HPC究竟是什么
HPC指的是在多台服务器上以高速并行方式执行复杂计算的能力。这些服务器的集合被称为集群，由数百甚至数千台计算服务器通过网络连接而成。在HPC集群中，每台计算机承担着执行计算任务的角色，这些计算机被称为节点。
HPC集群通常用于批量计算。在HPC集群的核心，存在一个调度程序，负责管理可用资源。这使得能够高效地将任务请求分配到不同的计算资源（包括CPU和GPU），并通过高速网络进行计算处理。
现代的HPC解决方案可以在本地数据中心、边缘计算环境或云端运行。它们能够在合理的时间和成本内解决大规模计算难题，因此适用于各种不同类型的问题。
高性能数据分析（HPDA）则是一个新兴领域，将HPC资源应用于处理大规模数据，以解决日益复杂的问题。HPDA的一个主要焦点领域是推动AI的发展，尤其是大规模深度学习模型。
AI对高性能计算的影响
HPC早于AI问世，因此这两个领域在软件和基础设施方面存在显著差异。要将它们有机地融合在一起，需要对工作负载管理和工具进行必要的调整。以下是HPC如何逐步发展以迎合AI挑战的一些方法。
编程语言的调整
HPC程序通常采用Fortran、C或C++等编程语言编写。HPC的过程倚赖这些语言编写的传统接口、库和扩展。而AI主要依赖Python、Julia等语言。
为了实现这两者在相同的基础设施上成功协同工作，必须确保界面和软件能够同时兼容这两种编程范式。通常情况下，这需要将AI框架和编程语言与现有应用程序整合在一起，以确保这些应用程序继续以之前的方式运行。这样，AI和HPC的开发人员可以持续使用他们熟悉的工具，而无需转向不同的编程语言。
虚拟化与容器化
容器化为HPC和AI应用程序提供了巨大的便利。这些工具能够轻松地根据工作负载需求调整基础设施，并以一致的方式在任何地方部署这些应用程序。
对于AI而言，容器化还有助于增强Python或Julia等应用程序的可扩展性。这是因为容器化允许配置一个独立于主机基础设施的隔离环境。
容器化还适用于基于云的HPC，这使HPC变得更易访问且成本效益更高。容器允许管理人员创建可快速轻松部署的HPC配置，根据需要添加和删除资源，而无需耗费大量时间进行配置。
增加内存
大数据在AI中扮演着重要角色，数据集不断增大。为了维持高性能计算所提供的速度和效率，需要大量内存来收集和处理这些数据集。
HPC系统通过支持更大容量的RAM（包括持久性和临时性内存）的新技术来解决这一问题。例如，可以使用非易失性内存（NVRAM）来增加单节点和分布式内存的容量。
HPC如何促进打造更卓越的AI应用
HPC系统通常包含16到64个节点，每个节点搭载两个或更多个CPU。这带来了明显更高的处理能力，相较传统系统而言，优势明显。此外，HPC系统中的每个节点均提供快速的内存和存储资源，实现了更大容量和更高速度，远超传统系统的性能水平。
为了进一步增强处理能力，许多HPC系统还整合了GPU。GPU是一种专用处理器，作为CPU的协处理器使用。CPU和GPU的协同工作被称为混合计算。
混合计算的HPC系统在AI项目中有着多重优势：
- GPU可更有效地处理与AI相关的算法，如神经网络模型。
- 并行计算和协同处理可加速计算过程，缩短处理大数据集和运行大规模实验所需的时间。
- 更多的存储和内存使得处理更大量的数据成为可能，提高了AI模型的准确性。
- 工作负载可以在可用资源之间分配，充分利用现有资源。
- 与传统方法相比，HPC系统相对于传统方法可以提供更具成本效益的超级计算。在云端，可以将HPC作为一种服务来使用，避免了前期投入，按照实际使用量进行付费，提高了经济效益。
AI与HPC的融合
HPC行业急需将AI与HPC有机结合，以增强对AI应用的支持。HPC已成功在宇宙理论、天体物理学、高能物理学以及非结构化数据管理等领域运行大规模AI模型。
然而，我们必须认识到，在HPC上加速AI模型训练的方法仍属实验性。随着在HPC环境中使用的GPU数量增加，如何优化超参数（hyperparameter）仍不十分明确。
另一个挑战是，当供应商在HPC平台上测试AI性能时，通常使用经典的神经网络模型，例如在标准ImageNet数据集上训练的ResNet。尽管这为我们提供了AI在HPC环境中性能的大致概念，但在现实中，我们面对的是复杂、不完整和多样化的AI架构，其性能可能与这些基准结果差异巨大。未来的发展将推动AI与HPC的深度融合：
- 创造更完善的数学框架，以选择最适用于HPC系统的AI架构和优化策略。
- 建立跨学科任务共享经验的社群，涵盖信息学、AI模型、数据和软件管理等领域。
- 深入了解AI数据和模型之间的相互作用，打造可跨多个领域和应用场景使用的商业解决方案。
- 提高开源工具和平台的应用，以促进AI在HPC上的广泛采用，并改进标准工具的支持。
在HPC上驱动AI——创新崭露头角
充分发挥Kubernetes在HPC基础设施中的强大功能，它能够自动管理和协调GPU加速的AI工作负载所需的资源。这使得在HPC环境中自动运行计算密集型工作负载变得轻而易举。
以下是一些关键功能亮点：
- 先进的资源可见性：通过资源池化，创建高效的资源共享管道。
- 消除瓶颈：您可以设置资源的保证配额，以避免性能瓶颈，并在云环境中精确优化计费。
- 更高级别的资源控制：实时动态地调整资源分配，以确保每个任务都在任何时刻获得所需的资源。
通过协助团队优化昂贵的计算资源，我们能够加速深度学习和其他计算密集型工作负载的执行。这将推动更有效地利用HPC环境，推动AI研究和应用的前沿发展。