12 марта 2025 г.
Развитие национальной экономики требуют роста вычислительных возможностей, только в современных условиях задачи не решить экстенсивными методами, что стало особенно заметно с началом санкционного давления. Поставки высокопроизводительного оборудования от глобальных компаний стали проблематичными, а наладить локальное производство оказалось непросто. Это приводит к заметным проблемам в сегменте высокопроизводительный вычислений (HPC — High Performance Computing), который в данном случае далеко не единственный.
В ходе «цифровой трансформации» для предприятий и организаций ИТ становится средой для управления и принятия бизнес-решений. У бизнеса растут потребности не только считать много, но и считать быстро — принцип «Время — деньги!» становится все более выраженным. От скорости работы цифровой инфраструктуры зависит качество менеджмента, быстрота реакции компании на рыночные изменения, быстрота вывода на рынок новых продуктов и т. д.
В чем проблема?
Создание решений класса НРС требует от производителей специфической экспертизы и ряда уникальных компетенций, для наработки которых нужно время. Важно, что тяжелые решения не являются массовым продуктом, поэтому инвестиции в их разработку могут себе позволить лишь немногие глобальные вендоры, не говоря уже о локальных, запертых на ограниченном внутреннем рынке.
Поставки по «параллельному импорту» не всегда оказывались способны полноценно решить проблему НРС-систем для российских корпоративных заказчиков. Рабочие станции, как некогда подчеркивали в российских представительствах HP и Dell, были больше чем высокопроизводительными системами — решениями с гарантированной совместимостью и оптимальной балансировкой под специфические программные продукты: инженерные, исследовательские и др. Глобальные вендоры такого софта с российского рынка тоже ушли, поэтому смысл ввозить по «параллельным каналам» рабочие станции, созданные для работы с заблокированным условным «Автокадом» оказывался в ряде случаев неочевидным. Аналогичная проблема в той или иной степени возникала и с другими высокопроизводительными системами.
Российский рынок решений HPC последние два года вырос на 35%, по оценке «К2 НейроТех». Динамика выглядит выразительной, если ее не сравнивать с показателями национального ИТ-рынка в целом, который демонстрировал рост почти на 90% в 2023 году, а в прошлом — 44%, как сообщает Forbes.
Широкий взгляд как необходимость
Проблематику высокопроизводительных вычислений сегодня уже нельзя сводить к сегменту особо мощных «числодробилок» — от рабочих станций повышенной мощности до суперкомпьютеров. Высокопроизводительные вычисления нужны серверным решениям для виртуализации, системам хранения данных уровня «enterprise» и прочим компонентам корпоративной ИТ-инфраструктуры, включая, например, NGFW.
В имеющихся условиях, когда даже в традиционных НРС все оказывается непросто, задачи обеспечения ресурса для высокопроизводительных вычислений — в том числе, нишевых — легли как на поставщиков оборудования и локальных вендоров, так и на интеграторов, а в ряде случаев на дистрибьюторов. Для этого потребовались изобретательность, а также умение налаживать контакты между инженерными командами разных структур, нередко друг с другом конкурирующих.
Что можно сделать в условиях дефицита аппаратного обеспечения для высокопроизводительны вычислений? В первую очередь, увеличить эффективность использования имеющегося ресурса.
«Тонкие клиенты» паллиативны?
Принцип вынести вычисления на серверы, оставляя на стороне пользователя по возможности простой компьютер-клиент, в ряде случаев оставался рабочим. По сути, «HPC as a Service», о котором мы недавно писали — вариация на тему «облачного» гейминга, когда обработку выполняют на сервере, а пользовательский компьютер — который, согласно исходной концепции в ее рафинированном варианте, мог быть простым и недорогим — нужен для перехвата движений мышкой и нажатий на клавиатуру, а также для отрисовки картинки, получаемой с сервера. На практике все получилось не так просто.
Во-первых, чтобы концепт оказался рабочим, компьютер, выполняющий роль клиента, все же должен быть достаточно мощным — в ряде случаев требования к его конфигурации оказывались «выше среднего». Во-вторых, для выполнения вычислений все равно требовались вычислительные мощности, которые где-то нужно было получать. Означает ли это, что такой подход оказывался паллиативным? Не всегда.
Главное, что при таком подходе имеющиеся серверные вычислительные мощности получают более высокий коэффициент утилизации. В рабочее время их ресурсы можно отдавать инженерам, конструкторам, дата-сайентистам и другим специалистам, а в ночное — на том же «железе» запускать другие вычислительные задачи, например, связанные с обработкой больших объемов данных, выполнения задач «машинного обучения» и т. д. Были и другие преимущества; например, применение такой схемы построения вычислительных систем позволяло достаточно просто нанимать специалистов из регионов, удаленных от крупных индустриальных центров, при этом получая преимущества от концепции BYOD, поскольку не требовалось снабжение таких работников тяжелыми рабочими станциями.
Окончание следует
Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News
