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HPC大计算:挑战深度学习的计算力黑洞

编辑:互联网时代网时间:2019-07-14 19:07:30阅读次数:

工业4。工业智能落后0主张,是从高性能计算(HPC),云计算和大数据整合“大计算”形影不离。9月24日,由高性能计算和在北京举行的其他用户大会上,大会关于当前的新技术趋势的“大计算”概念的浪潮组织的联合超级计算机的亚洲协会2015年。高性能计算可以显著降低工业设计,开发和生产的成本,并大大提升了工作效率,工业4。其中最重要的创新工具0。

黑洞的挑战计算能力

可以说,“大计算”已经成为一种趋势,这在技术体现在两个方面:

第一种形式是多个云计算,高性能计算和大数据融合的逐渐。

互联网技术,遥感技术的飞速发展和其他产业的渗透,带来了数据的爆炸式增长,而且还导致了许多新技术,如人工智能的兴起,复杂的应用程序体系结构使单个数据处理中心不能这样做,你需要不同的计算融合。

第二个是基础设施,例如计算,网络,存储等的边界。已越来越模糊,朝着趋势软件定义。

与此同时,大量的计算也代表了更大的计算能力的时代 - 百亿亿次。数据的爆炸性增长带来了对计算能力的需求的直接结果是更有力的。以深度学习,这往往意味着计算能力黑洞。

- 如何黑洞?

今天,最有名的利用并行计算平台的GoogleBrain使用16000 CPU,共计10万个节点,打造深的学习模式的网络。然而,人类的大脑大约一个一百十亿神经元(对应于学习模型CPU的深度),每个神经元突触大约5000(对应于网络节点计算)。它之前估计,如果一个人的大脑突触把所有连成一条直线,然后你可以从月球从地球返回地球到月球。同时,也非常低运算能力比人脑,是世界上最快的超级计算机天河不相当于。2 200倍。

日本和德国的研究人员进行了人脑模拟历史上规模最大的一次关于“京”(日本最快的超级计算机) - 使用“京”的82944处理器+ 1PB模拟人脑的记忆17.3个亿神经细胞。其结果是,北京完整人脑模拟花费40分钟一秒钟,如果假定的完成时间是线性地正比于模拟神经的尺寸,则整个大脑模拟操作需要1秒需要2.5天。

在人类社会的情况下,数据中的生长的EB水平的速度的量,对于一个新类型的低成本,高效率的计算体系结构(主要是破坏性的变化芯片,网络技术)的需要完成的数据处理工作。

在过去的一年,越来越多的话听到的是“深度学习”,“人工智能”。很多人也提出了要求:我有数据的需求很大,而且HPC可以集成为我提供一个统一的管理?我遇到性能问题进行了深入的研究,使用HPC技术可以达到更好的解决方案,?

事实上,不同的计算给我们带来了挑战。现在很多互联网公司,如国内采购单位已经成为从原来的独立柜,下一步可以想像他的采购模式,可能是被布满传感器。这代表了企业架构小组演变的融合趋势。在第一时间,在上述服务器中,它被耦合到节点,具有自己独立的处理和存储。然后当所述机壳计算单元可以被实现机架池,其整个柜互连,实现通过无开关的方式在整个网络的拓扑结构和设计,不共享共享的CPU,存储型的全部数据,在IO共享和全局供应链管理。

计算的一个新时代的挑战

HPC(高性能计算)是指在一个簇组织使用的多台计算机或多个处理器(如单个机器的一部分)(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。HPC几年前已经成为一个概念,高性能计算已经有了最早的相关特性。

不同的计算在联接器,集成和进化计算体系结构。在计算这样的新时代什么样的挑战,我们面临?

首先是如何使用大型计算企业计算架构解决所有问题。不同的应用有不同的计算功能,因此我们需要提供合适的计算资源,如计算服务。

二是要面对各种各样的硬件体系结构的计算挑战的需要。如大数据,传统的科学和工程计算研究的深入,需求计算架构的背景是不一样的。

第三是如何确保在计算产品混合的应用灵活性。

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我们缺少的是适应的计算环境

“计算+”战略,其核心思想是改变原来的服务器在服务器,存储,存储,网络是网络的状态,使他们能够满足发展作为一个整体,实现由整个计算架构背景软件定义的方法。

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这种趋势是不是在过去的几年中屡见不鲜,越来越多的互联网企业出售公司自己的服务器,存储越来越多的公司正试图出售自己的电脑公司。这代表一个明确的信号:全球网络的未来可通过软件由所有计算架构软件定义的软件来定义,可以,只要基于计算体系结构,可以被定义存储。

在这样的策略,以提供自适应的计算环境的需要,硬件结构是上述基础设施的共混物,软件设计使得软件定义的水平HPC。

自适应计算环境

不同的计算在不同的应用是完全不同的特性计算需求,环境不能是你可以做的一切事情。在这种情况下,有必要提供更多的可能性和选择性的计算环境。

融合基础设施

它已成为明显的趋势,称为+计算,即,计算,存储,网络融合。计算基础设施的机架,这是一个机柜内实现不同的计算功能,两个,四个的相同的物理规格,交换节点和存储节点,和资源池可以通过共享软件定义的方式来实现。在整个基础设施,电源和风扇共享一个统一的整体橱柜,实现全球的一体化管理,为所有计算资源的整体橱柜实现统一管理。

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软件定义的HPC

这个词的定义软件是非常热的,具体到HPC,HPC的定义的最核心的部分是软件,该软件提供了环境。

1,软件定义的数据服务。

大的应用程序数据,时间约70%被消耗到IO(输入/输出,即,输入和输出信息)以上,这是应该解决的问题。现在,软件定义的存储模式,让高性能计算,大数据和云计算等不同的数据格式支持不同的接口,提供针对不同应用的统一存储。所以,不管前面计算集群HPC上方运行,或大数据或学习的深度,在后端存储数据服务是一个统一的存储设备,只是匆匆而过不同的软件定义的方式提供。

2,软件定义的网络服务。

我们用原有的软件来定义云计算,大数据,互联网领域,这使IO也不是那么好。如果HPC,用软件定义的网络服务,这是可能实现接近应用其网络拓扑。例如,可以实现3D架构,从传统的2D架构的不同,这是少了很多节点的可扩展性限制。当在3D上实现超大规模的网络扩张,根据不同的应用环境的顶部,这是由软件定义的不同拓扑结构,从而通过资源感知的方式,在网络平台上通信密集型应用,例如计算应用,保证网络通信更低的延迟,更高的带宽。

3,软件定义的资源服务。

它可以实现的应用的统一资源分配和配置无法实现物理和虚拟机之间的资源分配和迁移,以及实现本地计算和云迁移和灵活的调度。

通过软件数据服务,网络服务,软件定义的软件定义的资源服务这三个方面,再加上自适应计算环境中定义,基础设施,以实现软件定义HPC的整合思维。HPC几年前已经成为当前的趋势和如此庞大的计算挑战的概念可以做到学习HPC,HPC对大数据的深度。

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