SSD 如何增强高性能计算

HPC 需要严格的数据存储性能和效率。群联电子如何提供帮助

作者安迪·希金波坦姆 | 2023 年 1 月 30 日 | 全部, 企业

即使对于最复杂的企业工作负载，固态硬盘 (SSD) 也正成为越来越受欢迎的选择。它们容量的增加、速度和效率的提高、耐用性的增强以及功耗的降低正在推动组织在读取密集型和写入密集型环境（包括高性能计算 (HPC)）中使用 SSD。

什么是高性能计算 (HPC)？

简而言之，HPC 可以帮助组织快速解决真正困难的问题。这是以极快的速度处理数据并进行超复杂计算的行为。虽然商用计算机每秒可以进行数十亿次计算，但 HPC 系统的输出量为每秒千万亿次（即百万亿）。

HPC 技术对当今的企业非常有价值，因为它使企业能够处理大量数据并运行大量计算，例如人工智能 (AI) 算法和机器学习数据集所需的数据量和计算。 HPC 曾经是专用且昂贵的超级计算机的唯一领域，现在企业可以以低得多的价格利用现有的商品硬件（包括 GPU、CPU 和存储）来利用 HPC。

人工智能和基于机器学习的解决方案的兴起是高性能计算市场增长的强大推动力。一行业调查报道称，2021年全球HPC收入达到349亿美元。专家预计到2028年该市场将达到503亿美元。另一家研究公司预计到 2030 年 HPC 市场规模将达到 646 亿美元。

凭借如此快速地处理大量数据的能力，组织可以做出令人兴奋的科学和技术发现，并开发创新和突破性的解决方案来解决世界上最严峻的挑战。

由于它可以通过使用标准商业硬件来实现，HPC 有可能改变许多行业的游戏规则。 HPC 在很多方面都可以成为发现和创造力的关键工具：

- - 科学研究 – 探索宇宙，识别天气模式，开发可再生能源
  - 金融服务 – 自动化股票交易、检测欺诈、监控市场趋势、分析风险
  - 媒体和娱乐 – 为电影创造令人惊叹的视觉效果，为世界各地的活动提供直播
  - 医疗保健/生命科学 – 研究新药，实现更准确的诊断，监测人群以了解新出现的疾病和其他模式
  - 电子设计自动化 (EDA) – 设计和优化计算机芯片，运行电路模拟
  - 政府和国防——检测欺诈、处理数据并识别情报机构的模式、模拟气候变化
  - 油和气 – 处理地震数据，运行地理空间分析，识别新的石油来源，提高现有油井的效率
  - 零售 – 优化物流和供应链运营，分析客户评论和情绪，提高库存管理效率

HPC 的另一个有益特性是其近乎无限的可扩展性，这都要归功于 HPC 的工作原理。

高性能计算的工作原理

HPC 系统可以在短时间内处理如此多的数据，因为该系统由一系列联网的计算服务器组成。 HPC 在具有单个共享数据池的分布式结构中运行。每台机器都是一个节点，节点的集合（数量可以从两个节点到数十万个）组成一个 HPC 集群。节点采用并行配置，这意味着任何节点都可以随时访问任何数据。这些节点协同工作（也称为并行处理）以非常快速地处理数据和执行计算。

每个 HPC 解决方案都由计算机、网络和存储组件组成。计算服务器节点通过网络连接到存储系统输出的数据存储。所有三个组件必须无缝协作并与其他组件保持同步。例如，为了获得最佳性能，存储系统必须以数据处理的速度从计算服务器传输和接收数据。网络必须支持计算和存储之间的快速传输。

NAND 闪存和 SSD 支持 HPC

由于 HPC 系统需要极高的处理能力，因此它们还需要最高性能的存储解决方案。 NAND 闪存 SSD 存储是 HPC 系统的明智选择，因为 SSD 提供极低的延迟以及高吞吐量和效率。 HPC 系统的电源要求也促使组织选择 SSD，因为与 HDD 相比，SSD 的功耗较低。每个节点使用更少的电量意味着大规模集群中可以显着节省能源。

HPC 系统需要能够支持性能敏感型应用程序和 I/O 密集型计算需求的数据存储。用于存储的 SSD 还应提供冗余功能和断电保护 (PLP)，以及 NVMe SSD 提供的优化 I/O 仲裁、访问优先级和并行队列。这些驱动器还足够灵活，能够以始终如一的低延迟处理小型和大型 I/O 请求。