کلاستر پردازشی چیست و چه کاربردی در محاسبات سنگین دارد؟
با گسترش هوش مصنوعی، علوم داده و شبیهسازیهای مهندسی، بسیاری از پروژهها به منابعی فراتر از توان یک رایانه شخصی نیاز پیدا کردهاند. اجرای چنین پروژههایی روی سیستمهای معمولی ممکن است چندین ساعت، چند روز یا حتی چند هفته طول بکشد. در بعضی موارد نیز محدودیت پردازنده، حافظه یا فضای ذخیرهسازی مانع اجرای کامل برنامه میشود.
یکی از راهکارهای مناسب برای حل این مشکل، استفاده از کلاستر پردازشی است. کلاستر، منابع چند سامانه محاسباتی را در یک بستر هماهنگ در اختیار کاربران قرار میدهد تا برنامههای سنگین، محاسبات علمی و پردازش دادههای حجیم با منابع مناسب اجرا شوند.
مرکز داده و محاسبات سریع وان، خدمات پردازشی موردنیاز پژوهشگران، دانشگاهها و صنایع را در قالب کلاستر زمانبندیشده و ماشین مجازی با قدرت پردازشی بالا ارائه میکند.
کلاستر پردازشی چیست؟
کلاستر پردازشی یا Computing Cluster مجموعهای از رایانهها، پردازندهها، حافظهها و منابع ذخیرهسازی متصل به یکدیگر است که بهصورت هماهنگ برای اجرای وظایف محاسباتی استفاده میشوند.
هر سامانه موجود در کلاستر معمولاً یک گره پردازشی یا Compute Node نامیده میشود. وظایف کاربران با توجه به منابع موردنیاز، ظرفیت موجود و سیاستهای مرکز پردازش میان این گرهها توزیع میشوند.
از دید کاربر، کلاستر مانند یک زیرساخت محاسباتی قدرتمند عمل میکند؛ اما در پشت این زیرساخت، چندین منبع پردازشی در کنار یکدیگر فعالیت دارند.
کلاسترهای پردازشی معمولاً از اجزای زیر تشکیل میشوند:
- گرههای پردازشی؛
- پردازندههای مرکزی؛
- حافظه اصلی؛
- فضای ذخیرهسازی؛
- شبکه ارتباطی میان گرهها؛
- سیستمعامل و نرمافزارهای محاسباتی؛
- سامانه مدیریت و زمانبندی پردازشها؛
- صفهای اجرایی مخصوص کاربران یا پروژهها.
رایانش با کارایی بالا یا HPC چیست؟
عبارت HPC مخفف High-Performance Computing و به معنای رایانش با کارایی بالا یا محاسبات سریع است. HPC به استفاده از زیرساختهای قدرتمند برای انجام محاسبات پیچیده و پردازش حجم زیادی از داده در زمان مناسب اشاره دارد.
رایانش با کارایی بالا فقط به داشتن یک پردازنده قدرتمند محدود نمیشود. در یک زیرساخت HPC، پردازنده، حافظه، ذخیرهسازی، شبکه، سیستمعامل و نرمافزار زمانبندی باید به شکل هماهنگ عمل کنند.
این زیرساختها در حوزههای مختلفی کاربرد دارند:
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشین؛
- تحلیل دادههای حجیم؛
- شبیهسازیهای مهندسی؛
- مدلسازیهای علمی؛
- دینامیک سیالات محاسباتی؛
- محاسبات زیستی و ژنتیکی؛
- پردازش تصاویر؛
- پیشبینی و مدلسازی عددی؛
- پژوهشهای دانشگاهی؛
- طراحی و بهینهسازی صنعتی.
کلاستر پردازشی چگونه کار میکند؟
در کلاسترهای زمانبندیشده، کاربر برنامه یا وظیفه پردازشی خود را به سامانه ارسال میکند. این وظیفه معمولاً Job نامیده میشود.
کاربر هنگام ارسال Job مشخص میکند که برنامه به چه میزان منابع نیاز دارد؛ برای مثال:
- تعداد هستههای پردازشی؛
- میزان حافظه اصلی؛
- مدتزمان تقریبی اجرا؛
- فضای ذخیرهسازی موردنیاز؛
- نرمافزار یا کتابخانه مورد استفاده؛
- تعداد گرههای موردنیاز؛
- نوع صف اجرایی.
پس از ثبت درخواست، Job در صف قرار میگیرد. سامانه زمانبندی، منابع آزاد را بررسی میکند و در زمان مناسب برنامه را اجرا میکند. پس از پایان پردازش، خروجی و گزارش اجرای برنامه در اختیار کاربر قرار میگیرد.
این روش باعث میشود منابع پردازشی بهصورت منظم و بهینه میان کاربران مختلف تقسیم شوند.
صف پردازشی چیست؟
در زیرساخت اشتراکی، چندین کاربر ممکن است همزمان درخواست اجرای برنامه داشته باشند. اگر تمام برنامهها بدون مدیریت اجرا شوند، منابع سیستم بهدرستی توزیع نمیشوند و احتمال اختلال یا کاهش عملکرد افزایش پیدا میکند.
صف پردازشی درخواستهای کاربران را بر اساس عواملی مانند منابع موردنیاز، ظرفیت موجود، اولویت و مدتزمان اجرا مدیریت میکند.
به زبان ساده، روند اجرای برنامه در کلاستر به صورت زیر است:
- کاربر فایلها و برنامه خود را آماده میکند؛
- منابع موردنیاز را مشخص میکند؛
- Job را به صف پردازشی ارسال میکند؛
- زمانبند منابع آزاد را پیدا میکند؛
- برنامه روی گره یا گرههای مناسب اجرا میشود؛
- خروجی و گزارش اجرا ذخیره میشود؛
- کاربر نتیجه را دریافت میکند.
این فرایند امکان استفاده منظم از زیرساختهای محاسباتی مشترک را فراهم میکند.
محاسبات موازی چیست؟
در محاسبات ترتیبی، عملیات برنامه یکی پس از دیگری اجرا میشوند. در مقابل، در محاسبات موازی یک مسئله به چند بخش کوچکتر تقسیم میشود و بخشهای مختلف آن بهصورت همزمان اجرا میشوند.
اگر برنامه و الگوریتم قابلیت موازیسازی داشته باشند، استفاده از چند هسته یا چند گره میتواند زمان اجرای آن را کاهش دهد.
با این حال، افزودن تعداد بیشتری پردازنده همیشه به معنی افزایش متناسب سرعت نیست. عملکرد نهایی به عوامل مختلفی بستگی دارد:
- قابلیت موازیسازی الگوریتم؛
- نحوه تقسیم دادهها؛
- میزان ارتباط میان پردازشها؛
- سرعت شبکه کلاستر؛
- کارایی فضای ذخیرهسازی؛
- ساختار کد و نرمافزار؛
- تعداد هستههای اختصاصیافته؛
- حجم دادههای ورودی و خروجی.
بنابراین، پیش از اجرای پروژه روی کلاستر باید مشخص شود که برنامه از محاسبات چندهستهای یا چندگرهی پشتیبانی میکند یا خیر.
کلاستر پردازشی برای چه پروژههایی مناسب است؟
استفاده از کلاستر برای پروژههایی مناسب است که اجرای آنها روی رایانه معمولی با محدودیت زمان، پردازنده یا حافظه مواجه میشود.
پروژههای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
آمادهسازی داده، آزمایش مدلها و اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین میتواند به منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد. در بعضی پروژهها، پردازش داده و آموزش مدل را میتوان میان چند هسته یا چند وظیفه مستقل تقسیم کرد.
تحلیل دادههای حجیم
هنگامی که حجم داده از ظرفیت یک رایانه معمولی بیشتر باشد، کلاستر میتواند منابع لازم برای پردازش، دستهبندی، تبدیل و تحلیل اطلاعات را فراهم کند.
شبیهسازیهای مهندسی
شبیهسازی جریان سیال، تحلیل سازه، انتقال حرارت، مدلسازی مواد و حل مسائل عددی پیچیده از کاربردهای رایج زیرساختهای محاسبات سریع هستند.
محاسبات علمی و دانشگاهی
پژوهشگران میتوانند برای اجرای رساله، پایاننامه، مقاله و طرحهای پژوهشی از منابع پردازشی کلاستر استفاده کنند. این روش نیاز به خرید و نگهداری تجهیزات اختصاصی را کاهش میدهد.
پردازش تصاویر
تحلیل تصاویر پزشکی، ماهوارهای، صنعتی و آزمایشگاهی ممکن است به پردازش حجم زیادی از داده نیاز داشته باشد. امکان اجرای این پروژهها به نرمافزار، الگوریتم و منابع موجود در کلاستر بستگی دارد.
اجرای چند آزمایش مستقل
در برخی پروژهها باید یک الگوریتم با تنظیمات مختلف بارها اجرا شود. اگر اجرای هر آزمایش مستقل باشد، میتوان چند Job جداگانه ایجاد کرد و آزمایشها را روی منابع مختلف اجرا کرد.
مزایای استفاده از کلاستر پردازشی
دسترسی به منابع بیشتر
کلاستر امکان استفاده از تعداد بیشتری هسته پردازشی، حافظه و فضای ذخیرهسازی را نسبت به بسیاری از رایانههای شخصی فراهم میکند.
کاهش زمان اجرای محاسبات
در صورتی که برنامه از پردازش موازی پشتیبانی کند، تقسیم عملیات میان چند منبع میتواند زمان اجرا را کاهش دهد.
کاهش هزینه خرید تجهیزات
خرید سرورهای محاسباتی قدرتمند هزینه زیادی دارد. علاوه بر خرید تجهیزات، هزینههای برق، سرمایش، نگهداری، تعمیر و ارتقا نیز باید در نظر گرفته شوند.
استفاده متناسب با نیاز پروژه
کاربران میتوانند بر اساس نیاز هر پروژه، منابع موردنیاز خود را انتخاب کنند. به این ترتیب، لازم نیست برای یک پروژه کوتاهمدت، تجهیزات دائمی خریداری شود.
مدیریت منظم وظایف
سیستم صفبندی و زمانبندی، اجرای برنامههای کاربران را مدیریت میکند و مانع استفاده نامنظم از منابع میشود.
مناسب برای پردازشهای طولانی
برنامههایی که اجرای آنها چند ساعت یا چند روز زمان میبرد، میتوانند بدون وابستگی به روشن ماندن رایانه شخصی کاربر روی زیرساخت کلاستر اجرا شوند.
تفاوت کلاستر پردازشی با ماشین مجازی چیست؟
کلاستر پردازشی و ماشین مجازی هر دو برای اجرای برنامهها استفاده میشوند، اما شیوه استفاده از آنها متفاوت است.
| ویژگی | ماشین مجازی | کلاستر پردازشی |
|---|---|---|
| شیوه استفاده | تعاملی و مستقیم | مبتنی بر صف و زمانبندی |
| دسترسی کاربر | دسترسی از راه دور به سیستمعامل | ارسال Job برای اجرا |
| نصب نرمافزار | معمولاً با سطح دسترسی تعیینشده | طبق امکانات و سیاست کلاستر |
| کاربرد مناسب | توسعه، آزمایش و اجرای تعاملی | پردازشهای سنگین و طولانی |
| تخصیص منابع | منابع مشخص برای ماشین | منابع متناسب با هر Job |
| مدیریت اجرا | توسط کاربر | توسط سامانه زمانبندی |
| مقیاس پردازش | معمولاً یک محیط مجازی | امکان استفاده از منابع کلاستر |
اگر کاربر به محیطی دائمی برای نصب نرمافزار، اجرای دستورات و مدیریت مستقیم سیستمعامل نیاز داشته باشد، ماشین مجازی میتواند انتخاب مناسبتری باشد.
اگر برنامه به منابع متعدد، اجرای طولانی یا پردازش صفبندیشده نیاز داشته باشد، کلاستر پردازشی گزینه مناسبتری خواهد بود.
انتخاب نهایی باید بر اساس ساختار برنامه، منابع موردنیاز و نوع دسترسی انجام شود.
تفاوت کلاستر پردازشی با رایانش ابری
رایانش ابری مدل گستردهای برای ارائه منابع فناوری اطلاعات از طریق شبکه است. ماشین مجازی، فضای ذخیرهسازی و نرمافزارهای آنلاین میتوانند بخشی از خدمات ابری باشند.
کلاستر پردازشی بیشتر بر اجرای هماهنگ وظایف سنگین و محاسبات علمی تمرکز دارد. البته یک کلاستر میتواند در بستر ابری نیز ایجاد شود.
تفاوت اصلی این دو مفهوم در نوع کاربرد آنها است:
- خدمات ابری معمولاً انعطافپذیری، دسترسی و ارائه منابع بر اساس تقاضا را هدف قرار میدهند؛
- کلاسترهای HPC بر توان محاسباتی، پردازش موازی و اجرای وظایف سنگین تمرکز دارند.
پیش از استفاده از کلاستر چه اطلاعاتی لازم است؟
برای انتخاب منابع مناسب، ابتدا اطلاعات فنی پروژه خود را آماده کنید:
- سیستمعامل موردنیاز؛
- زبان برنامهنویسی؛
- نام و نسخه نرمافزارها؛
- تعداد هستههای پردازشی موردنیاز؛
- میزان حافظه اصلی؛
- حجم دادههای ورودی؛
- فضای موردنیاز برای خروجی؛
- زمان تقریبی اجرای برنامه؛
- قابلیت اجرای برنامه در محیط لینوکس؛
- امکان موازیسازی برنامه؛
- نیاز به دسترسی تعاملی یا اجرای صفبندیشده؛
- سطح محرمانگی دادهها.
اگر میزان منابع موردنیاز مشخص نیست، ابتدا اجرای آزمایشی با حجم داده کمتر میتواند به برآورد دقیقتر کمک کند.
چگونه برنامه را برای اجرا روی کلاستر آماده کنیم؟
نحوه آمادهسازی به زبان برنامهنویسی و نرمافزار مورد استفاده بستگی دارد؛ اما مراحل عمومی معمولاً شامل موارد زیر است:
بررسی سازگاری نرمافزار
باید مطمئن شوید نرمافزار موردنظر در سیستمعامل کلاستر قابل اجرا است و نسخه موردنیاز آن پشتیبانی میشود.
آمادهسازی دادهها
فایلهای ورودی باید ساختار مشخصی داشته باشند و پیش از اجرا از کامل بودن آنها اطمینان حاصل شود.
تعیین منابع
تعداد پردازنده، حافظه و زمان موردنیاز باید تا حد ممکن دقیق انتخاب شود. درخواست منابع بسیار بیشتر از نیاز میتواند زمان انتظار را افزایش دهد.
اجرای آزمایشی
پیش از اجرای کامل، بهتر است برنامه با داده کمتر و منابع محدود آزمایش شود. این کار خطاهای نرمافزاری و مشکلات تنظیمات را آشکار میکند.
ذخیره مرحلهای نتایج
در پردازشهای طولانی بهتر است برنامه نتایج میانی را ذخیره کند. اگر اجرای برنامه متوقف شود، این قابلیت میتواند از شروع دوباره تمام محاسبات جلوگیری کند.
بررسی خروجی و خطاها
پس از پایان Job، علاوه بر فایل خروجی باید گزارشها و پیامهای خطا بررسی شوند تا از اجرای صحیح برنامه اطمینان حاصل شود.
چگونه هزینه پردازش را کاهش دهیم؟
بهینهسازی برنامه میتواند علاوه بر کاهش زمان اجرا، هزینه استفاده از زیرساخت را نیز کمتر کند.
راهکارهای مؤثر عبارتاند از:
- پیش از اجرای اصلی، برنامه را با داده کم آزمایش کنید؛
- منابع را متناسب با نیاز واقعی انتخاب کنید؛
- از درخواست حافظه یا پردازنده اضافی خودداری کنید؛
- عملیات تکراری غیرضروری را حذف کنید؛
- فایلهای ورودی و خروجی را بهینه کنید؛
- نتایج میانی را ذخیره کنید؛
- خطاها را پیش از ارسال Job طولانی برطرف کنید؛
- در صورت امکان، کد را برای اجرای چندهستهای بهینه کنید؛
- عملکرد برنامه را با تعداد مختلف هسته مقایسه کنید.
گاهی یک برنامه با ۳۲ هسته دو برابر سریعتر از اجرای ۱۶ هستهای نیست. انجام آزمایش مقیاسپذیری کمک میکند تعداد بهینه منابع تعیین شود.
خدمات کلاستر پردازشی HPC-One
مرکز داده و محاسبات سریع وان با هدف پشتیبانی از پژوهشهای پیشرفته و پروژههای فناورانه، زیرساخت محاسباتی موردنیاز جامعه دانشگاهی، پژوهشگران و صنایع را فراهم میکند.
در خدمات مبتنی بر کلاستر زمانبندیشده، کاربران برنامههای خود را برای اجرا در صفهای پردازشی ثبت میکنند. پس از تخصیص منابع، برنامه اجرا و خروجی آن در اختیار کاربر قرار میگیرد.
خدمات پردازشی HPC-One شامل موارد زیر است:
- اجرای برنامههای لینوکسی در کلاستر؛
- دسترسی به منابع محاسباتی اشتراکی؛
- استفاده از صفهای پردازشی؛
- ماشین مجازی با منابع پردازشی بالا؛
- دسترسی از راه دور به ماشین مجازی؛
- محیط اشتراکی Jupyter؛
- دسترسی به دیتاستهای یادگیری ماشین؛
- پشتیبانی از پروژههای پژوهشی و صنعتی.
برای انتخاب میان ماشین مجازی و کلاستر زمانبندیشده، باید نوع نرمافزار، میزان منابع و شیوه اجرای پروژه بررسی شود.
رزرو منابع پردازشی
برای ثبت درخواست، ابتدا مشخصات فنی برنامه و منابع موردنیاز پروژه را آماده کنید. سپس از طریق بخش رزرو خدمات HPC-One، درخواست خود را ارسال کنید.
کارشناسان مرکز میتوانند با بررسی نیازهای پروژه، گزینه مناسب را از میان ماشین مجازی و خدمات کلاستر پیشنهاد دهند.
دکمههای پیشنهادی برای انتهای مقاله:
رزرو کلاستر پردازشی
دریافت مشاوره انتخاب سرویس
مشاهده خدمات محاسبات سریع
درخواست ماشین مجازی
پرسشهای متداول
آیا کلاستر پردازشی فقط برای هوش مصنوعی استفاده میشود؟
خیر. علاوه بر هوش مصنوعی، کلاستر در شبیهسازیهای مهندسی، محاسبات علمی، پردازش تصاویر، تحلیل داده و مدلسازیهای عددی کاربرد دارد.
آیا هر برنامهای روی کلاستر سریعتر اجرا میشود؟
خیر. افزایش سرعت به ساختار برنامه، امکان موازیسازی، تعداد منابع، سرعت ذخیرهسازی و ارتباط میان پردازشها بستگی دارد. بعضی برنامهها با افزایش تعداد هستهها بهبود قابل توجهی پیدا نمیکنند.
کلاستر چه تفاوتی با ماشین مجازی دارد؟
در ماشین مجازی، کاربر معمولاً به یک سیستمعامل مشخص دسترسی مستقیم دارد؛ اما در کلاستر زمانبندیشده، برنامه بهصورت Job در صف قرار میگیرد و پس از تخصیص منابع اجرا میشود.
آیا امکان اجرای برنامههای پایتون وجود دارد؟
با توجه به نوع سرویس، کتابخانههای موردنیاز و سازگاری نرمافزار، امکان اجرای برنامههای پایتون در ماشین مجازی، محیط Jupyter یا کلاستر وجود دارد. نسخههای موردنیاز باید پیش از سفارش بررسی شوند.
هزینه استفاده از کلاستر چگونه محاسبه میشود؟
هزینه میتواند بر اساس تعداد هستهها، میزان حافظه، فضای ذخیرهسازی، مدت اجرا و نوع منابع محاسبه شود. بهتر است روش دقیق محاسبه قیمت در صفحه خدمات سایت درج شود.
آیا برای استفاده از کلاستر باید با لینوکس آشنا باشیم؟
بسیاری از کلاسترهای پردازشی بر پایه لینوکس فعالیت میکنند. آشنایی با دستورات پایه لینوکس، انتقال فایل و اجرای برنامه میتواند استفاده از کلاستر را سادهتر کند.
کلاستر برای پایاننامه و پروژه دانشگاهی مناسب است؟
اگر پروژه به محاسبات سنگین، حافظه زیاد یا اجرای طولانی نیاز داشته باشد، استفاده از کلاستر میتواند گزینه مناسبی باشد. منابع موردنیاز باید بر اساس نرمافزار و حجم داده تعیین شوند.