Le calcul haute performance (HPC) est devenu un outil essentiel dans la recherche scientifique, l’ingénierie, la modélisation financière, la formation à l’IA, etc. Alors que la puissance de calcul ne cesse de croître, de nombreuses entreprises se trouvent limitées non pas par les processeurs qu’elles déploient, mais par l’efficacité avec laquelle elles peuvent déplacer, accéder et gérer les données.
Les données sont l’élément vital du HPC moderne, mais c’est aussi l’un de ses plus grands goulets d’étranglement. À mesure que les systèmes évoluent, que les flux de travail deviennent plus complexes et que les ensembles de données atteignent des niveaux de pétaoctets et au-delà, il devient impossible d’ignorer le besoin d’une infrastructure de données à haut débit, à faible latence et intelligemment orchestrée.
Voici quelques-uns des défis de performance les plus importants qui affectent les flux de données dans le HPC et comment repenser votre infrastructure peut vous aider à les surmonter.
#1 Privation de calcul due à des flux de données lents
Les systèmes HPC d’aujourd’hui sont de plus en plus construits autour de ressources de calcul puissantes, en particulier les GPU, capables de traiter d’énormes volumes de données en parallèle. Mais l’efficacité de ces systèmes dépend de l’efficacité des pipelines qui les alimentent.
Dans de nombreux environnements, le stockage ne peut tout simplement pas répondre à la demande. Les limitations de bande passante, la latence élevée ou les chemins d’E/S limités signifient que les GPU restent inactifs en attendant l’arrivée des données d’entrée. Cela est particulièrement dommageable dans les flux de travail d’IA et de simulation, où le calcul doit fonctionner en continu et de manière itérative sur des ensembles de données à grande échelle.
Résultat ? Perte de capacité de calcul, réduction du délai d’obtention des résultats et réduction globale du retour sur investissement due à des investissements matériels coûteux. Pour pallier ce problème, il faut une couche de stockage spécifiquement optimisée pour fournir un débit soutenu avec une réactivité à faible latence, en particulier dans le cadre d’un accès simultané.
#2 Mauvaise mise à l’échelle des E/S sous simultanéité
L’une des caractéristiques déterminantes des charges de travail HPC est leur échelle. Les tâches s’étendent régulièrement sur des centaines ou des milliers de nœuds de calcul, tous nécessitant un accès simultané aux données partagées. En l’absence d’un backend de stockage conçu pour un véritable parallélisme, ces environnements rencontrent de sérieux conflits.
Les systèmes de fichiers d’entreprise standard s’effondrent souvent sous la pression d’E/S parallèles massives. Plus le nombre de clients augmente, plus les performances d’I/O se dégradent, ce qui ralentit l’exécution des tâches et entraîne le non-respect les délais de SLA et une sous-utilisation des ressources de calcul. L’impact est particulièrement perceptible dans les applications MPI étroitement couplées et le deep learning distribué, où les goulets d’étranglement d’E/S peuvent avoir un impact sur la coordination entre les processus.
La solution réside dans le déploiement de systèmes de stockage capables d’adapter les performances d’E/S de manière linéaire à la charge du client, garantissant ainsi un débit prévisible et soutenu, quelle que soit la taille du cluster.
#3 Stockage en silo entre les projets et les sites
Dans de nombreuses organisations HPC, les données finissent par être fragmentées sur plusieurs systèmes de stockage : espaces de travail, répertoires personnels, partages NAS départementaux, archives héritées ou même sites géographiquement distants. Chacun d’entre eux est souvent géré indépendamment, avec sa propre authentification, ses propres contrôles d’accès et sa propre interface.
Cette fragmentation entraîne la duplication des données, l’incohérence et la confusion. Cela nuit également à la recherche collaborative, car les utilisateurs ont du mal à localiser ou à partager des ensembles de données pertinents, et les développeurs perdent du temps à écrire une logique d’accès personnalisée. Dans le pire des cas, les données précieuses sont tout simplement “perdues” dans le système, non pas supprimées, mais pratiquement inaccessibles.
Un environnement de stockage unifié, idéalement avec un espace de noms global et un catalogage centralisé des données, élimine ces obstacles. Il permet la réutilisation des données, réduit les frais de gestion et améliore l’efficacité de chaque flux de travail de recherche ou de simulation.
#4 Flux de données manuels et rigides
Les flux de travail HPC sont souvent basés sur des années d’outils internes, de scripts shell et de tâches par lots héritées. Bien que fonctionnelles, ces méthodes sont fragiles, difficiles à mettre à l’échelle et fortement dépendantes des connaissances tribales.
Un exemple courant : les jeux de données sont copiés manuellement dans l’espace temporaire pour les tâches de calcul, puis déplacés (ou archivés) manuellement après le traitement. Cette approche introduit des erreurs humaines, des retards et des inefficacités, en particulier lorsque les tâches échouent, redémarrent ou doivent ajuster dynamiquement le placement des données.
Les environnements HPC modernes nécessitent des plateformes d’orchestration qui automatisent intelligemment le déplacement des données. Idéalement, les données doivent être déplacées de manière transparente entre les étapes d’ingestion, de traitement et d’archivage, guidées par des planificateurs de tâches ou des politiques d’accès, et non par des scripts ad hoc.
#5 Utilisation inefficace du Tier 0
Les niveaux de stockage NVMe hautes performances sont essentiels pour alimenter le calcul, mais ils sont également coûteux et limités. Pourtant, dans de nombreux environnements, le stockage du Tier 0 est encombré de données obsolètes ou inactives, car il n’existe aucun mécanisme automatisé pour les déplacer ailleurs.
Cela conduit soit à : 1) payer pour une expansion inutile du stockage à coût élevé, soit 2) demander aux utilisateurs de gérer manuellement leur propre cycle de vie des données. Aucune de ces solutions n’est satisfaisante.
Le Tier 0 doit être réservé aux données actives et hautement prioritaires. Tout le reste (jeux de données froids, tâches terminées, fichiers intermédiaires) doit être automatiquement déplacé vers des niveaux moins coûteux et moins performants (par exemple, HDD ou stockage d’objets). L’astuce consiste à le faire de manière transparente, sans casser les voies d’accès ni introduire de friction.
#6 Pas d’espace de noms unifié entre les couches de données
Lorsque les données se déplacent entre le scratch, l’hébergement, l’archive et le cloud, elles changent souvent de chemin, de protocole ou de méthode d’accès. Les utilisateurs doivent alors savoir où se trouvent les données et comment y accéder, ce qui ajoute une complexité inutile à chaque flux de travail.
L’absence d’un espace de noms unifié a également un impact sur l’automatisation et les scripts. Chaque changement de niveau de stockage peut nécessiter des modifications des scripts de travail ou des chemins d’accès aux données, ce qui ralentit les équipes et introduit de la fragilité.
Un espace de noms unique et global sur tous les niveaux permet aux données de se déplacer librement tout en restant adressables de manière cohérente. Cela simplifie le développement d’applications, réduit la confusion des utilisateurs et permet une orchestration des données véritablement transparente en arrière-plan.
#7 Les données archivées sont pratiquement inaccessibles
L’archivage des données est essentiel dans le HPC, à la fois pour le contrôle des coûts et la conservation à long terme. Mais les systèmes d’archivage traditionnels se transforment souvent en cimetières de données : elles sont froides, lentes et difficiles à rechercher ou à récupérer.
Le problème n’est pas seulement la vitesse ; c’est l’intégration. Les données archivées sont généralement supprimées de l’espace de noms principal et stockées séparément. Sa réutilisation nécessite des outils spéciaux, une intervention informatique ou la duplication des données. Dans les flux de travail de l’IA et de la recherche, il s’agit d’une limitation majeure. Les exécutions d’entraînement passées, les résultats de simulation et les ensembles de données de référence doivent être rapidement récupérables, en particulier lors de la mise au point de modèles ou de la répétition d’expériences.
Une approche moderne traite l’archivage comme une extension dynamique de l’environnement de données actif, accessible instantanément en cas de besoin et entièrement transparente pour l’utilisateur ou l’application.
#8 Le verrouillage des données limite l’agilité et la collaboration
À mesure que les environnements HPC évoluent, les modèles d’utilisation des données évoluent également : collaboration interinstitutions, clouds hybrides, flux de travail d’IA sur site et dans le cloud. Mais trop souvent, les systèmes de stockage créent une dépendance aux données par le biais de formats propriétaires, de protocoles fermés ou d’outils spécifiques au cloud.
Cela limite votre capacité à vous adapter, à faire évoluer ou à partager librement des données. Le transfert de données entre les plateformes devient complexe, coûteux, voire irréalisable. Le verrouillage étouffe non seulement l’innovation, mais augmente également le coût total de possession et les risques à long terme.
Les plateformes HPC doivent privilégier les normes ouvertes, les formats de données portables et l’orchestration neutre vis-à-vis du cloud. Les données doivent pouvoir être déplacées librement là où elles sont nécessaires, sans réécrire le code, perdre les métadonnées ou payer des frais de sortie punitifs.
Comment DataCore vous aide à surmonter les goulets d’étranglement des données HPC
Pour résoudre les problèmes de données qui limitent les performances HPC, un matériel plus rapide ou des correctifs incrémentiels ne suffisent pas. Il faut une plateforme de données unifiée, conçue
pour évoluer au rythme de l’évolution du calcul. C’est exactement ce que propose DataCore Nexus.
Combinant les capacités éprouvées de Pixstor pour les services de fichiers haute performance et Ngenea pour l’orchestration intelligente des données, Nexus fournit une infrastructure de données complète, optimisée pour les flux de travail HPC exigeants. Il garantit que les données sont toujours là où elles doivent être, c’est-à-dire fournies avec le débit, la simultanéité et la flexibilité nécessaires pour que vos ressources de calcul soient pleinement utilisées.
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Nexus rationalise les opérations en automatisant le déplacement des données entre les niveaux, éliminant ainsi le besoin de préparation manuelle, de création de scripts ou de nettoyage. Il simplifie la collaboration et la réutilisation des données grâce à un espace de noms unique et cohérent qui s’étend sur tous les projets, les équipes et même les sites géographiquement distribués. Et avec la prise en charge des normes ouvertes et des déploiements multisites, il vous donne la liberté d’évoluer sans verrouillage, que ce soit sur site, dans le cloud ou les deux.
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