Serveur pour calcul scientifique

[BentheXIII]

Salut à tous,

On est un labo basé à l'université du Colorado, et notre recherche se concentre principalement sur le développement d'algos de guidage, navigation et autre pour des sondes spatiales.

On commence à sérieusement réfléchir à l'achat d'un système dédié à notre labo pour du calcul scientifique. En particulier, on aimerait une architecture orienté multithreading. Tout simplement parce que C++ est un dénominateur commun parmi quasiment tout le monde et que OpenMP est extrêmement facile à mettre en oeuvre.

Le retour d'AMD dans le monde des processeurs avec les Ryzen et autre Threadrippers (32 threads, mazette) est donc de très bon augure, vu notre usage.

Notre université dispose de moults clusters et high-performance computing nodes, mais ceci sont assez overkill, d'autant plus que leur utilisation impose un certain ascétisme dans la génération des données. D'où notre préférence pour un système bien à nous.

Ceci étant, pensez-vous qu'il soit plus cohérent de construire un serveur comme un desktop classique, ou vaudrait-il mieux se diriger vers une solution intégrée (serveur tout-en-un à enficher dans un rack)?


Merci d'avance pour vos conseils!

[AbysseVentilo]

Si vous avez un administrateur réseau dans votre labo ce serait plus judicieux de lui poser la question à lui plutôt qu'ici.

[MrChris]

Salut,

Dur de conseiller du desktop home made pour ce type d'usage. En effet il faut viser -en plus d'un haut niveau de performance- avant tout la fiabilité et stabilité pour du calcul scientifique.
Il faut donc penser multi-CPU, mémoire ECC, SSD endurant et pourquoi pas alimentation redondante. Ces composants sont plus complexe à dénicher car le catalogue de pièces détachées est plus restreint. De fait on ne gagne pas forcément beaucoup face à une offre serveur de grand constructeur comme Dell ou HP.

Envisagez vous du GPU computing ?

P.S : Vivement qu'AMD développe Naple la version serveur de Ryzen !

[Borh]

Tout dépend du contexte. Si vous avez une DSI au top, avec un administrateur système sur qui vous pouvez compter, vaut clairement mieux un système tout en un localisé dans la salle machine de votre structure.
Si vous êtes livrés à vous même, sans support de votre structure pour gérer la machine, mieux vaut une machine personnelle.
Malheureusement, nous on est dans la 2ème situation, on s'est donc pris une moyenne tour ThinkStation P700 avec 24 coeurs et 256 Go de ram, qui a l'immense mérite d'être aussi simple à gérer qu'un simple PC mais c'est pas l'idéal.

Il y a une troisième solution qui peut souvent être la meilleure si votre machine ne tournera pas H24 : le cloud computing. Personnellement, c'est ce qu'on aurait choisi si notre DSI ne nous l'avait pas interdit. De mon point de vue, il n'y a quasiment que des avantages, pas besoin de gestionnaire système, dimensionnement selon les besoins, sécurité et stabilité.

[gros_bidule]

En effet, pour des calculs intenses (et plein plein de threads) mais seulement ponctuels, alors une solution type Amazon (AWS) Lambda ira très bien.
Pour faire court, tu peux utiliser beaucoup de threads (les fameuses lambdas, disons que ce sont des fonctions dont tu déploies des instances) quand tu veux. Tu ne paies que quand ils sont en marche. Ca te permet d'avoir une très grosse puissance de calcul parallélisée (1000 threads ? no problemo), seulement quand tu en as besoin.
Biensûr, la facture explose si ça tourne h24. Et tu es lié à leur infra. Et c'est Amazon.

La concurrence a le même genre d'offres, je n'ai cité AWS que parce que je connais modestement leur infra et trop peu les autres.

[Grall54140]

bonjour,

Avec une configuration comme celle-ci sans le(s) SSD et disque => + 4000 euros
- ASUS Z10PE-D8 WS
- 2 x Xéon E5-2630 v4 (10c/20t x 2 => 40 Threads)
- 32 go par CPU en DDR4 ECC
- 1 boitier serveur possible montage en rack aussi
- 1 alimentation redondante de 700w (possible en 500w)

Je pense que chez un constructeur avec les servcies moins cher !

[BentheXIII]

Salut à tous et merci pour vos réponses ! Ravi de voir que ma question vous a inspiré.

En ce qui concerne l'administration réseau, le nôtre est managé par un seul mec, très compétent et plein de bonne volonté. Il a travaillé pendant des mois sur la migration des qq dizaines de machines vers un Linux Mint "stable" depuis Red Hat 6. Mint est malheureusement amputé de pas mal de fonctionnalités par rapport à une installation custom. Je pense notamment à certaines librairies mathématiques comme Armadillo, dont les versions les plus récentes sont marquées comme instables et de fait indésirables au sein du réseau.

Ce qui nous pousse vers une machine custom, à l'opposé du parc de machines 100% maintenues par notre IT wizard. Il n'est pas un immense fan des solutions adhocs comme celle vers laquelle on se dirige mais il ne va pas y mettre son veto non plus.

Comme je le disais plus haut, notre université dispose de moults clusters et high-performance computing nodes, mais ceci sont assez overkill, d'autant plus que leur utilisation impose un certain ascétisme dans la génération des données. D'où notre préférence pour un système bien à nous. Je ne connais pas bien les solutions offertes par le cloud computing, mais nos besoins en puissance de calcul ne justifient pas non plus une telle débauche.

On va probablement se munir d'une 1080 Ti pour se laisser de la possibilité de faire du GPU computing, probablement du ray tracing.

C'est mon advisor qui est à la baguette en ce qui concerne la suite du projet, et j'imagine qu'il discute aussi avec le network admin donc on devrait s'en sortir avec quelque chose de cohérent.