Кластер

Кластером называют группу компьютеров, объединённых высокоскоростными каналами связи. По сути, такая группа является объединенным аппаратным ресурсом с определенной функциональностью:

• Обеспечение вычислительных мощностей;
• Балансировка нагрузки;
• Автомасштабирование;
• Высокая доступность.

Вычислительные кластеры

Ключевыми характеристиками вычислительных кластеров являются высокая производительность процессоров при обработке числовых данных с плавающей точкой. Важным фактором также является минимизация задержек в сети, которая связывает узлы кластера. В отличие от операций ввода-вывода, которые играют меньшую роль в определении характеристик системы, высокая скорость их выполнения является более типичной для баз данных.

Вычислительные кластеры обладают возможностью разделять вычисления на параллельные потоки, что позволяет одновременно анализировать данные по нескольким направлениям. Обмен информацией между этими потоками осуществляется через соединительную сеть.

Кластеры серверов

Кластеры серверов — это группа взаимосвязанных серверов, которые работают вместе, чтобы предоставить высокую доступность, масштабируемость и улучшенную производительность для различных приложений и сервисов. Вместо того, чтобы полагаться на один сервер для выполнения всех задач, кластеры серверов позволяют распределять вычисления и ресурсы между несколькими узлами (серверами), что обеспечивает лучшую отказоустойчивость и увеличивает вычислительную мощность.

Кластеры балансировки нагрузки

Данный вид кластеров также называют распределительными. Принцип их работы состоит в работе входных узлов, которые селектируют запросы по вычислительным узлам. При этом входных точек для запросов может быть более, чем один узел.

Запросы поступают в один или несколько узлов, играющих роль входных точек. Далее узлы распределяют запросы по вычислительным узлам, которые проводят их непосредственную обработку.

Кластеры высокой доступности

Кластеры этого вида создаются для предоставления высокой доступности сервисов. Подобный кластер содержит избыточное количество узлов (минимум два), которые выступают как цепочка предохранителей. При выходе из строя одного и более серверов, кластер по-прежнему сможет предоставлять сервис.

Кластеры подобного рода строятся по трем главным архетипам:

• Модульная избыточность. Включается в случаях, когда простой системы недопустим: при срабатывании каждый узел обрабатывает один запрос, либо его отдельные фрагменты. Результаты работы отдельных узлов будут идентичны результатам других узлов, либо не изменят характер последующей работы, поэтому не должно быть разницы какой из них будет выбран.
• Активный резерв. Каждый узел кластера обрабатывает запросы, но при выходе из строя одного или целой группы узлов, нагрузка перераспределяется между рабочими узлами.
• Пассивный резерв. Часть узлов находятся в  «спящем» состоянии, не выполняют запросы и ждут инцидента, когда активные узлы получат отказ, и только в этом случае вступят в обработку запросов.

Кластеры для хранения данных

Эти кластеры специализируются на обеспечении надежного и масштабируемого хранения данных. Они часто используются для создания распределённых файловых систем и посадочных баз данных.
Примеры: Hadoop Distributed File System (HDFS), Сlustermap системой Cassandra.
Основные характеристики: высокая доступность данных, обеспечение целостности данных, балансировка нагрузки при доступе к данным.

Контейнерные кластеры

Кластеры, ориентированные на использование контейнеров, такие как Kubernetes, получили широкое распространение благодаря своей способности легко развертывать, масштабировать и управлять контейнеризированными приложениями в различных средах.

Архитектура и типы кластеров

• Symmetric Multi-Processing (SMP): Используются для соединения нескольких процессоров в одну систему с общей памятью. Это повышает производительность и ускоряет вычисления, поскольку множество процессоров могут работать параллельно над задачами.
• Massively Parallel Processing (MPP): Система, в которой множество процессоров выполняют параллельно отдельные задачи без общей памяти, что позволяет масштабировать системы до очень большого числа узлов.
• Grid Computing: Объединение ресурсов нескольких кластеров, которые могут находиться в различных географических локациях, в единое целое для решения масштабных задач.

Мониторинг и управление кластерами

Управление кластерами требует специальных инструментов для мониторинга производительности, диагностики проблем и автоматизации управления ресурсами.
Примеры инструментов: Kubernetes для оркестрации контейнеров, Apache Mesos, Prometheus для мониторинга.

Безопасность кластеров

Безопасность кластеров имеет критически важное значение, особенно в производственных средах.
Общие меры включают аутентификацию и авторизацию пользователей, шифрование данных в пути и на дисках, контроль доступа к ресурсам.

Автоматическое восстановление и отказоустойчивость

Современные кластеры оснащены механизмами автоматического восстановления. Например, Kubernetes может автоматически перезапустить падшие компоненты контейнеризированных служб.
В случае отказоустойчивости, кластеры могут использовать специализированные протоколы, например, Paxos или Raft, чтобы обеспечить консенсус и поддержание состояния системы в условиях отказа одного или нескольких узлов.

Кластеры GPU

Кластеры GPU — это вычислительные системы, состоящие из множества графических процессоров (GPU), объединённых в единую сеть, для выполнения высокопараллельных задач, таких как глубокое обучение, рендеринг, научные вычисления и обработка больших данных. В таких кластерах каждый GPU работает параллельно с другими, что позволяет значительно ускорить выполнение задач, требующих интенсивных вычислений.

Основные характеристики и применения кластеров GPU:

1. Параллельные вычисления:

   GPU обладают архитектурой, оптимизированной для параллельных вычислений, что позволяет выполнять множество операций одновременно. В кластере GPU используется эта способность для ускорения обработки данных и решения задач, таких как обучение нейросетей, моделирование физических процессов или рендеринг графики.

2. Масштабируемость:

   Кластеры GPU могут масштабироваться, добавляя дополнительные устройства, чтобы обработать большие объемы данных или решить более сложные задачи. Масштабируемость важна для задач, таких как обучение моделей машинного обучения, где с увеличением данных и сложности модели требуется больше вычислительных мощностей.

3. Распределенные вычисления:

   В кластерах GPU вычисления могут быть распределены между несколькими узлами, каждый из которых имеет несколько GPU. Это позволяет эффективно использовать ресурсы, минимизируя время вычислений для задач, которые могут быть параллельно обработаны. Такие кластеры могут работать через высокоскоростные сети (например, InfiniBand или Ethernet) для передачи данных между узлами.

4. Применение в области ИИ и глубокого обучения:

   Кластеры GPU широко используются для обучения глубоких нейросетей, которые требуют огромных вычислительных мощностей. Каждый GPU может обрабатывать части данных, а результаты могут быть объединены с другими узлами кластера для быстрого достижения решения.

5. Обработка больших данных: GPU-кластеры используются для обработки больших данных (Big Data), включая анализ данных, машинное обучение и обработку изображений или видео в реальном времени. Например, такие кластеры могут быть использованы в биоинформатике, финансах, а также для анализа изображений и видео в медицине или в производстве.
6. Рендеринг и графика: В области компьютерной графики кластеры GPU применяются для рендеринга сложных 3D-сцен и анимаций, где требуется высокая производительность для обработки огромных объемов данных (например, в киноиндустрии или для создания визуальных эффектов).

Преимущества кластеров GPU:

• Высокая производительность: GPU значительно ускоряют выполнение задач, которые можно параллелить, по сравнению с традиционными процессорами (CPU).
• Эффективное использование ресурсов: GPU-кластеры позволяют эффективно использовать вычислительные мощности, позволяя быстрее обрабатывать большие объемы данных.
• Снижение времени на обучение моделей: В глубоких нейросетях обучение моделей, которое может занять недели на CPU, с GPU-кластерами может быть сокращено до дней или даже часов.

Примеры известных GPU-кластеров:

• NVIDIA DGX: Серия суперкомпьютеров от NVIDIA, специально разработанная для задач глубокого обучения. Эти системы включают несколько GPU, что позволяет ускорить обучение нейросетей.
• Google TPUs: Хотя TPUs (тензорные процессоры) — это не GPU, их использование в кластерах, аналогичных GPU-кластерам, позволяет решать задачи машинного обучения с высокой эффективностью.
• AWS EC2 P- и G-серии: В Amazon Web Services (AWS) доступны виртуальные машины, оснащённые мощными GPU, которые можно использовать для создания кластеров для вычислений с GPU.

Технологии для работы с GPU-кластерами:

• CUDA: Платформа и API от NVIDIA, которая позволяет программировать GPU для выполнения вычислений общего назначения (GPGPU).
• MPI (Message Passing Interface): Стандарт, используемый для обмена данными между различными узлами в распределённой системе, в том числе в кластерах с GPU.
• Deep Learning Frameworks: Многие популярные фреймворки для машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, и Caffe, поддерживают использование кластеров GPU для распределённого обучения.

В результате, кластеры GPU — это мощные инструменты для решения задач, которые требуют значительных вычислительных мощностей, особенно в области ИИ, машинного обучения, обработки больших данных и компьютерной графики.

Вне IT: Кластеры или кластера

Правильно будет именно кластеры