4 สิ่งที่ผู้จัดการศูนย์ข้อมูลสามารถเรียนรู้จากซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุด

1. ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์คือพัฒนาการที่เน้นความสม่ำเสมอในการทำงานเป็นสำคัญ

ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์แตกต่างจากแพลตฟอร์มประมวลผลบนคลาวน์ส่วนใหญ่ เช่น Amazon Web Services หรือ Microsoft Azure ที่พัฒนามาสำหรับการใช้งานที่หลากหลายเพื่อให้สามารถแชร์การใช้ทรัพยากรและโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆ ร่วมกันได้ ในขณะที่ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่จะมีการพัฒนาขึ้นมาสำหรับการใช้งานเฉพาะด้าน รายชื่อใหม่ล่าสุดของซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานได้เร็วที่สุด 500 อันดับแรก (ที่มีการเปิดเผยให้ทราบโดยทั่วกัน) ไม่ได้ระบุแค่เพียงพื้นที่และความเร็วของส่วนการติดตั้ง แต่ยังรวมไปถึงส่วนการใช้งานหลักด้วย

เครื่องลำดับต้น ๆ สิบเอ็ดจากสิบสองเครื่องถูกนำมาใช้เพื่อการวิจัยด้านพลังงาน การทดสอบนิวเคลียร์และความมั่นคง มีเพียงตัวเดียวที่แตกต่างออกไปคือ Frontera ซึ่งเป็นระบบประมวลผลระดับเพทาสเกลใหม่ที่ได้รับการสนับสนุนจาก NSF ที่ Texas Advanced Computing Center จาก University of Texas โดยเป็นทรัพยากรด้านวิชาการสำหรับเครือข่ายงานวิจัยด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม
 สำหรับซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ 20 ลำดับถัดไปในกลุ่ม 500 ลำดับแรก เกือบทุกตัวพัฒนาขึ้นมาสำหรับงานด้านความมั่นคงของรัฐและด้านข่าวกรอง เครื่องในลำดับที่ 30-50 ในกลุ่มนี้พัฒนาขึ้นมาสำหรับการพยากรณ์อากาศเป็นหลัก
 ส่วนเครื่องใน 50 ลำดับสุดท้ายจากทั้งหมด 100 เครื่องชั้นนำถูกนำไปใช้สำหรับการประมวลผลในองค์กรขนาดใหญ่ (NVIDIA, Facebook ฯลฯ) การพยากรณ์อากาศในระดับกลาง โครงการอวกาศ การสำรวจน้ำมันและก๊าซ ด้านวิชาการและเพื่อการใช้งานเฉพาะด้านของภาครัฐ

ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์เหล่านี้ไม่ได้พัฒนาขึ้นมาสำหรับรองรับการใช้งานในทุก ๆ ด้าน และถูกพัฒนาขึ้นมาภายใต้ความร่วมมือกับผู้ผลิตต่าง ๆ เช่น Intel, Cray, HP, Toshiba และ IBM เพื่อรองรับการคำนวณกับชุดข้อมูลที่กำหนดไว้โดยเฉพาะ ไม่ว่าจะแบบเรียลไทม์หรือแบบอะซิงโครนัส

คอมพิวเตอร์เหล่านี้มีค่าหน่วงเวลาในระดับที่ยอมรับได้ตามที่กำหนดไว้:

• ทรัพยากรในการประมวลผลที่กำหนดไว้เบื้องต้นจะทำงานประสานกับแกนประมวลผลนับล้านแกน
• ทำให้ได้สัญญาณนาฬิการะหว่าง 18,000 - 200,000 teraFLOP

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลของซุปเปอร์คอมพิวเตอร์เหล่านี้วัดเป็นเอกซาไบต์ ซึ่งมากกว่าเพทาไบต์ของคลังข้อมูลในยุคใหม่เป็นอย่างมาก

ระบบอย่าง Frontera ไม่ได้ต้องทำงานถึงจุดพีคในเวลาอันรวดเร็ว แต่สิ่งสำคัญคือจะต้องอ่านข้อมูลเป็นจำนวนมหาศาลได้อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คาดหวัง การเร่งกำลังการประมวลผลไปจนถึงจุดสูงสุดอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมวลผลขึ้นได้ ดังนั้นสิ่งสำคัญที่สุดจึงเป็นความสม่ำเสมอในการทำงานมากกว่า

ผู้จัดการศูนย์ข้อมูลในปัจจุบันต้องเริ่มจากการถามคำถามว่า “เราต้องการทำอะไรกับระบบนี้” เพื่อเป็นแนวทางในการออกแบบ จัดการทรัพยากรและพัฒนาระบบที่ทำงานได้อย่างปลอดภัยและคาดการณ์ได้ การจัดการศูนย์ข้อมูลที่จัดการเครื่องเดสก์ทอปเสมือนจริงเป็นจำนวนมากมีความแตกต่างจากศูนย์รับเรื่อง 911 หรือระบบควบคุมการจราจรทางอากาศอย่างมาก คอมพิวเตอร์เหล่านี้มีความต้องการ อุปสงค์ ข้อตกลงระดับการให้บริการและงบประมาณที่แตกต่างกันซึ่งการออกแบบจะต้องเป็นไปอย่างสอดคล้องกับองค์ประกอบเหล่านี้

เช่นเดียวกัน ก็จะต้องมีการพิจารณาด้านประสิทธิภาพในการทำงานที่สม่ำเสมอแบบที่ไม่ต้องอาศัยการปรับแต่งเป็นพิเศษใด ๆ ด้วย ผู้ประกอบการมากมาย เช่น Amazon, Google และ Microsoft มีงบประมาณจัดไว้สำหรับสื่อบันทึกข้อมูลแบบพิเศษหรือโครงสร้างพื้นฐานในการประมวลผลของตนเอง แต่ผู้ให้บริการส่วนใหญ่มักต้องเลือกฮาร์ดแวร์จากที่มีจำหน่ายอยู่ทั่วไป

ดังนั้นผู้จัดการศูนย์ข้อมูลเป็นจำนวนมากจึงต้องกำหนดหลักเกณฑ์ที่เข้มงวดเพื่อเป็นเกณฑ์ชี้วัดเชิงประสิทธิภาพสำหรับ QoS และเพื่อให้แน่ใจว่าไม่ได้มีการให้ความสำคัญกับความเร็วในการประมวลผลและค่าหน่วงเวลาเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมไปถึงความสม่ำเสมอของประสิทธิภาพในการทำงานด้วย

3. เกณฑ์ค่าหน่วงเวลา แฟลช NAND และการปรับแต่ง DRAM

เกณฑ์ค่าหน่วงเวลาส่วนใหญ่จะถูกกำหนดไว้ตามความต้องการในการใช้งาน ในการซื้อขาย เวลาเพียงหนึ่งวินาทีอาจหมายถึงเงินนับล้านหรือนับพันล้าน ในการพยากรณ์อากาศและการติดตามพายุ สิ่งนี้อาจเป็นตัวชี้ขาดว่าจะสั่งอพยพประชาชนในนิวออร์ลีนส์หรือฮุสตัน

ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ทำงานโดยเน้นที่ระดับการให้บริการเป็นสำคัญ ซึ่งอาจครอบคลุมทั้งในส่วนของค่าหน่วงเวลา ทรัพยากรในการประมวลผล ส่วนการจัดเก็บข้อมูล หรือแบนด์วิธ โดยส่วนใหญ่แล้วจะมีการคำนึงถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นระหว่างประมวลผล โดยระบบจะสามารถเปลี่ยนเส้นทางข้อมูลเพื่อให้มีค่าหน่วงเวลาที่เหมาะสม (พิจารณาจาก 𝛱+Δmax clocking) การปรับมาเป็นการประมวลผลแบบอะซิงโครนัส หรือการปรับทรัพยากรในการประมวลผลเพื่อให้มีกำลังการประมวลผลหรือแบนด์วิธเพียงพอสำหรับงาน

ไม่ว่าคุณจะทำงานกับเวิร์คสเตชั่นระดับสูง, iron server หรือ HPC และงานด้านวิทยาศาสตร์ คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่และ Big Data เหล่านี้ล้วนต้องอาศัยทรัพยากร DRAM เป็นจำนวนมาก
 ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์อย่าง Tianhe-2 ใช้ทรัพยากร RAM เป็นจำนวนมากร่วมกับการ์ดเร่งการประมวลผลแบบพิเศษ วิธีที่ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ทำการปรับแต่งฮาร์ดแวร์และกรอบการทำงานของชุดควบคุมจะแตกต่างกันไปตามรูปแบบการใช้งาน โดยส่วนใหญ่งานด้านการประมวลผลเฉพาะด้านจะมีการสืบค้นข้อมูลดิสก์เป็นสาเหตุสำคัญที่ทำให้เกิดปัญหาคอขวดกับ RAM การใช้ DRAM จึงอาจไม่เหมาะแต่ก็มีขนาดเล็กเพียงพอสำหรับการติดตั้งในแฟลช NAND คลัสเตอร์ FPGA ยังมีการปรับแต่งเพิ่มเติมสำหรับการทำงานเฉพาะด้านเพื่อให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะสามารถถูกสืบค้นได้อย่างเต็มประสิทธิภาพหากต้องใช้สื่อบันทึกข้อมูลแบบเก่าเพื่อเรียกค้นข้อมูล

ทีมงานมีการประสานความร่วมมือกันระหว่าง University of Utah, Lawrence Berkeley Lab, University of Southern California และ Argonne National Lab เพื่อพัฒนาตัวแบบ Automatic Performance Tuning (หรือ Auto-tuning) แบบใหม่ที่สามารถรองรับการเคลื่อนย้ายระหว่างสถาปัตยกรรมการทำงานคนละชุดได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ แทนที่จะพึ่งพาคอมไพเลอร์ที่จะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงเมื่อใช้สถาปัตยกรรมหลายแกนประมวลผลรุ่นใหม่ ๆ แต่ kernel และแอพพลิเคชั่นที่มีการปรับแต่งอัตโนมัติจะสามารถปรับการทำงานอัตโนมัติได้ใน CPU เป้าหมาย ระบบเครือข่าย และตัวแบบการตั้งโปรแกรมการทำงาน