Мини-суперкомпьютер: 1000 Raspberry Pi объединили в кластер

Модуль BitScope Cluster содержит 150 мини-компьютеров Raspberry Pi с интегрированными сетевыми коммутаторами. Фото: BitScope

Программисты и учёные не всегда имеют свободный доступ к настоящему высокопроизводительному суперкомпьютеру, чтобы испытать свои программы. Тем более что суперкомпьютеры обычно и так заняты 24 часа в сутки другим софтом. Трудно найти окошко. Нужно заранее писать заявку и становиться в очередь. Как же новая программа будет работать в реальной многопроцессорной среде, насколько хорошо распараллеливается задача?

В помощь разработчикам по заказу Отдела высокопроизводительных вычислений Лос-Аламосской национальной лаборатории австралийская компания BitScope разработала «тестовые» вычислительные модули BitScope Cluster из 150 мини-компьютеров Raspberry Pi, которые можно объединять в кластер и проверять на них свои программы.

В Лос-Аламосской национальной лаборатории работает один из десяти самых мощных суперкомпьютеров мира — Trinity.


Суперкомпьютер Trinity в Лос-Аламосской национальной лаборатории

Руководство лаборатории поставило задачу найти способ, как дать разработчикам доступ к высокопроизводительным параллельным вычислениям без реального доступа к самому суперкомпьютеру, чтобы они могли протестировать свои программы.

«Модули Raspberry Pi дают возможность разработчикам выяснить, как писать такое программное обеспечение и заставить его надёжно работать без необходимости иметь испытательный стенд такого же размера стоимостью четверть миллиарда долларов и потребляющий 25 мегаватт электричества», — говорит Гэри Глайдер (Gary Glider) из Лос-Аламосской национальной лаборатории.

В самом деле, 25 мегаватт электричества на испытание своей программки — это слишком (здесь ещё не учтены расходы энергии на охлаждение, которые в несколько раз превышают энергопотребление самой вычислительной системы).


Установка системы водяного охлаждения для суперкомпьютера Trinity, которая эффективно использует систему рекультивации санитарных стоков

В каждом модуле 144 активных узла, шесть запасных и один управляющий узел. Модуль имеет формат 6U при установке в серверную стойку дата-центра. Как сообщается на официальном сайте, кластер из 1000 узлов занимает стойку 42U обойдётся по цене примерно $120-150 за узел. Это довольно большая наценка по сравнению со стандартной ценой Raspberry Pi 3, которая составляет, как известно, $35.

Каждый модуль BitScope Cluster состоит из строительных блоков — так называемых «кластерных пакетов» (Cluster Pack). Установка в стойки по одному юниту происходит именно в виде этих «пакетов».


Cluster Pack

Один узел (мини-компьютер Raspberry Pi 3) содержит 64-битный четырёхядерный процессор ARMv8 на частоте 1,2 ГГц. Таким образом, если представить кластер, например, из пяти модулей, то там будет 720 активных узлов, то есть 2880 активных процессорных ядер. Вполне достаточно для тестирования, насколько хорошо распараллеливается программа.


Так выглядит вблизи один ряд мини-компьютеров в Cluster Pack

Хотя такое решение действительно намного дешевле суперкомпьютера, но всё-таки бюджетным его тоже не назовёшь. Позволить себе мини-кластер за $100 тыс. или $150 тыс. чисто для испытания программ может только крупная исследовательская организация. Собственно, такие модули и рассчитаны, наверное, на эти богатые организации — владельцев суперкомпьютеров. Тем не менее, создатели мини-суперкомпьютера говорят, что это «самое экономически эффективное в мире масштабируемое решение: оно недорого в сборке, управлении и поддержке».

Модули BitScope Cluster дают и заметную экономию в энергопотреблении. Можете рассчитать сами энергопотребление каждого из них, считая по 5 Вт на один узел. Если считать, что у запасных узлов энергопотребление минимальное, то в модулей остаётся 144 активных и один управляющий узел. Всего 145?5=725 Вт.

Компания BitScope намерена выпустить эти модули в свободную продажу где-то в начале 2018 года.

По мнению компании, кроме разработки программного обеспечения, подобные кластеры могут быть полезны как симуляторы сенсорных сетей, в исследованиях высокопроизводительных сетей и Интернета вещей.

Источник: geektimes.ru

Комментарии: