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Hpe, missione Apollo per il supercalcolo

Apollo 2000 Gen10, Apollo 70 e Apollo 4510 Gen10. I nuovi sistemi sono progettati con strutture di calcolo in grado di sfruttare memorie big data e logiche di machine learning

Redazione

Big Data e Intelligenza Artificiale. L'High Performance Computing evolve verso strutture di calcolo in grado di di supportare gestione di memorie dati sempre maggiori acquisendo una rinnovata efficienza grazie a logiche di machine learning.  Una tendenza che si rispecchia ampiamente nella rinnovata gamma di sistemi Apollo annunciati da Hpe. 

Apollo 2000 Gen10, Apollo 70 e Apollo 4510 Gen10 si propongono come sistemi hardware di calcolo e di storage ad alta densità: sistemi che possono sostenere progetti di supercalcolo e di machine learning. Si tratta di macchine che promettono alte prestazioni, latenza ridotta al minimo ed elevati livelli di sicurezza. Il sistema di archiviazione su nastro LTO-8 Tape, invece, punta decisamente sulla capacità di storage e si propone come supporto per il backup o per la conservazione di dati “freddi”.

A questi annunci (che riguardano anche il mercato italiano) giunti durante l'evento Supercomputing '17, Hpe ha poi affiancato quello di un sistema per applicazioni di supercalcolo in-memory, anzi del sistema di supercalcolo in-memory più scalabile mai presentato da alcun vendor. Superdome Flex, questo il nome, è scalabile da quattro a 32 socket e da 768GB a 48TB di memoria condivisa, e rappresenta il sistema di Tornando ai prodotti meno “estremi”, Apollo 2000 Gen10 è una piattaforma multi-server con configurazione di sistema “plug and play” e con architettura scalabile. Al suo interno lavorano gli acceleratori Gpu Nvidia Tesla V100, grazie ai quali si possono allenare (con training e inferenza) algoritmi di deep learning, per eseguire attività di vario tipo.

Un esempio: l'analisi in tempo reale dei video per scopi di sicurezza e sorveglianza. Apollo 70 è anch'essa una piattaforma per l'high performance computing, ma si distingue per l'utilizzo (primo fra i sistemi di supercalcolo di Hpe) di processori con architettura Arm. Più precisamente, impiega un processore server Cavium ARMv8-A ThunderX2 a 64 bit ed è ottimizzato per eseguire calcoli ad alte prestazioni e a consumo intensivo di memoria, mettendo a disposizione “fino al 33% di bandwidth di memoria in più rispetto a server standard attuali”, assicura Hpe. Il sistema, inoltre, è progettato per funzionare con Red Hat Enterprise Linuxm Suse Linux Enterprise Server for Arm e conle soluzioni InfiniBand ed Ethernet ad alta velocità di Mellanox.

La specialità di Apollo 4510 Gen10 è invece lo storage a oggetti, che aggiunge il 16% dei core in più rispetto alla generazione precedenti. Il prodotto si distingue per il fatto di mettere a disposizione un'ampia capacità di archiviazione dati, fino a 600 TB, su un server di profondità 4U standard. Hpe lo propone come soluzione ideale per conservare grandi quantità di dati, ricorrendo allo storage a oggetti come archivio attivo per l'accesso immediato ai dati strutturati e non strutturati. Una novità rispetto ai modelli precedenti è anche il supporto delle schede NVMe, che possono diventare un soluzione per la cache per i metadati di Scality Ring e, quindi, permettere di dedicare gli hard disk interamente allo storage.     

Il sistema di archiviazione a nastro LTO-8 Tape può avere una duplice utilità. Da un lato, può servire a conservare a lungo termine i file che non vengono consultati di frequente (e che non ha senso archiviare su supporti costosi come le memorie flash). Dall'altro, funge da “assicurazione” contro gli incidenti o gli attacchi informatici, prestandosi a ospitare copie del patrimonio di dati dell'azienda. La capacità di storage può raggiungere i 30 terabyte per cartuccia, mentre sulla tape library HPE T950 si possono memorizzare fino a 300,6 petabyte di dati e sulla tape library HPE TFinity ExaScale fino a 1,6 exabyte. I drive LTO-8 a piena altezza raggiungono una velocità di trasferimento di 360 MB/s, ovvero il 20% di prestazioni in più rispetto alla generazione LTO-7.   

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Pubblicato il: 24/11/2017

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