Mahdollistamme läpimurtoja eurooppalaisessa fysiikassa ja biotieteissä Cornelisin ja Hammerin HPC-ratkaisuilla

Euroopan fysiikan ja biotieteiden yhteisöt ovat siirtymässä uuteen äärimmäisen laskennan aikakauteen: eksaskaalan järjestelmiin, biljoonan parametrin tekoälyyn, datanälkäisiin instrumentteihin ja työnkulkuihin, jotka yhdistävät simulaation, analytiikan ja tekoälyn samaan tehtävään. Tässä on karu totuus, jonka useimmat myöntävät vasta ensimmäisen rajun skaalautuvuustestin jälkeen: verkko on pullonkaula, ei GPU:t, ei tallennustila, ei edes CPU.

Siinä kohtaa Cornelis CN5000 Omni-Path® ja Hammer’n HPC-ratkaisun suunnittelu ja toimitus sopivat yhteen: verkko, joka on suunniteltu pysymään ennustettavana raskaassa kuormituksessa, yhdistettynä lähestymistapaan, joka auttaa eurooppalaisia organisaatioita suunnittelemaan, validoimaan, käyttöönottamaan ja tukemaan heidän sovelluksiinsa sopivaa arkkitehtuuria.

Mikä on muuttunut eurooppalaisessa tutkimuslaskennassa ja miksi verkko on tärkeämpi kuin koskaan

Fysiikka ja biotieteet kohtaavat samanlaisia painepisteitä:

• Laajamittaiset MPI-kollektiivit (allreduce/alltoall), herkkiä häntäviiveelle
• Monet pienet viestit, joissa viestinopeus on yhtä tärkeä kuin kaistanleveys
• Incast- ja purskeliikenne (yleistä AI-koulutuksessa, rekonstruktiossa ja analytiikan sekoitusvaiheissa)
• Synkronointipainotteinen simulointi, jossa värähtely muuttuu hukatuksi laskenta-ajaksi

Kun verkko tukkeutuu tai aiheuttaa pitkähäntäisiä viiveitä, huomaat käyttöasteen romahtavan - kalliit kiihdyttimet ovat käyttämättöminä odottamassa seuraavaa erää tai kollektiivia valmistumaan.

CN5000 yksinkertaisesti: mitä se on ja mihin se on suunniteltu korjaamaan

Cornelis CN5000 Omni-Path on skaalautuva verkkoympäristö, joka on suunnattu tekoäly- ja HPC-ympäristöihin, joissa vaaditaan korkeaa suorituskykyä ja vakaata toimintaa myös järjestelmän ollessa kuormitettu.

Muutama käytännön seikka, jotka ovat tärkeitä HPC-tiimeille:

• 400G kytkentä porttia kohden (CN5000-kytkimiin viitataan yleisesti 48-porttisina 400G-luokan kytkiminä, jotka tarjoavat erittäin korkean kokonaiskaistanleveyden kytkintä kohden)
• Erittäin korkea pakettien käsittelykyky (kriittinen pieniviestiselle HPC-liikenteelle)
• Suunnittelussa keskitytään välttämään suorituskyvyn romahduksia häviöttömän toiminnan, verkkokudoksen ruuhkanhallinnan, monitie-reitityksen ja vankan vuonohjauksen avulla

Perusajatus: pidä viestintä ennustettavana, kun klusteri on täynnä oikeita töitä, ei vain silloin, kun ajetaan idealisoituja testejä hiljaisessa verkossa.

Missä Hammer sopii muuttamaan CN5000-ominaisuudet käyttöönotettavaksi eurooppalaiseksi ratkaisuksi

CN5000 on verkkokudosteknologia. Hammerin arvo on sen saaminen toimimaan todellisessa maailmassa - tasapainottaen suorituskykytavoitteet hankintarajoitteiden, aikataulujen, toimipaikkastandardien ja operatiivisen valmiuden kanssa.

Käytännössä tämä tarkoittaa yleensä:

• Sovellustarpeiden (MPI, tekoälykoulutus, putkianalytiikka) kääntäminen skaalautuvaksi kudosuunnitteluksi
• -Suorituskyvyn vahvistaminen oikeilla testeillä (ei vain toimittajan oletusarvoisilla vertailuarvoilla
• Integroidun ratkaisun toimittaminen:
  • Kytkentä
  • Kaapelointi
  • Isäntäyhteys
  • Konfiguraatio
  • Käyttöönoton tuki
• Autetaan tiimejä operationalisoimaan:
  • Valvonta
  • Muutoksenhallinta
  • Varaosastrategia
  • Toisen päivän tukimallit

Vertailutaulukko: CN5000 vs. yleiset HPC/AI-liitäntämenetelmät

“Paras” liitäntä riippuu työmäärästä, mittakaavasta ja toiminnallisista mieltymyksistä. Alla oleva taulukko on käytännöllinen, arkkitehtuuritason vertailu, jota voit käyttää varhaisen vaiheen suunnittelukeskusteluissa.

Jos haluat yksinkertaisen nyrkkisäännön: HPC ja tieteellinen tekoäly eivät tarvitse vain nopeita linkkejä; ne tarvitsevat verkkokudoksen, joka pysyy järkevänä, kun kaikki viestivät samanaikaisesti.

Käytännöllinen suunnitelma: CN5000:n käyttöönotto eurooppalaiseen fysiikkaan ja biotieteisiin

1) Aloita viestintäprofiilista (ei porttimääristä)

Esitä kysymyksiä kuten:

• Olemmeko kollektiivipainotteisia (allreduce/alltoall)?
• Olemmeko viestinopeuden rajoittamia (paljon pieniä viestejä)?
• Näemmekö suorituskyvyn romahduksia, kun järjestelmä on kuormitettu?
• Odottaako GPU:t synkronointia?

Tämä määrittää, tulisiko sinun optimoida kaistanleveys, viive, häntäkäyttäytyminen vai tasapainoinen lähestymistapa.

2) Suunnittele skaalausvaiheita varten, ei yhtä tilannekuvaa varten

Monet eurooppalaiset organisaatiot skaalaavat vaiheittain:

• Pod- tai telineasteikon arvon todistus
• Monitelineinen tuotanto
• Moniklusteri- tai liittoutunut kasvu

CN5000-verkon suunnittelun tulisi heijastaa tätä ensimmäisestä päivästä lähtien, mukaan lukien topologia, kaapelointistrategia, kasvupotit ja toiminnalliset rajat.

3) Vahvista oikealla tieteellä Älä pysähdy mikrotason vertailutesteihin. Sisällytä:

• MPI-kollektiivit suunnitellussa mittakaavassa
• Pienoissovellukset ja edustavat ytimet
• AI-koulutuksen viestintätestit (kollektiivipainotteiset vaiheet)
• Monen käyttäjän kuormitustestit, jos käytät jaettua infrastruktuuria

Tavoitteena on havaita varhain “hiljaisen laboratorion voitot” verrattuna “tuotantotodellisuuden voittoihin”, kun muutokset ovat vielä edullisia.4) Ota käyttöön varhain (koska päivä 2 on se, jossa projektit onnistuvat tai kuolevat)

Suunnittele:

• Telemetria ja kojelaudat (viive, ruuhkasignaalit, linkkivirheet, kuumat kohdat)
• Muutostenhallinta (laiteohjelmisto, konfiguraatioeroavuudet, hallittu käyttöönotto)
• Varaosien ja palautumiskyvyn suunnittelu

Tässä Hammerin toimitus- ja tukimenetelmä voi kaventaa kuilua nopean verkon ja hallittavan palvelun välillä.

Viitearkkitehtuurimallit eurooppalaisille laboratorioille ja tutkimuslaitoksille

Tässä on kolme yleistä mallia, jotka toimivat hyvin rakennettaessa CN5000-ympäristöä fysiikan ja biotieteiden sovelluksiin

Malli A: “Tiedepodi” nopeaan käyttöönottoon

• 1–2 telineellistä laskentaa (CPU tai GPU)
• Erillinen CN5000-lehtikytkentä
• Selkeät saapuvan ja lähtevän liikenteen rajat tallennustilaan ja laajempaan kampusverkkoon
• Ihanteellinen todellisten työkuormahyötyjen todistamiseen ja käyttötiimien kouluttamiseen

Malli B: Sekoitettu tekoäly + HPC-tuotantoklusteri

• Erilliset loogiset osiot tai jonot:
  • Tekoälykoulutus
  • Simulointi
  • Dataputket
• Verkkorakenne suunniteltu välttämään meluisten naapurien vaikutukset huippukoulutusajojen aikana
• Painotus ennustettaviin kollektiiveihin ja vakaaseen työn valmistumisaikaan

Malli C: Moniklusterin kasvu jaetuin palveluin

• Useita CN5000-pohjaisia klustereita (esim. biotieteiden kuvantaminen, fysiikan simulointi)
• Jaetut palvelut:
  • Todennus
  • Ajoituskäytäntö
  • Valvonta
  • Tallennus
• Verkkorakenne-strategia keskittyy toistettavuuteen: “Voimme ottaa tämän käyttöön uudelleen luottavaisesti.”

Ei ole olemassa yhtä ainoaa “oikeaa” mallia-- vaan voit sovittaa topologian ja toimintamallin siihen, miten organisaatiosi todella toimii.

Tietohallinto, tietoturva ja yhteistyö Euroopassa

Fysiikka ja biotieteet ovat usein datahallinnan spektrin vastakkaisissa päissä – suhteellisen avoimesta kokeellisesta datasta joillakin fysiikan aloilla erittäin arkaluonteiseen henkilötietoon osissa biotieteitä. Nykyaikaisen HPC-verkkosuunnittelun on tunnustettava tämä todellisuus.

Kun otetaan käyttöön CN5000-pohjaista infrastruktuuria eurooppalaisissa ympäristöissä, on olennaista rakentaa sisään

• Segmentointi suunnittelun mukaan (projektit, vuokralaiset, säännellyt tietoaineistot)
• Auditoitava muutoksenhallinta (kuka muutti mitä, milloin ja miksi)
• Selkeät rajat tallennustilaan ja ulkoisiin verkkoihin (minimoi yllättävät datapolut)
• Yhteistyövalmius (tuki federoiduille pääsymalleille, soveltuvin osin

Mikään tässä ei ole näyttävää, mutta se on usein ero ”nopean klusterin” ja ”alustan, johon organisaatio voi luottaa seuraavat viisi vuotta” välillä.

Yleiset käyttötapaukset, joissa CN5000 + Hammerin toimitus voi vaikuttaa merkittävästi

AI-koulutus tieteellisille malleille

• Kollektiivit, synkronointipisteet ja purskekuviot hallitsevat
• Ennustettavuus kuormituksen alla parantaa aikaa tuloksiin

Laajamittainen simulointi synkronointipisteillä

• Häntäviive ja värinä voivat vaikuttaa vakavasti tiiviisti kytkettyyn fysiikkasimulaatioon
• Viestinopeuskyvykkyys ja vakaa käyttäytyminen ovat tärkeitä

Kuvantaminen, rekonstruktio ja multi-omiikka-putkistot

• Workflows mix bandwidth-heavy stages and communication-heavy shuffles
• Usein ajetaan samanaikaisesti useiden tiimien toimesta

UKK: Kuinka CN5000 Omni-Path auttaa oikeissa HPC + AI -klustereissa

How does Cornelis CN5000 Omni-Path improve HPC and AI performance in real clusters?

Tuotantoklusterissa suorituskyky ei usein ole rajoittava tekijä, vaan ruuhkautuminen ja pitkä häntäviive. CN5000 on suunniteltu pitämään viestintä ennustettavana kuormituksen alla, joten työt eivät törmää "suorituskykyjyrkänteisiin", kun monet vuokralaiset tai monet rinnakkaisprosessit viestivät samanaikaisesti.

Käytännössä tämä johtuu Omni-Path-suunnittelusta, joka korostaa:

• Häviötön toiminta luottopohjaisella virtauksenohjauksella (jotta et joudu häviö/uudelleenlähetyskiertoihin paineen alla).
• Hienojakoinen adaptiivinen reititys / monitie reititys väliaikaisten ruuhkakohtien ohittamiseksi.
• Aktiivinen ruuhkanhallinta (usein kuvattu kytkinpohjaisena tahdistuksena/hidastuksena) häntävaikutusten vähentämiseksi.

Nettovaikutus: vähemmän pysähdyksiä kollektiiveissa ja synkronointivaiheissa, sekä parempi kiihdyttimen käyttöaste, kun fabric on varattu.

Minkälaisista työkuormista on eniten hyötyä CN5000:sta fysiikassa ja biotieteissä?

CN5000 toimii parhaiten, kun värinä ja häntäviive hallitsevat tuloksia, erityisesti:

• Tiukat MPI-kollektiivit (esim. allreduce/alltoall) suuressa mittakaavassa
• Suuren viestimäärän sovellukset, joissa on paljon pieniä viestejä
• Synkronointipainotteiset simulaatiot, joissa muutama hidas rangi hidastaa aikavaihetta
• Räjähtävä tai incast-kuormitettu liikenne, jota esiintyy monisolmuisessa tekoälykoulutuksessa, rekonstruktioputkistoissa ja sekoituspainotteisessa analytiikassa

Jos profiloinnissasi havaitaan yhä enemmän aikaa kuluvaa kollektiiveissa, esteissä tai halo-vaihdoissa skaalatessasi, tämä on ongelmatyyppi, jonka ratkaisemiseen CN5000 on suunniteltu.

Miksi verkosta tulee pullonkaula ennen GPU:ita tai tallennustilaa suuressa mittakaavassa?

As clusters scale, more wall time is spent coordinating (gradients, reductions, exchanges, barriers. When congestion or long-tail delays appear, the fastest nodes and GPUs end up waiting for the slowest communication events. Utilization can collapse even if “peak bandwidth” looks strong paper.

Miten CN5000 eroaa InfiniBandista tai suorituskykyisestä Ethernetistä (RoCE)?

Korkealla tasolla:

• CN5000 (Omni-Path): Sijoitettu päästä päähän -skaalautuvaksi kankaaksi, joka on viritetty ennustettavaan suorituskykyyn kuormituksen alla hyödyntäen häviötöntä käyttäytymistä, adaptiivista reititystä ja ruuhkanhallintaa ensiluokkaisina suunnittelutavoitteina.
• InfiniBand: laajalti käytössä huipputason HPC-järjestelmissä, syvä ekosysteemi ja kypsät käyttökäytännöt (erinomainen suorituskyky, laaja toimittajatuki).
• RoCE / suorituskykyinen Ethernet: Toiminnallisesti tuttu ja kykenevä vahvaan suorituskykyyn, mutta vaatii tyypillisesti kurinalaisuutta PFC/ECN-suunnittelussa, puskuroinnissa, QoS:ssa ja meluisten naapurien hallinnassa välttääkseen häntäviiveen yllätyksiä suuressa mittakaavassa.

On myös syytä sanoa suoraan: CN5000:n „täydet edut” kuvataan tyypillisesti tulevan päästä päähän -Omni-Path-ratkaisusta (kytkimet + NIC:t) eikä sekoittelemalla eri komponentteja datapolussa.

Mitä Hammer todella tuottaa CN5000-pohjaisessa HPC-projektissa?

Hammer turns the interconnect into something you can run day to day, typically covering:

• Requirements → fabric design: (topology, oversubscription targets, growth plan, cabling strategy)
• Validointi: testisuunnitelmat, jotka heijastavat todellisia työkuormia (ei vain hiljaisen laboratorion mikrosuorituskykytestit)
• Rakentaminen ja käyttöönotto: kytkimet, optiikka/kaapelit, isäntäyhteydet, konfiguraatiomallit, katkaisutuki
• Toiminnot: valvonta-/telemetriaodotukset, muutoshallinta, varaosastrategia ja tukiprosessit (runbookit)

Kuinka meidän tulisi validoida CN5000-verkko ennen täysimittaiseen käyttöönottoon sitoutumista?

Käytännöllinen ennakkotarkistus ennen käyttöönottoa sisältää yleensä:

• MPI-kollektiivitestit suunnitellussa mittakaavassa (ei vain yhden telineen)
• Pienet sovellukset / edustavat ytimet todellisesta käyttäjäkunnastasi
• AI-viestintätestit, jotka kuormittavat kollektiivisia vaiheita (ja päällekkäisyyksiä)
• Sekavuokralaisten stressitestit paljastamaan meluisten naapurien vaikutukset ja pitkän hännän käyttäytyminen

Tavoite: havaita tapaukset, joissa “hiljaisen laboratorion voitot” eivät siirry tuotantoon—kun topologian ja käytäntöjen muutokset ovat vielä edullisia.

Miten suunnittelemme CN5000-verkon vaiheittaiseen kasvuun eurooppalaisilla tutkimuspaikoilla?

Monet ohjelmat skaalautuvat vaiheittain (pod → multi-rack → multi-cluster/federaatio). Yleisiä suunnitteluratkaisuja, jotka pitävät kasvun kivuttomana:

• Valitse topologia, jolla on selkeä laajennuspolku (portit varattu kasvulle, ennustettava kaapelointi)
• Määritä toiminnalliset rajat varhain (vuokralaiset/partitiot/jonot, QoS-odotukset)
• Suunnittele, miten käsittelet muutostenhallintaa ja “räjähdyssädettä” lisätessäsi telineitä tai toimipisteitä

Näin skaalautuminen ei vahingossa tuo uusia pullonkauloja tai häiritsevän naapurin käyttäytymistä

Miten CN5000-käyttöönotot tukevat tietohallintaa ja tietoturvaa Euroopassa?

Säännellyissä biotieteiden ympäristöissä verkko on osa hallinnan ohjaustasoa. Tyypillisiä malleja ovat:

• Segmentointi projektin/vuokralaisen mukaan (jotta säännellyt tietoaineistot eivät jaa yllättäviä polkuja)
• Auditoitava konfiguraatio + muutoshallinta, joka on linjassa tietoturvamallisi kanssa
• Selkeät rajat tallennustilaan ja ulkoisiin verkkoihin, jotta vältetään tahattomat tiedon poistumisreitit
• Kun yhteistyötä tarvitaan, käytä harkittuja federatiivisia pääsytapoja ad-hoc-yhdistämisen sijaan

Keskeiset opit eurooppalaisille tutkimusjohtajille

• Verkko on yhä useammin ratkaiseva tekijä todelliselle suorituskyvylle fysiikassa ja biotieteissä, erityisesti sekoitettujen tekoäly- ja HPC-kuormien kanssa.
• Cornelis CN5000 tähtää ennustettavaan suorituskykyyn suuressa mittakaavassa, missä ruuhkakäyttäytyminen ja häntäviive usein hallitsevat työn valmistumisaikaa.
• Hammer auttaa kääntämään tämän kyvykkyyden toimivaksi eurooppalaiseksi ratkaisuksi:
  • Suunniteltu
  • Vahvistettu
  • Käytössä

Käytettävissä palveluna– ei vain kokoelmana huippusuorituskykyisiä komponentteja. Ota yhteyttä asiantuntijoihimme jo tänään keskustellaksesi Cornelis Networks -ratkaisuista

Haluatko tietää lisää?