High Per­for­mance Computing : comment fonc­tion­nent les solutions HPC ?

Le High Per­for­mance Computing est utilisé pour gérer de grands volumes de données et des tâches de calcul complexes en parallèle, sur la base d’une méthode de calcul haute per­for­mance con­cen­trée. Cet outil est tout par­ti­cu­liè­re­ment utilisé dans le monde éco­no­mique ou scien­ti­fique, mais aussi dans les domaines de la si­mu­la­tion ou de l’in­for­ma­tique dé­ci­sion­nelle. Quels sont les dif­fé­rents procédés HPC dis­po­nibles et comment fonc­tion­nent-ils ?

Le High Per­for­mance Computing (ou son abré­via­tion, HPC) désigne une méthode de calcul haute per­for­mance. Comme son nom l’indique, il ne s’agit pas réel­le­ment d’une tech­no­lo­gie bien définie faisant appel à des ins­tru­ments spé­ci­fiques, mais plutôt de procédés qui utilisent et/ou mettent à dis­po­si­tion un grand nombre de per­for­mances et de capacités de stockage propres aux or­di­na­teurs or­di­naires. Aucun critère fixe ne définit la nature du HPC, car la con­cep­tion de cette méthode évolue dans le temps, de manière à s’adapter aux nouvelles tech­no­lo­gies in­for­ma­tiques. Les solutions HPC servent gé­né­ra­le­ment à la réa­li­sa­tion d’opé­ra­tions de calcul complexes im­pli­quant des volumes de données con­si­dé­rables, ou encore à l’analyse, au calcul et à la si­mu­la­tion de systèmes et de modèles.

Pour commencer, les processus HPC peuvent être utilisés sur des or­di­na­teurs hautement per­for­mants. La plupart du temps, le HPC se compose toutefois de plusieurs nœuds formant des su­pe­ror­di­na­teurs, qui cor­res­pon­dent également à des clusters HPC. Ces su­pe­ror­di­na­teurs sont capables d’effectuer un calcul haute per­for­mance en parallèle à l’aide de plusieurs res­sources agrégées. Les premiers su­pe­ror­di­na­teurs HPC ont été dé­ve­lop­pés par Cray, qui est depuis devenu l’un des par­te­naires d’Intel. Avec leurs ar­chi­tec­tures ma­té­rielles et lo­gi­cielles complexes liées par des nœuds et combinées à des services de per­for­mance, les su­pe­ror­di­na­teurs d’aujourd’hui sont bien plus puissants.

Lorsqu’un or­di­na­teur tra­di­tion­nel n’est plus en mesure de traiter des volumes de données trop im­por­tants, il convient de se tourner vers un en­vi­ron­ne­ment HPC. En tant que forme de Dis­tri­bu­ted computing (calcul distribué), le HPC utilise les per­for­mances issues de plusieurs or­di­na­teurs couplés au sein d’un même système ou les per­for­mances agrégées d’en­vi­ron­ne­ments matériels et logiciels et de serveurs. Les clusters HPC et les ar­chi­tec­tures modernes pour le calcul haute per­for­mance sont cons­ti­tués de pro­ces­seurs, de mémoires de travail et de données, d’ac­cé­lé­ra­teurs et de matrices d’in­ter­con­nexion HPC. Le HPC permet également de partager les ap­pli­ca­tions, les mesures, les calculs et les si­mu­la­tions à grande échelle entre plusieurs processus pa­ral­lèles. Les tâches sont réparties à l’aide d’un logiciel de calcul spécial.

Deux approches sont prin­ci­pa­le­ment utilisées dans le cadre des ap­pli­ca­tions de High Per­for­mance Computing :

1. Scale-up : dans ce cas, les tech­no­lo­gies HPC font appel à une ar­chi­tec­ture ma­té­rielle et lo­gi­cielle complexe et partagent les tâches en fonction des res­sources dis­po­nibles. Les processus de calcul pa­ral­lèles sont alors répartis au sein d’un même système ou serveur. Même si le potentiel de haute per­for­mance est élevé pour le scale-up, il se confine toutefois aux limites du système.
2. Scale-out : dans les ar­chi­tec­tures scale-out, les or­di­na­teurs, les systèmes de serveurs et les supports de stockage sont liés les uns aux autres par clus­te­ring, afin de former des nœuds et des clusters HPC.

Théo­ri­que­ment, les or­di­na­teurs in­di­vi­duels couplés à un système peuvent sa­tis­faire aux exigences du HPC en faisant appel au scale-up. Cette approche reste toutefois peu efficace en pratique pour les ap­pli­ca­tions très im­por­tantes. Ce n’est qu’en re­grou­pant vos unités de calcul et vos systèmes de serveurs que vous pourrez accumuler des capacités et adapter les per­for­mances de votre ins­tal­la­tion en fonction de vos besoins. Pour assembler, dis­tri­buer ou séparer des clusters HPC, il est gé­né­ra­le­ment né­ces­saire de faire appel à un système de serveur unique avec un re­grou­pe­ment d’unités de calcul ou au Cloud computing au­to­ma­tisé proposé par les four­nis­seurs HPC.

Con­trai­re­ment aux systèmes in­di­vi­duels locaux ou su­pra­ré­gio­naux exécutant leurs ap­pli­ca­tions HPC sur serveur, le HPC par Cloud computing propose des capacités et une évo­lu­ti­vité nettement su­pé­rieures. Les four­nis­seurs de services HPC mettent à dis­po­si­tion un en­vi­ron­ne­ment in­for­ma­tique composé de serveurs et de systèmes de calcul à réserver en fonction des besoins, sur la base d’un accès flexible et rapide. Les services de Cloud proposés par les four­nis­seurs HPC possèdent un potentiel d’évo­lu­ti­vité presque illimité et une in­fras­truc­ture Cloud fiable pour l’exécution de pro­cé­dures HPC. Le modèle sur site, basé sur des systèmes in­di­vi­duels et composé d’un ou de plusieurs serveurs et d’une in­fras­truc­ture in­for­ma­tique complexe, offre plus d’in­dé­pen­dance, mais demande également davantage d’in­ves­tis­se­ments et de mises à niveau.

Étant donné le flou qui entoure la dé­fi­ni­tion du HPC, son ap­pli­ca­tion s’étend elle aussi à presque tous les domaines im­pli­quant des processus de calcul complexes. Le HPC peut être utilisé lo­ca­le­ment (sur site), par l’in­ter­mé­diaire d’un Cloud ou en tant que modèle hybride. Voici quelques-uns des domaines tri­bu­taires du HPC ou faisant ré­gu­liè­re­ment appel à celui-ci :

• Génomique : sé­quen­çage de l’ADN, études de filiation et analyse des mé­di­ca­ments
• Médecine : recherche phar­ma­ceu­tique, for­mu­la­tion de vaccins, recherche thé­ra­peu­tique
• Industrie : si­mu­la­tions et modèles, par exemple dans le domaine de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, de l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique, de la conduite autonome ou de l’op­ti­mi­sa­tion des processus
• Aé­ro­nau­tique/as­tro­nau­tique : si­mu­la­tions sur l’aé­ro­dy­na­misme
• Finance : analyse des risques, détection des fraudes, analyses com­mer­ciales ou création de modèles fi­nan­ciers dans le cadre de la tech­no­lo­gie fi­nan­cière
• Médias de di­ver­tis­se­ment : effets spéciaux, ani­ma­tions, transfert de fichiers mul­ti­mé­dias
• Mé­téo­ro­lo­gie et cli­ma­to­lo­gie : pré­vi­sions mé­téo­ro­lo­giques, modèles cli­ma­tiques, pré­vi­sions et alertes liées aux ca­tas­trophes na­tu­relles
• Physique des par­ti­cules : calculs et si­mu­la­tions en lien avec la mécanique et la physique quantique
• Chimie quantique : calculs de chimie quantique

Il y a longtemps que le HPC n’est plus seulement l’un des outils fiables utilisés dans le domaine scien­ti­fique pour effectuer des tâches et résoudre des problèmes complexes. Aujourd’hui, de nom­breuses en­tre­prises et ins­ti­tu­tions peuvent également faire appel à la per­for­mance des solutions HPC, et ce, quel que soit leur secteur d’activité.

Voici quelques-uns des avantages offerts par le HPC :

• Réduction des coûts : grâce au HPC dans le Cloud, même les plus petites des en­tre­prises peuvent traiter des charges de travail ex­trê­me­ment im­por­tantes et complexes. En réservant ces services HPC auprès de four­nis­seurs spé­cia­li­sés, vous pouvez maîtriser vos coûts de manière trans­pa­rente.
• Puissance et vitesse su­pé­rieure : les ar­chi­tec­tures HPC sont composées de pro­ces­seurs, de systèmes de serveurs et de tech­no­lo­gies telles que l’accès direct à la mémoire à distance. Elles per­met­tent donc d’exécuter des tâches complexes et coûteuses avec davantage de capacités de calcul et de réaliser beaucoup plus ra­pi­de­ment les calculs eux-mêmes.
• Op­ti­mi­sa­tion des processus : grâce aux modèles et aux si­mu­la­tions, il est plus facile d’organiser des tests physiques et des phases d’essai efficaces, mais aussi d’éviter toute panne ou tout défaut, notamment dans le domaine de l’industrie ou de la tech­no­lo­gie fi­nan­cière, ou encore d’optimiser les processus à l’aide de procédés d’au­to­ma­ti­sa­tion in­tel­li­gente.
• Gain de con­nais­sances : dans le secteur de la recherche, le HPC permet l’éva­lua­tion d’im­por­tants volumes de données et favorise les in­no­va­tions, les pré­vi­sions et l’ac­qui­si­tion de nouvelles con­nais­sances.