4 điều mà các nhà quản lý trung tâm dữ liệu có thể học hỏi từ những chiếc siêu máy tính nhanh nhất thế giới

1. Siêu máy tính được chế tạo đặc biệt để mang lại sự ổn định

Không giống các nền tảng điện toán đám mây như Amazon Web Services hay Microsoft Azure được xây dựng để hỗ trợ nhiều ứng dụng có thể tận dụng các tài nguyên và cơ sở hạ tầng dùng chung, hầu hết các siêu máy tính được xây dựng đặc biệt cho những nhu cầu cụ thể. Danh sách TOP500 siêu máy tính nhanh nhất thế giới cập nhật gần đây nhất (được công khai và giải mật), không chỉ thể hiện vị trí và tốc độ của các cơ sở mà còn cho biết lĩnh vực ứng dụng chính.

Mười một trong số mười hai cỗ máy hàng đầu được dành cho nghiên cứu năng lượng, thử nghiệm hạt nhân và ứng dụng quốc phòng. Ngoại lệ duy nhất là Frontera, một hệ thống điện toán có quy mô peta được NSF tài trợ tại Trung tâm Điện toán Nâng cao Texas thuộc Đại học Texas, cung cấp tài nguyên cho các đối tác nghiên cứu khoa học và kỹ thuật. Trong số 20 siêu máy tính tiếp theo trong danh sách TOP500, hầu hết đều dành cho các ứng dụng quốc phòng và tình báo của chính phủ. Các siêu máy tính ở vị trí 30-50 trên danh sách phần lớn được dành cho việc dự báo thời tiết. 50 siêu máy tính cuối cùng trong số 100 siêu máy tính hàng đầu được sử dụng cho nhiều mục đích hỗn hợp gồm điện toán doanh nghiệp (NVIDIA, Facebook, v.v.), dự báo thời tiết tầm trung, chương trình không gian, thăm dò dầu khí, nghiên cứu học thuật và dự án chính phủ cụ thể.

Những cỗ máy này không phải toàn năng. Chúng được phát triển tùy biến với các nhà sản xuất như Intel, Cray, HP, Toshiba và IBM để thực hiện các loại tính toán đặc thù trên những tập dữ liệu rất đặc thù ― hoặc trong thời gian thực hoặc tính toán phi đồng bộ.

Họ đã định nghĩa các ngưỡng độ trễ có thể chấp nhận được:

• Tài nguyên điện toán định sẵn tận dụng hàng triệu nhân xử lý
• Mang lại tốc độ xung nhịp trong khoảng 18.000 - 200.000 teraFLOPS.

Dung lượng lưu trữ của những cỗ máy này được tính bằng exabyte, vượt xa rất nhiều so với petabyte trong các nhà kho dữ liệu hiện đại.

Các hệ thống như Frontera không chỉ phải chạy nước rút trong một tải tính toán tối đa, mà phải đọc ổn định khối lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra một kết quả. Hiệu năng tính toán tăng lên đột ngột thực tế có thể gây ra lỗi ở kết quả, do đó trọng tâm là sự ổn định.

Các nhà quản lý trung tâm dữ liệu ngày nay trước tiên cần phải hỏi “Chúng ta sẽ làm gì với hệ thống?” để có thể kiến tạo, quản lý tài nguyên và xây dựng các hệ thống an toàn trước sự cố dự đoán được. Quản lý một trung tâm dữ liệu chạy một cụm máy tính để bàn ảo khác biệt rất nhiều so với một tổng đài 911 hay hệ thống kiểm soát không lưu. Mỗi hệ thống có các nhu cầu, yêu cầu thỏa thuận cấp độ dịch vụ và ngân sách khác nhau - và cần được thiết kế theo đó.

Tương tự vậy, cần phải xem xét cách đạt được hiệu năng ổn định mà không yêu cầu các hệ thống tùy biến. Các công ty như Amazon, Google và Microsoft có ngân sách để xây dựng các hạ tầng lưu trữ hoặc điện toán tùy biến, nhưng phần lớn các nhà cung cấp dịch vụ phải chọn lọc hơn với phần cứng sẵn có.

Do đó, ngày càng có nhiều nhà quản lý trung tâm dữ liệu thấy cần đặt ra các tiêu chuẩn chặt chẽ cho các điểm chuẩn hiệu năng nhằm giải quyết vấn đề QoS và bảo đảm không chỉ chú trọng vào tốc độ tính toán và độ trễ mà còn phải chú trọng vào độ ổn định.

3. Ngưỡng độ trễ, NAND Flash và DRAM tinh chỉnh

Hầu hết các ngưỡng độ trễ được thiết lập do các nhu cầu ứng dụng. Trong các tình huống thương mại, một vài giây có nghĩa là hàng triệu, nếu không muốn nói là hàng tỷ đô-la. Đối với dự báo thời tiết và theo dõi đường đi của bão, điều này có thể nghĩa là quyết định sơ tán New Orleans hay Houston.

Siêu máy tính hoạt động với nghĩa vụ cấp độ dịch vụ tiên nghiệm - cho dù đó là độ trễ, tài nguyên tính toán, lưu trữ hay băng thông. Hầu hết đều sử dụng điện toán ý thức về sự cố, trong đó hệ thống có thể tái định tuyến các luồng dữ liệu cho điều kiện độ trễ tối ưu (dựa trên đo lường 𝛱+Δmax), chuyển sang các mô hình điện toán phi đồng bộ, hoặc ưu tiên tài nguyên tính toán để mang lại đủ sức mạnh xử lý hoặc băng thông cho tác vụ.

Cho dù bạn đang làm việc với các máy trạm cao cấp, máy chủ iron hay HPC và khối lượng công việc khoa học, máy tính lớn và dữ liệu lớn đòi hỏi những tải DRAM khổng lồ. Các siêu máy tính như Thiên Hà-2, sử dụng những tải RAM khổng lồ kết hợp với các thẻ tăng tốc chuyên dụng. Cách thức siêu máy tính tinh chỉnh phần cứng và khung điều khiển là duy nhất đối với thiết kế ứng dụng. Thông thường, các tác vụ tính toán đặc thù, trong đó việc truy cập đĩa tạo ra một điểm nghẽn khổng lồ với yêu cầu về RAM, khiến cho DRAM trở nên không thực tế nhưng đủ nhỏ để đặt vừa vào NAND flash. Cụm FPGA cũng được tinh chỉnh thêm cho mỗi tải công việc cụ thể để bảo đảm các tập dữ liệu lớn sụt giảm hiệu năng nếu chúng phải sử dụng phương tiện truyền thống để truy xuất dữ liệu.

Các nhóm cộng tác giữa Đại học Utah, Phòng thí nghiệm Lawrence Berkeley, Đại học Nam California và Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne đã cho thấy Tinh chỉnh Hiệu năng Tự động (hay Tự động tinh chỉnh) là một cách hiệu quả để cung cấp khả năng hiệu năng di động giữa các kiến trúc. Thay vì phụ thuộc vào một trình biên dịch có thể mang lại hiệu năng tối ưu trên các kiến trúc đa nhân mới hơn, các nhân được tự động tinh chỉnh và ứng dụng có thể tự động tinh chỉnh trên CPU, mạng và mô hình lập trình đích.