Capabilitate | HPC & supercalcul
Clustere pentru simulare, modelare și știință.
Performanța reală a unui cluster se decide în echilibrul dintre noduri, rețea și stocare — nu în vârful de FLOPS din fișa tehnică. Dimensionăm cele trei împreună, pe sarcina dumneavoastră concretă, și demonstrăm rezultatul prin benchmarking și testare de acceptanță.
Ce acoperă
- Arhitectură
- Echilibru de noduri CPU / GPU dimensionat pe sarcină — rapoarte memorie & I/O adaptate
- Interconectare
- Rețele InfiniBand / RoCE fat-tree & spine-leaf, optimizate pe rail, reglate cu NCCL
- Stocare
- Sisteme de fișiere paralele — Lustre, Spectrum Scale, BeeGFS — cu NVMe pe niveluri
- Provizionare
- Implementare cluster & control imagini/drivere (Warewulf, xCAT, Base Command)
- Planificare
- Slurm / PBS cu fair-share, contorizare & telemetrie per sarcină
- Validare
- Benchmarking HPL, HPCG, STREAM & MLPerf și testare de acceptanță
Din practica programelor naționale
Sistemele mari se proiectează ca flote, nu ca o colecție de clustere. Aceeași disciplină a stat la baza dosarului nostru de inginerie pentru DEUS 11, un program de supercalcul la scară națională, la Cluj-Napoca.
- Partiționare
- Partiții eterogene multi-vendor pe clase de sarcină — un singur fabric de interconectare, un singur sistem de stocare, un singur planificator
- Rutare sarcini
- Constrângeri feature-tagged, rutare transparentă între partiții — modelul condo pune capacitatea liberă la lucru
- CPU gazdă
- Ales după rolul partiției — nuclee dense pentru marshalling de date, frecvențe înalte pentru fracții seriale
- Baseline de flotă
- Firmware & stivă software unificate pe flotă — piese de schimb comune, un singur baseline de întreținut
- Extindere
- Spațiu, alimentare & răcire rezervate pentru generații viitoare de acceleratoare — echipare per rack amânată, fără capital blocat
- Protecția datelor
- Erasure coding adaptat pe clase de date — arhivă pe termen lung cu WORM & air-gap