Материалы по тегу: кластер

11.01.2022 [16:02], Сергей Карасёв

NVIDIA купила Bright Computing, разработчика решений для управления НРС-кластерами

Компания NVIDIA сообщила о заключении соглашения по приобретению фирмы Bright Computing, разработчика специализированных программных продуктов для управления кластерами. О сумме сделки ничего не сообщается.

Bright Computing была выделена из состава нидерландской ClusterVision в 2009 году; последняя после банкротства в 2019 году была поглощена Taurus Group. Штаб-квартира Bright Computing базируется в Амстердаме. Основным направлением деятельности компании является разработка инструментов, позволяющих автоматизировать процесс построения и управления Linux-кластерами.

Источник изображения: Bright Computing

Источник изображения: Bright Computing

В число клиентов Bright Computing входят более 700 корпораций и организаций по всему миру. Среди них упоминаются Boeing, Siemens, NASA, Университет Джонса Хопкинса и др. Отмечается, что NVIDIA и Bright сотрудничают уже более десяти лет. Речь идёт об интеграции ПО с аппаратными платформами и другими продуктами NVIDIA.

Поглощение Bright Computing, как ожидается, позволит NVIDIA предложить новые решения в области НРС, которые будут отличаться относительной простотой развёртывания и управления. Эти решения могут применяться в дата-центрах, в составе различных облачных платформ и edge-систем. В рамках сделки вся команда Bright Computing присоединится к NVIDIA.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1057752
10.12.2021 [22:02], Алексей Степин

Гонка вооружений RISC-V началась: E4 Computer Engineering представила свой первый HPC-кластер

Архитектуре RISC-V прочат большое будущее, и не без оснований. Но чтобы получить процессоры для HPC-систем будущего завтра, разрабатывать их и ПО для них надо уже сегодня. Именно по этой причине будут появляться всё новые реализации кластерных систем на базе RISC-V. Буквально на днях SiFive совместно с AB Open объявила о создании первого мини-кластера на базе плат HiFive Unmatched.

Состоящая всего из четырёх таких плат система AB Open невелика (16 ядер U74 и 4 ядра S7), но уже позволяет проработать многие аспекты кластеризации и вести разработку соответствующего ПО. Однако другие разработчики уже начали новый виток «гонки вооружений» — E4 Computer Engineering показала более масштабный вариант такого кластера, который уже можно назвать настоящей, хотя и маленькой HPC-системой.

Monte Cimone. Изображения: E4 Computer Engineering

Monte Cimone. Изображения: E4 Computer Engineering

Кластер под названием Monte Cimone включает в себя 6 узлов, каждый из которых содержит две Mini-ITX платы HiFive Unmatched с CPU SiFive Freedom U740 и 16 Гбайт DDR4-1866. В отличие от самой первой реализации, здесь со временем будет задействован слот PCIe 3.0 x8. Для хранения данных используются NVMe SSD ёмкостью 1 Тбайт, а UEFI-загрузчик размещён на micro SD. Два блока питания (250 Вт каждый) позволят использовать в системе различные PCIe-ускорители и адаптеры.

В новом кластере используются системные платы HiFive Unmatched

В разработке системы участвовал факультет электрики, электроники и ИТ-инженерии Болонского университета ( DEI-UNIBO), отвечавший за создание программного стека и интеграцию нового кластера в системы университетского ЦОД Examon. Главной целью данной новинки является создание платформы для разработки, оптимизации и портирования сложного научного и инженерного ПО, которое будет использоваться в будущих суперкомпьютерах на базе RISC-V.

Специалисты итальянского некоммерческого консорциума CINECA уже портировали, протестировали и валидировали ключевые HPC-библиотеки OpenBLAS, FFTW, Netlib-LAPACK, Netlib-scaLAPACK, а также пакеты HPL и Quantum Espresso. В дальнейшем планируется перенести и оптимизировать MPI, инструменты разработки, драйверы и т.д., чтобы добиться стабильной и надёжной работы всего программно-аппаратного стека.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1055717
09.12.2021 [00:26], Алексей Степин

AB Open создала мини-кластер на базе RISC-V процессоров SiFive

Одним из конкурентов чрезвычайно распространённой микроархитектуре Arm называют RISC-V. Компания SiFive продолжает разработки в этой области и на днях она совместно с AB Open продемонстрировала первый мини-кластер на базе плат HiFive Unmatched с процессором Freedom U740.

U740 — это достаточно производительный (уровня ARM Cortex-A7x) чип, который сочетает в себе четыре ядра U74 и одно ядро S7. Поскольку архитектура RISC-V метит уже и в HPC-решения, следующий шаг разработчиков не вызывает удивления — они опубликовали данные о кластерной системе на базе HiFive Unmatched. Концептуально эта новинка очень напоминает популярные сейчас микрокластеры на базе Raspberry Pi или NVIDIA Jetson.

Изображения: AB Open

Изображения: AB Open

Целью проекта является теоретическая проверка работоспособности многопроцессорных систем на базе RISC-V, так что сверхвысокой производительностью первый в своём роде кластер похвастаться вряд ли может. Но он объединяет в стандартном 1U-корпусе четыре платы HiFive Unmatched и служебную плату HiFive1 Rev. B, которая отвечает за управление питанием и охлаждением, а также контролирует все остальные платы.

Основные платы кластера SiFive

Основные платы кластера SiFive

На задней панели расположена коммутационная патч-панель Gigabit Ethernet, а на переднюю выведены индикаторы и консольные порты всех плат, включая управляющую. Есть также небольшой OLED-экран, способный отображать различные параметры. Данный кластер используется для разработки По. Кроме того, новинка будет полезна в отработке дизайнов процессоров RISC-V с большим количеством ядер.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1055510
20.09.2021 [14:15], Сергей Карасёв

Представлено шасси 3U для монтажа модулей NVIDIA Jetson Nano/Xavier NX

Компания Myelectronics.nl анонсировала 19-дюймовое шасси формата 3U, предназначенное для построения кластерных систем на основе вычислительных модулей NVIDIA Jetson Nano или Xavier NX. Решение имеет размеры 135 × 483 × 36 мм и весит приблизительно 640 г. Шасси изготовлено из алюминия и окрашено в чёрный цвет.

Здесь и ниже изображения Myelectronics.nl

Здесь и ниже изображения Myelectronics.nl

Могут монтироваться одноплатные компьютеры NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit и NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit. Доступ к вычислительным модулям предоставляется с фронтальной части. Отмечается, что любой из мини-компьютеров может быть извлечён без необходимости демонтажа всего шасси. Более того, при этом даже не придётся отключать от питания другие узлы в составе кластера.

Система на базе новинки может применяться для решения различных задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Приобрести шасси можно по ориентировочной цене €175 (без НДС).

Постоянный URL: http://servernews.ru/1049419
03.09.2021 [19:29], Сергей Карасёв

Кластер ClusBerry Rack вмещает четыре модуля Raspberry Pi CM4 с «горячей» заменой

Компания Techbase анонсировала весьма любопытную новинку — компактный кластер под названием ClusBerry Rack на основе вычислительных модулей Raspberry Pi Compute Module 4 (Raspberry Pi CM4). Устройство, как ожидается, поступит в продажу позднее в текущем году.

ClusBerry Rack допускает установку четырёх плат Raspberry Pi CM4 с возможностью «горячей» замены. Каждый из таких узлов предоставляет 1GbE-порт (опционально — два), интерфейс HDMI, разъём USB 2.0, последовательный порт и сервисный коннектор Micro-USB.

Здесь и ниже изображения CNX-Software

Здесь и ниже изображения CNX-Software

Система ClusBerry Rack может быть оснащена быстрым твердотельным накопителем M.2 NVMe. Возможности расширения реализованы на базе двух слотов mini PCIe: могут устанавливаться модемы 4G, 5G, NB-IoT, LoRa, ZigBee, Z-Wave, Sigfox, Wireless M-Bus, а также адаптеры Wi-Fi/Bluetooth.

Кластер предназначен для реализации тех или иных сетевых функций. Это может быть, например, маршрутизация трафика или организация хранилища NAS. Опционально может использоваться модуль безопасности TPM 2.0. Для подачи питания допускается применение технологии PoE. Цену новинки разработчик пока не называет.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1048291
02.09.2021 [20:28], Андрей Галадей

С выходом Linux 5.15 скорость загрузки ядра на мейнфреймах и сверхкрупных кластерах IBM вырастет шестикратно

Ресурс Phoronix обратил внимание на любопытный патч для ядра Linux 5.15, который исправляет проблему длительной загрузки Linux на больших мейнфреймах и сверхкрупных кластерах на базе оборудования IBM. На это уходило порядка 30 минут и больше. Теперь такие системы будут загружаться примерно за 5 минут. Правда, без учёта инициализации самого железа, которая в данном случае сама по себе может длиться десятки минут.

Изменения в ядре включают в себя улучшения производительности Kernfs для функций, используемых, в частности, sysfs. Суть в том, что такие системы оснащены сотнями процессоров и десятками терабайт RAM, а память обрабатывается блоками по 256 Мбайт. Из-за этого ранее нужно было очень долго ждать, пока ядро «прожует» всю память. Причём для этого даже требовалось принудительно увеличивать время тайм-аута.

fool.com

После выхода обновления Linux 5.15 операции, которые ранее выполнялись последовательно, будут делаться параллельно + были произведены оптимизации кеширования этих процессов. Всё это позволит увеличить скорость загрузки системы примерно в 6 раз. А поскольку подобные системы обычно используются для выполнения бизнес-критичных задач, для которых даже одна лишняя минута простоя обходится в круглую сумму, ускорение будет совсем нелишним.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1048179
26.08.2021 [19:14], Сергей Карасёв

Плата Turing Pi V2 поможет сформировать кластер из Raspberry Pi CM4 и NVIDIA Jetson

Анонсирована плата Turing Pi V2, предназначенная для построения вычислительных кластеров, ориентированных на периферийные платформы, в том числе для систем машинного обучения и пр. В настоящее время завершена разработка дизайна новинки, а её фактические продажи планируется организовать в первом квартале следующего года.

Решение выполнено в формате Mini-ITX с размерами 170 × 170 мм. Предусмотрены четыре слота SO-DIMM, в которые могут устанавливаться вычислительные модули Raspberry Pi CM4 (через адаптер) и NVIDIA Jetson Nano/TX2 NX/Xavier NX. К примеру, при использовании модулей Jetson Xavier NX общее количество вычислительных ядер может достигать 24.

Здесь и ниже изображения разработчиков

Здесь и ниже изображения разработчиков

Системная плата оборудована двумя разъёмами Mini PCIe и двумя портами SATA 3.0, к которым могут быть подключены накопители. Есть также два 1GbE-порта RJ45. Среди доступных интерфейсов упомянуты четыре порта USB 3.0, 40-контактная колодка GPIO и порт HDMI для вывода изображения.

Допускается подключение различных внешних модулей связи, в частности, 5G, LoRaWAN и Zigbee. Плата имеет собственный управляемый коммутатор с поддержкой VLAN, а также независимый BMC для удалённого управления, загрузки образов ОС и OTA-обновлений. Точную дату начала продаж и ориентировочную стоимость Turing Pi V2 разработчики обещают раскрыть в течение ближайших недель.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1047640
07.08.2021 [21:52], Алексей Степин

Uptime Lab CM4 Blade добавляет Raspberry Pi поддержку NVMe и TPM 2.0

Число проектов на базе Raspberry Pi не поддаётся исчислению — настолько популярны эти маленькие, экономичные, но достаточно производительные микрокомпьютеры. У них есть свои недостатки, например, отсутствие «родной» поддержки NVMe-накопителей, но многие разработчики аппаратного обеспечения предлагают какие-либо решения для устранения недочётов «Малины».

Помимо обычных DIY-проектов, Raspberry Pi нередко используется для построения недорогих кластерных систем. Конечно, пропускная способность сети ограничена 1 Гбит/с, но более важный недостаток — отсутствие поддержки SSD «из коробки». Использование карт памяти или USB-накопителей не всегда слишком удачно: такие решения не отличается производительностью, да и изнашивается при активном обращении достаточно быстро.

Uptime Lab CM4. Фото: Jeff Geerling

Uptime Lab CM4. Фото: Jeff Geerling

Но новая плата Uptime Lab CM4 Blade позволяет обойти ограничения. Благодаря поддержке компактного Compute Module 4 «малиновые» кластеры можно сделать ещё более компактными. В разработке уже находится корпус высотой 1U, способный вместить 16 таких «лезвий», дающих в сумме 64 ядра ARMv8, до 128 Гбайт оперативной памяти LPDDR4-3200 (при использовании версий с 8 Гбайт ОЗУ) и более 16 Тбайт дискового пространства.

Новинка весьма функциональна. Установленный на неё Raspberry Pi Compute Module 4 получает следующие возможности:

  • Разъём M.2 с поддержкой NVMe;
  • Модуль TPM 2.0;
  • Контроллер Gigabit Ethernet с поддержкой PoE+;
  • Разъём для подключения вентилятора с поддержкой ШИМ;
  • Порты HDMI, USB 2.0 и USB-C;
  • Поддержа прошивки eMMC;
  • Слот microSD (только для модулей CM4 Lite);
  • Разъёмы UART и GPIO, поддерживаются модули RTC и Zymkey 4i;
  • Индикаторы ID системы и активности NVMe-накопителя.
Прототип 1U-кластера на базе Compute Module 4. Фото: Jeff Geerling

Прототип 1U-кластера на базе Compute Module 4. Фото: Jeff Geerling

Естественно, рекордов от NVMe-накопителя ожидать не стоит из-за использования единственной линии PCI Express 2.0. Примерная производительность, по данным Jeff Geerling, при чтении составит около 400-415 Мбайт/с, что, однако, на порядок быстрее показателей встроенной eMMC, предел для которой находится в районе 45 Мбайт/с.

В качестве модуля TPM 2.0 используется чип Infineon SLM9670, он совместим с Embedded Linux TPM Toolbox 2. Поддержки secure boot пока нет, так как модуль пока ещё не обучен общаться с загрузчиком Raspberry Pi.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1046196
19.07.2021 [17:48], Владимир Агапов

Энтузиаст создал экономичный 1U-сервер на базе Raspberry Pi 4

С тех пор как Raspberry Pi впервые появился в 2012 г. как проект для обучения школьников азам компьютерной техники, многое изменилось: были проданы миллионы устройств, появлялись новые модели, сформировалось сообщество энтузиастов. А с появлением 2-го поколения Raspberry Pi на чипах с процессорными ядрами ARM v8, система оказалась способна справляться и с серверными нагрузками, управлением Интернетом вещей (IoT), хостингом сайтов и другими более сложными задачами.

В частности, недавно появился проект 1U-сервера (стоимостью примерно $800) для размещения у поставщиков услуг колокации, предъявляющих достаточно жёсткие требования по энергопотреблению устройств (не более 120 В и 1 А), но зато предоставляющих услуги размещения сервера за плату от $30/мес. Этим и объясняется выбор плат Raspberry Pi, ведь они отличаются достаточно низким энергопотреблением.

Patrick Chauncey

Patrick Chauncey

Автор проекта, Патрик Чонси (Patrick Chauncey), сконструировал прототип сервера (точнее говоря, мини-кластера) с 16 Гбайт ОЗУ LPDDR4-3200, сетевым интерфейсом 1 GbE и SSD общей ёмкостью 1,2 Тбайт. В 1U-корпусе Supermicro CSE-512L-200B смонтированы 5 плат Raspberry Pi 4 (4 ядра Cortex-A72 1,5 ГГц) в кейсах Geekworm Armor Case, 5 SSD (Kingston A400 240G M.2), 5 боксов UGREEN M.2 для подключения SSD через USB 3.1 и неуправляемый 8-портовый коммутатор NETGEAR GS308.

Для аварийного хранения в случает отказа SSD, платы Raspberry Pi снабжены SD-картами на 32 Гбайт. Также применены переходные платы и релейные модули для коммутации питания, ШИМ-контроллер для вентилятора (Noctua NA-FC1) и монитор энергопотребления (Kill A Watt P4400). Программная часть основана на Raspbian Lite. Суммарная нагрузка при питании от сети 120 В составляет 0,018 А на холостом ходу и 0,035 А в рабочем режиме. С учётом системы охлаждения максимальная нагрузка не превышает 0,4 А (48 Вт).

Patrick Chauncey

Patrick Chauncey

Разработчик сравнивает получившийся сервер с другими решениями. Так, доступ к инстансам AWS T2.medium (2 vCPU@2,5 ГГц, 4 Гбайт ОЗУ) стоит $38/мес., то есть для 20-процессорного виртуального сервера стоимость составит $380/мес. Физический 12-ядерный сервер Dell R710 с двумя Intel Xeon E5649 (2,53 ГГц), 64 Гбайт ОЗУ и 16-Тбайт накопителем обойдётся в $668, будет потреблять до 160 Вт и займёт 2U. 1U-система HoneyComb LX2, имеющая 16-ядерный Arm-процессор LX2160A (2,2 ГГц), 64 Гбайт ОЗУ и 16 Тбайт накопитель, потребляет 40 Вт и стоит $1350.

Помимо базовой комплектации на сайте проекта перечислены и варианты решений на основе других плат, стоечных корпусов и боксов для плат, SSD и дополнительных опций, например POE. Автор также планирует пересмотреть кабельное хозяйство, перейдя на плоские провода и добавив плавкие предохранители, чтобы снизить опасность повреждения при коротком замыкании.

Patrick Chauncey

Patrick Chauncey

Существуют и другие реализации идеи применения Raspberry Pi в дата-центрах или для периферийных вычислений. Например, команда Techbase предлагает ClusBerry 9500-CM4 для индустриального применения, российский облачный провайдер Selectel предоставляет доступ к Raspberry Pi по цене VDS, а команда ресурса ServeTheHome выяснила, сколько Raspberry Pi нужно для того чтобы построить кластер, сопоставимый по вычислительной мощности со «взрослыми» Arm-серверами.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1044591
30.06.2021 [14:51], Сергей Карасёв

Вычислительный кластер «Сколтеха» взял на вооружение серверы Lenovo ThinkSystem SD530

Группа Lenovo ISG (Lenovo Infrastructure Solutions Group), подразделение компании Lenovo, сообщила о том, что серверы ThinkSystem SD530 стали основой вычислительного кластера Сколковского института науки и технологий («Сколтех»). Специализированная 60-узловая система спроектирована для реализации нового метода компьютерного предсказания кристаллических структур USPEX.

Технология USPEX была разработана в Лаборатории компьютерного дизайна материалов под руководством профессора Артема Оганова. Метод USPEX позволяет предсказывать структуры кристаллов, а также низкоразмерных материалов, в том числе наночастиц, полимеров, поверхностей, межзёренных границ и 2D-кристаллов.

Здесь и ниже изображения Lenovo

Здесь и ниже изображения Lenovo

«Для выполнения этих задач требовался нестандартный суперкомпьютерный центр, который позволяет решать большое число распараллеливаемых задач. На каждую структуру требуется 4–5 стадий расчетов. Каждый расчёт — это примерно 8 тыс. задач. А каждый из 25–30 пользователей системы проводит десятки таких расчётов ежемесячно», — говорится в сообщении.

Специфика выполняемых операций требовала наличия большого количества ядер для обработки коротких задач. Кроме того, не последнюю роль играла стоимость оборудования. В результате выбор пал на серверы Lenovo ThinkSystem SD530.

Система ThinkSystem SD530 использует шасси 2U с возможностью установки четырёх узлов. Каждый из них может содержать два процессора Intel Xeon Scalable серии Platinum и шесть накопителей. Поддерживается память Intel Optane PMem. Говорится о совместимости с платформой LiCO, которая облегчает управление рабочими нагрузками и ресурсами кластера, связанными с высокопроизводительными вычислениями и искусственным интеллектом.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1043203
Система Orphus