資料中心管理員從超級電腦中學到的4件事

1.超級電腦專為一致性而設計

和多數的雲端運算不同 (例如 Amazon Web Services or Microsoft Azure 這些旨在支援可以利用共享資源和基礎架構的各種應用程式)，大部分的超級電腦是因應特定需求而設計的。眾所周知且公開的世界上五百大速度最快的超級電腦名單，其內容不僅記錄安裝的位置和速度，還有主要的應用領域。

排名前十二的機器中，有 11 台專門供能源研究、核測試和國防應用。唯一的例外是 Frontera，它是德州大學在 NSF 資助下的德州高級運算中心 (Texas Advanced Computing Center) ，是一台具有千兆級運算能力的系統，屬於提供科學和工程研究的學術資源。
而在那之後的 20 台超級電腦中，幾乎所有皆用於政府國防和情報應用。在列表上排名 30-50 名的機器有一大部分用於天氣預測。前 100 名的後 50 名是包含公司的運算系統 (NVIDIA、Facebook 等)、中距天氣預報、太空計劃、石油和天然氣探勘、學術與特定政府用途。

這些機器並不是萬能的。它們由 Intel、Cray、HP、Toshiba 與 IBM 等製造商訂製開發，針對特定資料集進行特定類型的運算，無論是即時計算或非同步運算。

它們定義了可接受的延遲閥值：

• 利用數百萬個處理核心，預先計算運算資源

• 提供 18,000 至 200,000 teraFLOPS 之間的時脈頻率。

儲存容量以 EB 為單位進行測量，遠超過現代資料倉儲中的 PB。

Frontera 這類的系統不僅要加強高峰值運算負載，還必須不斷讀取大量資料才能得出結果。實際上，運算性能的高峰值可能會導致結果錯誤，因此應強調一致性。

因此資料中心管理員首先該釐清的問題是「使用系統的目的為何？」，以便了解失效安全的狀況下建構、管理資源及建造系統。
管理在數個虛擬桌面上執行的資料中心，和管理 911 呼叫中心、空中交通控管系統極為不同。需求、要求、服務層級協議和預算都不一樣，且必須進行相應的設計。

同樣地，也需要考量如何在不需要自訂建置的情況下實現一致的性能。Amazon、Google 與 Microsoft 這些公司有設計自訂儲存空間或運算基礎架構的預算，但大部分的伺服器供應商的選擇侷限於現成的硬體。

因此，越來越多的資料中心管理員需要針對處理QoS的效能基準設定嚴格標準， 並確保強調的重點不僅在於運算速度和延遲，同時也須注重一致性。

3. レイテンシのしきい値、NANDフラッシュ、DRAMのチューニング

レイテンシのしきい値は、ほとんどの場合アプリケーションで必要とされるために設定されます。
金融取引は、秒単位で10億ドルとはいかなくとも、少なくとも百万ドルの規模で行われます。
天候予測やハリケーン追跡の場合、避難先がニューオリンズとヒューストンのどちらになるかを左右します。


レイテンシ、演算のリソース、ストレージや帯域幅のいずれであれ、スーパーコンピューターは先験的なサービスレベルに基づいて運用されます。
ほとんどはフェイルアウェアなコンピューティングを採用します。その場合のシステムは、ジョブへ十分な処理能力や帯域幅を確保するため、非同期計算モデルへのシフトや演算リソースの優先付けを通じて、データ配信の経路を変更することで、𝛱+最大Δクロッキングに基づく最適なレイテンシを維持します。

ハイエンドのワークステーション、Ironサーバー、HPCや科学分野のいずれを扱う場合でも、大型コンピューターとビッグデータは大量のDRAMロードアウトを必要とします。
Tianhe-2などのスーパーコンピューターは、大量のRAMロードアウトに加え専用のアクセラレーターカードが必要です。
スーパーコンピューターは、個々のアプリケーション設計に合わせて、ハードウェアとコントローラーのフレームワークを微調整します。
ディスクへのアクセスが原因でRAM要件に大きなボトルネックが生まれる特殊な演算処理では、DRAMはあまり実用的ではありませんが、NANDフラッシュ組み込めるほどには小型化できます。
従来の記録メディアを使用してデータを読み取らなければならない場合、大規模なデータセットではパフォーマンスを大幅に引き上げられるよう、FPGAクラスタも個々の作業負荷に合わせてさらに微調整されます。

ユタ大学、ローレンス・バークレー研究所、南カリフォルニア大学、アルゴンヌ国立研究所から成る共同チームは、アーキテクチャを変更してもパフォーマンスを効果的に保てるよう、自動パフォーマンス調整(自動調整)の新しいモデルを提示しました。
最新型のマルチコアアーキテクチャでのみ最適なパフォーマンスを実現できるコンパイラーに頼るのではなく、自動調整されたカーネルとアプリケーションを使用すれば、対象のCPU、ネットワーク、プログラミングモデルに合わせて自動的に調整を行えます。