01.HPC究竟是什么？

HPC指的是在多臺服務(wù)器上以高速并行方式執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算的能力。這些服務(wù)器的集合被稱為集群，由數(shù)百甚至數(shù)千臺計(jì)算服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)連接而成。在HPC集群中，每臺計(jì)算機(jī)承擔(dān)著執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的角色，這些計(jì)算機(jī)被稱為節(jié)點(diǎn)。

HPC集群通常用于批量計(jì)算。在HPC集群的核心，存在一個調(diào)度程序，負(fù)責(zé)管理可用資源。這使得能夠高效地將任務(wù)請求分配到不同的計(jì)算資源（包括CPU和GPU），并通過高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算處理。

現(xiàn)代的HPC解決方案可以在本地數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算環(huán)境或云端運(yùn)行。它們能夠在合理的時間和成本內(nèi)解決大規(guī)模計(jì)算難題，因此適用于各種不同類型的問題。

高性能數(shù)據(jù)分析（HPDA）則是一個新興領(lǐng)域，將HPC資源應(yīng)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，以解決日益復(fù)雜的問題。HPDA的一個主要焦點(diǎn)領(lǐng)域是推動AI的發(fā)展，尤其是大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型。

02.AI對高性能計(jì)算的影響

HPC早于AI問世，因此這兩個領(lǐng)域在軟件和基礎(chǔ)設(shè)施方面存在顯著差異。要將它們有機(jī)地融合在一起，需要對工作負(fù)載管理和工具進(jìn)行必要的調(diào)整。以下是HPC如何逐步發(fā)展以迎合AI挑戰(zhàn)的一些方法。

編程語言的調(diào)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(tǒng)接口、庫和擴(kuò)展。而AI主要依賴Python、Julia等語言。

為了實(shí)現(xiàn)這兩者在相同的基礎(chǔ)設(shè)施上成功協(xié)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(xiàn)有應(yīng)用程序整合在一起，以確保這些應(yīng)用程序繼續(xù)以之前的方式運(yùn)行。這樣，AI和HPC的開發(fā)人員可以持續(xù)使用他們熟悉的工具，而無需轉(zhuǎn)向不同的編程語言。

虛擬化與容器化

容器化為HPC和AI應(yīng)用程序提供了巨大的便利。這些工具能夠輕松地根據(jù)工作負(fù)載需求調(diào)整基礎(chǔ)設(shè)施，并以一致的方式在任何地方部署這些應(yīng)用程序。

對于AI而言，容器化還有助于增強(qiáng)Python或Julia等應(yīng)用程序的可擴(kuò)展性。這是因?yàn)槿萜骰试S配置一個獨(dú)立于主機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的隔離環(huán)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(chuàng)建可快速輕松部署的HPC配置，根據(jù)需要添加和刪除資源，而無需耗費(fèi)大量時間進(jìn)行配置。

增加內(nèi)存

大數(shù)據(jù)在AI中扮演著重要角色，數(shù)據(jù)集不斷增大。為了維持高性能計(jì)算所提供的速度和效率，需要大量內(nèi)存來收集和處理這些數(shù)據(jù)集。

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

03.HPC如何促進(jìn)打造更卓越的AI應(yīng)用

HPC系統(tǒng)通常包含16到64個節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)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(tǒng)系統(tǒng)而言，優(yōu)勢明顯。此外，HPC系統(tǒng)中的每個節(jié)點(diǎn)均提供快速的內(nèi)存和存儲資源，實(shí)現(xiàn)了更大容量和更高速度，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)系統(tǒng)的性能水平。

為了進(jìn)一步增強(qiáng)處理能力，許多HPC系統(tǒng)還整合了GPU。GPU是一種專用處理器，作為CPU的協(xié)處理器使用。CPU和GPU的協(xié)同工作被稱為混合計(jì)算。

混合計(jì)算的HPC系統(tǒng)在AI項(xiàng)目中有著多重優(yōu)勢：

GPU可更有效地處理與AI相關(guān)的算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

并行計(jì)算和協(xié)同處理可加速計(jì)算過程，縮短處理大數(shù)據(jù)集和運(yùn)行大規(guī)模實(shí)驗(yàn)所需的時間。

更多的存儲和內(nèi)存使得處理更大量的數(shù)據(jù)成為可能，提高了AI模型的準(zhǔn)確性。

工作負(fù)載可以在可用資源之間分配，充分利用現(xiàn)有資源。

與傳統(tǒng)方法相比，HPC系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)方法可以提供更具成本效益的超級計(jì)算。在云端，可以將HPC作為一種服務(wù)來使用，避免了前期投入，按照實(shí)際使用量進(jìn)行付費(fèi)，提高了經(jīng)濟(jì)效益。

04.AI與HPC的融合

HPC行業(yè)急需將AI與HPC有機(jī)結(jié)合，以增強(qiáng)對AI應(yīng)用的支持。HPC已成功在宇宙理論、天體物理學(xué)、高能物理學(xué)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域運(yùn)行大規(guī)模AI模型。 然而，我們必須認(rèn)識到，在HPC上加速AI模型訓(xùn)練的方法仍屬實(shí)驗(yàn)性。隨著在HPC環(huán)境中使用的GPU數(shù)量增加，如何優(yōu)化超參數(shù)（hyperparameter）仍不十分明確。 另一個挑戰(zhàn)是，當(dāng)供應(yīng)商在HPC平臺上測試AI性能時，通常使用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，例如在標(biāo)準(zhǔn)ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的ResNet。盡管這為我們提供了AI在HPC環(huán)境中性能的大致概念，但在現(xiàn)實(shí)中，我們面對的是復(fù)雜、不完整和多樣化的AI架構(gòu)，其性能可能與這些基準(zhǔn)結(jié)果差異巨大。 未來的發(fā)展將推動AI與HPC的深度融合：

創(chuàng)造更完善的數(shù)學(xué)框架，以選擇最適用于HPC系統(tǒng)的AI架構(gòu)和優(yōu)化策略。

建立跨學(xué)科任務(wù)共享經(jīng)驗(yàn)的社群，涵蓋信息學(xué)、AI模型、數(shù)據(jù)和軟件管理等領(lǐng)域。

深入了解AI數(shù)據(jù)和模型之間的相互作用，打造可跨多個領(lǐng)域和應(yīng)用場景使用的商業(yè)解決方案。

提高開源工具和平臺的應(yīng)用，以促進(jìn)AI在HPC上的廣泛采用，并改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)工具的支持。

05.在HPC上驅(qū)動AI——創(chuàng)新嶄露頭角

充分發(fā)揮Kubernetes在HPC基礎(chǔ)設(shè)施中的強(qiáng)大功能，它能夠自動管理和協(xié)調(diào)GPU加速的AI工作負(fù)載所需的資源。這使得在HPC環(huán)境中自動運(yùn)行計(jì)算密集型工作負(fù)載變得輕而易舉。 以下是一些關(guān)鍵功能亮點(diǎn)：

先進(jìn)的資源可見性：通過資源池化，創(chuàng)建高效的資源共享管道。

消除瓶頸：您可以設(shè)置資源的保證配額，以避免性能瓶頸，并在云環(huán)境中精確優(yōu)化計(jì)費(fèi)。

更高級別的資源控制：實(shí)時動態(tài)地調(diào)整資源分配，以確保每個任務(wù)都在任何時刻獲得所需的資源。

通過協(xié)助團(tuán)隊(duì)優(yōu)化昂貴的計(jì)算資源，我們能夠加速深度學(xué)習(xí)和其他計(jì)算密集型工作負(fù)載的執(zhí)行。這將推動更有效地利用HPC環(huán)境，推動AI研究和應(yīng)用的前沿發(fā)展。