GPU Cluster – HPC Computer Systeme mit GPU zu einem Cluster zusammengeschaltet

Was ist ein GPU Cluster?

Bei einem GPU Cluster handelt es sich um mehrere miteinander verbundene GPU Computing Systeme, , die ihre GPU-Rechenleistung für gemeinsame, parallelisierbare Workloads bereitstellen. Für kleinere Workloads oder als Einstieg in das GPU Computing kommen alternativ auch GPU Workstations als eigenständige Rechensysteme zum Einsatz. Ein moderner GPU Cluster besteht typischerweise aus GPU-Compute-Nodes, einer Management- bzw. Orchestrierungsebene, gemeinsam nutzbarem Storage sowie einem leistungsfähigen Cluster-Netzwerk:

• Management & Orchestrierung Über Management- und Orchestrierungsdienste werden Cluster-Ressourcen verwaltet, Workloads verteilt und Zugriffe gesteuert. Je nach Umgebung können dafür beispielsweise Scheduler, Kubernetes oder OpenStack eingesetzt werden.
• GPU Computing Systeme Die GPU-Systeme bilden die Compute-Nodes des Clusters und stellen die eigentliche GPU-Rechenleistung bereit.
• Gemeinsamer Datenbereich Ein zentraler oder verteilter Storage stellt den Compute-Nodes gemeinsam benötigte Daten, Modelle und Ergebnisse zur Verfügung.
• Cluster Netzwerk Das Cluster-Netzwerk verbindet die Compute-Nodes untereinander sowie mit Storage- und Management-Systemen. Für rechenintensive AI- und HPC-Workloads kommen je nach Anforderung leistungsfähige Ethernet- oder InfiniBand-Netzwerke mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz zum Einsatz.
• Betriebssystem & Software Die Compute-Nodes verfügen über ein Betriebssystem sowie die für GPU Computing benötigten Treiber, Laufzeitumgebungen, Bibliotheken und Software-Stacks wie NVIDIA CUDA oder AMD ROCm.

Wann kommen GPU Cluster zum Einsatz?

GPU Cluster kommen insbesondere dann zum Einsatz, wenn Rechenaufgaben auf mehrere GPUs oder Compute-Nodes verteilt werden können oder die benötigte GPU-Rechenleistung und Speicherkapazität über ein einzelnes System hinausgeht. Bei hoher GPU-Dichte können solche Systeme beispielsweise in einem Liquid Cooling Data Center betrieben werden.

• Künstliche Intelligenz (KI) & Deep Learning: Training, Fine-Tuning und Inference großer AI-Modelle können über mehrere GPUs und Compute-Nodes skaliert werden. Plattformen wie Kubernetes können dabei zur Orchestrierung containerisierter AI-Workloads und zur Verwaltung der verfügbaren Ressourcen eingesetzt werden.
• Wissenschaftliche Berechnungen & Simulationen: Für komplexe Simulationen in der Physik, Chemie oder Wetterforschung.
• High-End-Rendering: In der Film- und Animationsindustrie, um Renderfarmen aufzubauen.
• Big-Data-Analyse: Wenn große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeitet werden müssen.

Weiterhin kann ein GPU Cluster mehreren Anwendern oder Anwendungen zentral GPU-Ressourcen zur Verfügung stellen. Die verfügbaren Ressourcen können dabei abhängig von Software und Clusterarchitektur auf unterschiedliche Workloads und Nutzer verteilt werden.

Moderne GPU Cluster werden individuell nach Workload, GPU-Anzahl, Speicherbedarf und erforderlicher Netzwerkbandbreite ausgelegt.

Die tatsächlich erforderliche Netzwerkbandbreite hängt von GPU-Anzahl, Workload, Datenvolumen, Parallelisierungsverfahren und Clustergröße ab. Für verteiltes AI Training und HPC sind neben der Bandbreite insbesondere geringe Latenz und effiziente Datenübertragung zwischen den Compute-Nodes entscheidend. NVIDIA ConnectX-7 unterstützt beispielsweise NDR InfiniBand und Ethernet bis 400 Gb/s; neuere ConnectX-8-Technologie erreicht bis zu 800 Gb/s.

GPU Cluster Preise & Kosten für GPU Cluster Systeme bei HAPPYWARE

Die Kosten für einen vollwertigen GPU Cluster lassen sich pauschal schwer benennen. Das liegt vor allem daran, dass die Preise für GPU Systeme dieser Art immer von Projektpreisen und der Anzahl der Cluster Nodes abhängig sind.

Wenn Sie einen individuell passenden GPU Cluster kaufen möchten, dann sprechen Sie uns gerne an. Sie erhalten von uns einen auf Ihre Anforderungen abgestimmten GPU Cluster auf Basis der gewünschten Linux-Umgebung und mit GPU Servern beispielsweise von Supermicro, ASUS oder GIGABYTE.

Hinweis für Lehrinstitute und Forschungseinrichtungen: Für GPU Cluster, die in öffentlichen Einrichtungen oder zu Forschungs- bzw. Lehr-Zwecken eingesetzt werden sollen, können wir Ihnen Sonderkonditionen anbieten. Sollten Sie ein entsprechendes GPU Cluster Projekt planen, setzen Sie sich dazu mit uns in Verbindung!

Von der Planung bis zur Umsetzung – unser Experte Jürgen Kabelitz weiß Rat! Rufen Sie ihn an und klären Sie mit ihm alle Fragen rund um Ihr Projekt!

GPU Cluster kaufen oder mieten – Diese Möglichkeiten bietet HAPPYWARE

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• Systeme mit voller Skalierbarkeit GPU Cluster können abhängig von der gewählten Architektur um zusätzliche Compute-Nodes erweitert werden. Dadurch lässt sich die verfügbare GPU-Rechenleistung an steigende Anforderungen anpassen.
• Möglichkeiten zur FinanzierungBei Bedarf beraten wir Sie zu verschiedenen Finanzierungshilfen rund um unsere GPU Cluster Lösungen. Sprechen Sie uns gerne auf Leasing- oder Mietkauf- Optionen an.

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