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Contextualizando o HPC

O que é HPC?

High-Performance Computing (HPC) refere-se ao uso de supercomputadores e clusters de computadores para resolver problemas computacionalmente complexos. HPC é essencial em campos como ciência, engenharia e finanças, onde grandes volumes de dados precisam ser processados rapidamente.

TOP 500

Supercomputador **Fugaku Fonte:**https://spectrum.ieee.org/japans-fugaku-supercomputer-is-first-in-the-world-to-simultaneously-top-all-high-performance-benchmarks

Supercomputador Fugaku Fonte:https://spectrum.ieee.org/japans-fugaku-supercomputer-is-first-in-the-world-to-simultaneously-top-all-high-performance-benchmarks

O TOP 500 é uma lista semestral que classifica os 500 supercomputadores mais poderosos do mundo com base no benchmark LINPACK, que mede a capacidade de resolver sistemas de equações lineares. A lista é um indicador importante do progresso em tecnologia de supercomputação. Variações da lista incluem:

  • Green500: Classifica supercomputadores pela eficiência energética.
  • Graph500: Mede o desempenho em tarefas de análise de gráficos.
  • HPCG: Avalia supercomputadores usando um benchmark alternativo ao LINPACK, mais representativo de cargas de trabalho reais em HPC.

Que tipo de problema é computacionalmente complexo?

Problemas computacionalmente complexos exigem grande capacidade de processamento e memória para serem resolvidos eficientemente. Exemplos incluem:

  • Simulações climáticas
  • Modelagem molecular
  • Processamento de grandes conjuntos de dados (Big Data)
  • Análise genômica
  • Renderização de gráficos em alta resolução
  • Aprendizado de máquina e inteligência artificial

O que é um supercomputador?

Monstrão - Supercomputador do Insper Fonte:https://www.insper.edu.br/noticias/conhece-o-monstrao-saiba-mais-sobre-o-supercomputador-do-insper/

Monstrão - Supercomputador do Insper Fonte:https://www.insper.edu.br/noticias/conhece-o-monstrao-saiba-mais-sobre-o-supercomputador-do-insper/

Um supercomputador é um sistema computacional de alto desempenho projetado para processar grandes volumes de dados e realizar cálculos complexos muito rapidamente. Ele consiste em milhares de nós de computação interconectados, cada um contendo múltiplos processadores, grande quantidade de memória e armazenamento rápido.

O que é um Cluster?

Cluster Franky - Laboratório de Redes e Supercomputação do Insper

Cluster Franky - Laboratório de Redes e Supercomputação do Insper

Um cluster é um conjunto de computadores (nós) conectados que trabalham juntos como se fossem um único sistema. Cada nó em um cluster é um computador independente, mas o sistema inteiro é gerenciado para atuar em conjunto, distribuindo tarefas e compartilhando recursos.

Qual a diferença de um supercomputador para um cluster?

A principal diferença entre um supercomputador e um cluster está na integração e desempenho:

  • Supercomputador: Um sistema integrado de alto desempenho projetado especificamente para computação intensa. Possui uma arquitetura otimizada e interconexões de alta velocidade.
  • Cluster: São computadores independentes conectados para trabalhar juntos. Pode ser composto por hardware de mercado e geralmente é mais flexível e expansível.

OBS: Muitos supercomputadores modernos são de fato clusters, utilizando milhares de nós interconectados para alcançar um desempenho extremamente alto.

O que é preciso saber para utilizar o Cluster?

Para utilizar um cluster eficientemente, é importante entender:

  • Acesso e Conexão: Como se conectar ao cluster e configurar as credenciais de acesso.
  • Gerenciamento de Recursos: Como usar o sistema de gerenciamento de SLURM para submeter e monitorar jobs.
  • Sistema de Arquivos: Navegação e uso do sistema de arquivos do cluster.
  • Compilação e Execução: Compilar código e executar programas no ambiente do cluster.
  • Paralelização: Como paralelizar código usando bibliotecas como OpenMP e MPI.

O que é preciso saber para resolver problemas em HPC?

Para resolver problemas em HPC, é essencial ter conhecimento em:

  • Arquitetura de Computadores: Compreender a arquitetura do sistema, incluindo hierarquia de memória e caches, para escrever código eficiente.
  • Otimização de Código: Técnicas de otimização, uso eficiente da memória, uso eficiênte do compilador.
  • Profiling: Ferramentas e técnicas para identificar gargalos de desempenho e medir a eficiência do código.
  • Gerenciamento de Recursos: Usar ferramentas de gerenciamento como SLURM para alocar recursos adequadamente.
  • Programação Paralela: Usar OpenMP para paralelização em memória compartilhada e MPI para memória distribuída.

Recursos Adicionais