01.HPC究竟是什么？

HPC指的是在多臺服務器上以高速并行方式執行復雜計算的能力。這些服務器的集合被稱為集群，由數百甚至數千臺計算服務器通過網絡連接而成。在HPC集群中，每臺計算機承擔著執行計算任務的角色，這些計算機被稱為節點。

HPC集群通常用于批量計算。在HPC集群的核心，存在一個調度程序，負責管理可用資源。這使得能夠高效地將任務請求分配到不同的計算資源（包括CPU和GPU），并通過高速網絡進行計算處理。

現代的HPC解決方案可以在本地數據中心、邊緣計算環境或云端運行。它們能夠在合理的時間和成本內解決大規模計算難題，因此適用于各種不同類型的問題。

高性能數據分析（HPDA）則是一個新興領域，將HPC資源應用于處理大規模數據，以解決日益復雜的問題。HPDA的一個主要焦點領域是推動AI的發展，尤其是大規模深度學習模型。

02.AI對高性能計算的影響

HPC早于AI問世，因此這兩個領域在軟件和基礎設施方面存在顯著差異。要將它們有機地融合在一起，需要對工作負載管理和工具進行必要的調整。以下是HPC如何逐步發展以迎合AI挑戰的一些方法。

編程語言的調整

HPC程序通常采用Fortran、C或C++等編程語言編寫。HPC的過程倚賴這些語言編寫的傳統接口、庫和擴展。而AI主要依賴Python、Julia等語言。

為了實現這兩者在相同的基礎設施上成功協同工作，必須確保界面和軟件能夠同時兼容這兩種編程范式。通常情況下，這需要將AI框架和編程語言與現有應用程序整合在一起，以確保這些應用程序繼續以之前的方式運行。這樣，AI和HPC的開發人員可以持續使用他們熟悉的工具，而無需轉向不同的編程語言。

虛擬化與容器化

容器化為HPC和AI應用程序提供了巨大的便利。這些工具能夠輕松地根據工作負載需求調整基礎設施，并以一致的方式在任何地方部署這些應用程序。

對于AI而言，容器化還有助于增強Python或Julia等應用程序的可擴展性。這是因為容器化允許配置一個獨立于主機基礎設施的隔離環境。

容器化還適用于基于云的HPC，這使HPC變得更易訪問且成本效益更高。容器允許管理人員創建可快速輕松部署的HPC配置，根據需要添加和刪除資源，而無需耗費大量時間進行配置。

增加內存

大數據在AI中扮演著重要角色，數據集不斷增大。為了維持高性能計算所提供的速度和效率，需要大量內存來收集和處理這些數據集。

HPC系統通過支持更大容量的RAM（包括持久性和臨時性內存）的新技術來解決這一問題。例如，可以使用非易失性內存（NVRAM）來增加單節點和分布式內存的容量。

03.HPC如何促進打造更卓越的AI應用

HPC系統通常包含16到64個節點，每個節點搭載兩個或更多個CPU。這帶來了明顯更高的處理能力，相較傳統系統而言，優勢明顯。此外，HPC系統中的每個節點均提供快速的內存和存儲資源，實現了更大容量和更高速度，遠超傳統系統的性能水平。

為了進一步增強處理能力，許多HPC系統還整合了GPU。GPU是一種專用處理器，作為CPU的協處理器使用。CPU和GPU的協同工作被稱為混合計算。

混合計算的HPC系統在AI項目中有著多重優勢：

GPU可更有效地處理與AI相關的算法，如神經網絡模型。

并行計算和協同處理可加速計算過程，縮短處理大數據集和運行大規模實驗所需的時間。

更多的存儲和內存使得處理更大量的數據成為可能，提高了AI模型的準確性。

工作負載可以在可用資源之間分配，充分利用現有資源。

與傳統方法相比，HPC系統相對于傳統方法可以提供更具成本效益的超級計算。在云端，可以將HPC作為一種服務來使用，避免了前期投入，按照實際使用量進行付費，提高了經濟效益。

04.AI與HPC的融合

HPC行業急需將AI與HPC有機結合，以增強對AI應用的支持。HPC已成功在宇宙理論、天體物理學、高能物理學以及非結構化數據管理等領域運行大規模AI模型。 然而，我們必須認識到，在HPC上加速AI模型訓練的方法仍屬實驗性。隨著在HPC環境中使用的GPU數量增加，如何優化超參數（hyperparameter）仍不十分明確。 另一個挑戰是，當供應商在HPC平臺上測試AI性能時，通常使用經典的神經網絡模型，例如在標準ImageNet數據集上訓練的ResNet。盡管這為我們提供了AI在HPC環境中性能的大致概念，但在現實中，我們面對的是復雜、不完整和多樣化的AI架構，其性能可能與這些基準結果差異巨大。 未來的發展將推動AI與HPC的深度融合：

創造更完善的數學框架，以選擇最適用于HPC系統的AI架構和優化策略。

建立跨學科任務共享經驗的社群，涵蓋信息學、AI模型、數據和軟件管理等領域。

深入了解AI數據和模型之間的相互作用，打造可跨多個領域和應用場景使用的商業解決方案。

提高開源工具和平臺的應用，以促進AI在HPC上的廣泛采用，并改進標準工具的支持。

05.在HPC上驅動AI——創新嶄露頭角

充分發揮Kubernetes在HPC基礎設施中的強大功能，它能夠自動管理和協調GPU加速的AI工作負載所需的資源。這使得在HPC環境中自動運行計算密集型工作負載變得輕而易舉。 以下是一些關鍵功能亮點：

先進的資源可見性：通過資源池化，創建高效的資源共享管道。

消除瓶頸：您可以設置資源的保證配額，以避免性能瓶頸，并在云環境中精確優化計費。

更高級別的資源控制：實時動態地調整資源分配，以確保每個任務都在任何時刻獲得所需的資源。

通過協助團隊優化昂貴的計算資源，我們能夠加速深度學習和其他計算密集型工作負載的執行。這將推動更有效地利用HPC環境，推動AI研究和應用的前沿發展。