什么是集群计算？

集群计算涉及多个相互连接的服务器节点，它们作为一个统一的系统运行。集群中的每个节点都独立运行，但在更大的项目或任务上进行协作，类似于建筑项目中的许多工人。

集群计算的核心是通过高速网络连接这些节点，使它们能够通信和协调任务。该系统的设计使工作负载可以在剩余节点之间重新分配，即使一个节点发生故障，也能确保连续运行和可靠性，就像一个工作人员下班一样，其他工作人员可以填补空缺。

联泰集群高度专注于高性能计算集群，解决复杂问题、训练密集型人工智能和计算密集型任务，还有一些集群专门为企业提供其他功能。

• 高性能集群（HPC）：这些集群针对计算密集型任务进行了优化，如模拟、数学计算和科学研究。HPC 集群旨在通过利用并行处理来提供最大的处理能力，其中多个节点同时处理问题的不同部分。

• 高可用性集群（HA）：在正常运行时间至关重要的环境中，HA 集群用于最大限度地减少停机时间并确保系统可靠性。这些集群配置了故障转移机制，如果一个节点发生故障，另一个节点会无缝接管，从而保持应用程序和服务的可用性。

• 负载平衡集群：这些集群旨在将工作负载均匀地分布在所有节点上，优化资源使用，防止任何单个节点成为瓶颈。负载平衡集群通常用于网络托管，其中传入的请求分布在多个服务器上，以有效地处理大量流量。

   

   

就像仓库需要管理人员、员工和资产才能高效工作一样，集群需要3个基本服务器：头节点、计算节点和存储节点。我们的集群需要一个快速而强大的网络基础设施来进行通信，而不是 Slack 或 Teams。

每种类型的服务器在确保集群高效运行方面都起着至关重要的作用，不同的服务器专门用于管理任务、执行计算和处理数据存储。以下是构建高性能集群所需的基本服务器和组件的细分：

头节点服务器

头节点，也称为主节点，是集群的中央控制单元和管理器。它负责协调集群内的所有活动，包括任务调度、资源管理和跨计算节点的作业分配。

如果没有集群管理工具，头节点只是一个用于互连和监控其对等节点的普通服务器。

• 主要职责：任务调度、资源分配、数据可视化和监控集群健康状况。
• 推荐配置：高时钟速度的服务器级 CPU，每个核心 8-16 GB 的 RAM，以及网络连接，以处理管理整个集群的繁重工作。GPU 不是头节点的必需品，将预算留给计算节点。对于可视化工作负载，RTX 4000 Ada 就足够了。

集群管理

高效的集群管理对于确保任务在所有节点上有效分布至关重要。Slurm 和 OpenHPC 等工具有助于简化作业调度、资源分配和系统监控，使管理高性能集群变得更加容易。这些工具自动化了许多流程，确保了工作负载的平衡和节点的充分利用。

除此之外，Docker 和 Warewulf 等工具还简化了容器化和节点配置。Docker 允许应用程序在隔离的环境中运行，确保节点之间的一致性，而 Warewulf 为部署大型集群提供了轻量级、可扩展的集群管理。这些工具共同帮助最大限度地提高现代集群计算系统的性能和效率。

计算节点

计算节点是集群的主力，执行大部分处理任务。这些服务器是进行实际计算的地方，无论是运行复杂的模拟、处理数据还是训练机器学习模型。集群的性能在很大程度上取决于计算节点的数量和能力。

• 主要职责：执行计算任务、并行处理和处理密集型工作负载。

• 推荐配置：没有一种通用的计算服务器。每个工作负载都是不同的，取决于您的用例。但有一件事是肯定的；许多工作负载，包括人工智能、生命科学研究、工程仿真等，都利用 GPU 进行通用计算。在联泰集群，我们配置整个集群，并协助评估计算服务器的正确 CPU 平台、GPU 和内存。

   

存储节点

存储节点为集群提供数据骨干，确保可以高效地访问、存储和管理大量数据。它们处理计算节点所需的输入/输出（I/O）操作，并存储计算结果。在许多情况下，存储节点还实施冗余和数据保护机制，以确保数据完整性和可用性。

• 主要职责：管理数据存储，确保快速数据访问，维护数据完整性。

• 推荐配置：具有快速 I/O 功能的大容量存储服务器，如 NVMe 或 SSD 驱动器，并配置 RAID 以实现冗余。根据集群的需求，存储节点可以针对高吞吐量或大规模数据存储进行优化。

   

网络注意事项

虽然网络基础设施本身不是服务器类型，但它对于连接集群中的所有节点至关重要。高速、低延迟的网络硬件，如 InfiniBand 或高性能以太网，对于确保数据和任务在节点之间快速传输、最大限度地减少瓶颈和最大限度地提高集群性能至关重要。

通过仔细选择和配置这些基本服务器，您可以构建一个功能强大、可扩展且能够处理最苛刻工作负载的集群计算环境。每种服务器类型在集群的整体架构中都扮演着独特的角色，共同提供现代应用程序所需的计算能力。我们丰富的企业硬件库存使得从头到尾配置全栈集群变得更加容易。

集群计算提供了一系列优势，使其成为希望在不依赖单个单片系统的情况下提高计算能力的组织的有吸引力的解决方案。通过将多个服务器组合在一起作为一个统一的系统工作，集群计算提供了改进的性能、可扩展性和可靠性。以下是一些关键优势：

• 可扩展性：在不更换现有系统的情况下，轻松添加节点以提高计算能力，允许随着需求的增加而灵活增长。

• 成本效益：集群计算使用负担得起的现成硬件，以极低的成本提供高端系统的性能。

• 可靠性和冗余：如果一个节点发生故障，任务会自动重新分配，确保连续运行并最大限度地减少停机时间。

• 并行处理：集群将大型任务划分为较小的子任务，允许多个节点同时处理它们，从而加速结果。

• 资源共享：CPU、内存和存储等资源在节点之间动态共享，确保高效的硬件利用率。

   

这些优点使集群计算成为处理密集计算任务的一种高效且适应性强的方法。通过提供可扩展、可靠且经济高效的解决方案，集群正在改变组织处理高性能计算、数据处理和人工智能培训的方式。