre accessibles les capacités du calcul haute performance pour la recherche et les organisations.
HPE et le cloud HPC
HPE propose un vaste portefeuille de solutions de HPC et de cloud HPC, comprenant le matériel, les logiciels et le stockage hautes performances qui rendent le HPC possible, ainsi que l’expertise et les services gérés pour accélérer la transformation.
Les entreprises peuvent choisir entre les supercalculateurs exascale HPE Cray et les systèmes HPE Apollo, conçus pour répondre aux demandes modernes de modélisation, de simulation et d’IA convergées. En matière de stockage, l’offre HPE Compute HPC peut s’adapter à un stockage de fichier 100 % flash unique et traditionnel qui reste économique et évolutif.
Les entreprises qui ont besoin d’une solution complète de bout en bout peuvent opter pour HPE GreenLake pour le HPC, une solution gérée évolutive qui permet aux entreprises de toutes tailles d’accéder plus facilement aux avantages du HPC sans les difficultés de déploiement. HPE GreenLake pour le HPC fonctionne sur site – dans l’environnement edge de l’entreprise, en colocation ou dans le datacenter –, ce qui vous permet de bénéficier de la sécurité et du contrôle inhérents à l’infrastructure sur site. Et grâce à la facturation à la demande, les entreprises ont l’assurance de ne pas payer pour des ressources inutilisées tout en conservant la flexibilité nécessaire pour saisir les opportunités qui se présentent.