Już teraz borykasz się z problemem, który rozwiązuje High Performance Computing, choć być może nie nazywasz go w ten sposób. Twoja prognoza zajmuje zbyt dużo czasu. Raport pojawia się, gdy sytuacja już się zmieniła. Obiecujący model popytu, ryzyka lub wyceny nie sprawdza się nie z powodu braku danych, ale dlatego, że czas obliczeń sprawia, że jest on mało przydatny dla firmy.
Dla wielu małych i średnich przedsiębiorstw ograniczeniem nie jest już gromadzenie informacji. Ograniczeniem jest przekształcenie ich w decyzje w odpowiednim czasie. Właśnie w tym momencieobliczenia o wysokiej wydajności przestają być tematem z laboratorium, a stają się kwestią zarządzania: ile symulacji można przeprowadzić, jak szybko można zaktualizować prognozę, ile alternatyw można porównać, zanim rynek zmusi do podjęcia decyzji.
We Włoszech kwestia ta ma również znaczenie strategiczne dla kraju. Superkomputer Leonardo należący do CINECA, zainaugurowany w Bolonii w 2022 roku w ramach projektu EuroHPC, został w momencie instalacji przedstawiony jako jeden z najpotężniejszych systemów na świecie, co wskazuje, że HPC stanowi obecnie czynnik napędzający przemysł i badania stosowane, a nie tylko środowisko akademickie (kontekst rynku HPC i superkomputera Leonardo).
Poniedziałek rano. Dyrektor handlowy prosi o nową prognozę do popołudnia, dział łańcucha dostaw chce zweryfikować poziomy zapasów przed potwierdzeniem zamówień, a zespół finansowy oczekuje scenariusza ostrożnego i agresywnego na spotkanie następnego dnia. Dane są dostępne. Problemem jest czas potrzebny na ich odpowiednie przetworzenie.
Właśnie do tego służyHigh Performance Computing: do wykonywania wielu skomplikowanych obliczeń jednocześnie, tak aby uzyskać przydatne wyniki wtedy, gdy są one potrzebne. Dla małych i średnich przedsiębiorstw nie chodzi o to, by posiadać superkomputer. Chodzi o to, by uniknąć sytuacji, w której powolne analizy opóźniają podejmowanie decyzji, które mają bezpośredni wpływ na marże, obsługę klienta i stan zapasów.
Tradycyjny system wykonuje zadania w sposób bardziej liniowy. HPC rozdziela obciążenie między wiele skoordynowanych zasobów, tak jak zrobiłby to dobrze zorganizowany zespół w obliczu napiętego terminu. Rezultatem jest nie tylko szybkość. To możliwość przetestowania większej liczby hipotez, częstszego aktualizowania prognoz i podejmowania decyzji z mniejszym marginesem błędu.
W ELECTE obserwujemy to w bardzo konkretnych sytuacjach. Szybciej przeliczana prognoza pomaga ograniczyć braki i nadwyżki zapasów. Szybszy silnik optymalizacyjny pozwala porównać różne scenariusze przed przydzieleniem budżetu, zapasów lub zdolności operacyjnej. W praktyce obliczenia stają się narzędziem zarządzania, a nie sprawą wyłącznie działu IT.
HPC ma znaczenie, gdy opóźnienie w analizie kosztuje więcej niż jej równoległe przeprowadzenie.
Częstym nieporozumieniem wśród menedżerów jest kojarzenie HPC wyłącznie z ogromnymi ilościami danych. W przypadku decyzji biznesowych ograniczenie pojawia się często wcześniej – gdy wzrasta złożoność problemu, który należy rozwiązać.
Zdarza się to na przykład wtedy, gdy zbiór danych, który w sumie jest do opanowania, musi służyć do obliczeń znacznie bardziej wymagających niż zwykłe raportowanie. Oto kilka typowych przykładów:
W tym przypadku właściwe pytanie nie brzmi: „Ile mam danych?”. Brzmi ono raczej: „Ile kosztuje podejmowanie decyzji w oparciu o uproszczony model lub wyniki, które pojawiają się zbyt późno?”.
Z technicznego punktu widzenia HPC łączy wiele zasobów obliczeniowych, aby sprostać zadaniom, które pojedyncza maszyna wykonywałaby wolniej lub z większymi ograniczeniami. Z punktu widzenia małego lub średniego przedsiębiorstwa oznacza to po prostu: szybsze prognozy, częstsze symulacje, lepiej dostosowane plany zapasów oraz krótszy czas oczekiwania na wiarygodną odpowiedź na zapytanie biznesowe.
I właśnie w tym miejscu perspektywa różni się od bardziej akademickich treści na ten temat. Dla małego lub średniego przedsiębiorstwa HPC nie oznacza wkroczenia w świat ośrodków badawczych. Oznacza to wykorzystanie skalowalnej mocy obliczeniowej do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych, bez konieczności tworzenia od podstaw zespołu inżynierów lub infrastruktury trudnej w zarządzaniu. Jest to podejście, które platformy takie jak ELECTE sprawiają, że staje się ono realne również poza dużymi przedsiębiorstwami.
HPC działa dzięki współdziałaniu wielu komponentów. Trzy pojęcia, które naprawdę mają znaczenie, to klaster, procesor graficzny (GPU) i chmura.
Klaster łączy kilka maszyn, zwanych węzłami, w celu równoległego wykonywania tego samego zadania. W praktyce zadanie zbyt obciążające dla pojedynczego serwera jest dzielone na mniejsze części i przydzielane do kilku wzajemnie skoordynowanych węzłów. Dla menedżera nie jest to kwestia techniczna, lecz operacyjna: skraca się czas oczekiwania między zgłoszeniem prośby o analizę a podjęciem decyzji dotyczącej zapasów, cen lub prognoz.
W ELECTE zasada ta okazuje się przydatna na przykład wtedy, gdy firma musi ponownie obliczyć prognozy dla wielu kombinacji produktów, punktów sprzedaży i okresów. Jeśli praca odbywa się na jednym komputerze, czas realizacji wydłuża się, a zespół ma tendencję do przeprowadzania mniejszej liczby symulacji. Jeśli obciążenie zostanie rozłożone, możliwe staje się realistyczne porównanie większej liczby scenariuszy w ramach tego samego cyklu decyzyjnego.
Procesory graficzne (GPU) służą do innego rodzaju przyspieszenia. Są bardzo skuteczne, gdy ten sam rodzaj obliczeń musi być powtarzany bardzo wiele razy, jak ma to miejsce w uczeniu maszynowym, w niektórych optymalizacjach oraz w części zaawansowanych analiz. Korzyści biznesowe są namacalne: szybsze trenowanie lub testowanie modeli, wcześniejsze aktualizowanie prognoz oraz skrócenie czasu między sformułowaniem hipotezy a jej weryfikacją.
Chmura HPC zapewnia elastyczność mocy obliczeniowej. Zamiast kupować zasoby przeznaczone na okres szczytowego zapotrzebowania w ciągu roku, firma może je uruchamiać wtedy, gdy są naprawdę potrzebne. Dla małych i średnich przedsiębiorstw często oznacza to różnicę między rezygnacją ze złożonej analizy a przeprowadzeniem jej w odpowiednim momencie, bez konieczności budowania własnej infrastruktury, która jest trudna w utrzymaniu. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak te modele dostarczania usług się ze sobą mają, pomocny może być ten artykuł poświęcony modelom IaaS, PaaS i SaaS w chmurze.
W praktyce biznesowej najlepszym rozwiązaniem rzadko jest wybór jednej architektury. Ważniejsze jest odpowiednie połączenie zasobów.
Środowisko lokalne zapewnia bezpośrednią kontrolę, przewidywalność oraz, w niektórych przypadkach, łatwiejsze do opanowania opóźnienia. Chmura zapewnia zasoby na żądanie. Procesory graficzne (GPU) przyspieszają przetwarzanie obciążeń nadających się do masowej równoległości. Klastry rozdzielają pracę między wiele węzłów. Architektura hybrydowa wynika właśnie z tego połączenia, dostosowanego do rodzaju analizy, częstotliwości szczytów obciążenia oraz ograniczeń związanych z zarządzaniem.
W przypadku małych i średnich przedsiębiorstw właściwe kryterium jest proste. Jeśli procesy są stabilne, powtarzalne i wrażliwe na czas reakcji, rozwiązanie lokalne może mieć sens. Jeśli natomiast obciążenia wzrastają w określonych momentach, takich jak zamknięcia okresów rozliczeniowych, aktualizacje prognoz czy nadzwyczajne symulacje, chmura pozwala zwiększyć wydajność bez angażowania budżetu na cały rok.
Jest jeszcze jedna kwestia, która często budzi wątpliwości. Skalowanie nie oznacza jedynie dodawania rdzeni lub serwerów. W rzeczywistym obciążeniu znaczenie mają również sieć, pamięć i pamięć masowa, ponieważ węzły muszą wymieniać dane szybko i w uporządkowany sposób. Techniczne wyjaśnienia dotyczące centrów danych HPC dobrze ilustrują tę zasadę, zwłaszcza w kontekście relacji między węzłami, połączeniami międzysieciowymi i pamięcią (szczegółowe omówienie węzłów, połączeń międzysieciowych i pamięci w centrach danych HPC).
W języku menedżerskim właściwa architektura to taka, która ogranicza wąskie gardła spowalniające działalność firmy. Nie potrzeba do tego superkomputera laboratoryjnego. Potrzebna jest skalowalna konfiguracja, która umożliwi częstsze analizy, szybsze prognozy i podejmowanie decyzji operacyjnych w oparciu o lepsze dane. Właśnie w tym zakresie platformy takie jak ELECTE sprawiają, że HPC staje się realnym rozwiązaniem nawet dla firm, które nie dysponują wewnętrznym zespołem wyspecjalizowanych inżynierów.
Te trzy pojęcia są często mylone, ale odnoszą się do różnych poziomów tej samej rzeczywistości.
Proste zdanie pomaga je odróżnić. HPC to silnik. Chmura to sposób dostępu. Obliczenia AI to rodzaj trasy, którą pokonujesz.
| Wygląd | HPC | Przetwarzanie w chmurze | Obliczenia AI |
|---|---|---|---|
| Pytanie, na które odpowiada | Jak przyspieszyć obliczenia wymagające dużej mocy obliczeniowej? | Gdzie mogę znaleźć elastyczne zasoby? | Jakiego rodzaju przetwarzanie właśnie wykonuję? |
| Typowe zastosowanie | Symulacje, złożone prognozowanie, optymalizacja | Elastyczne środowiska, szybkie przydzielanie zasobów, wydajność szczytowa | Szkolenie i wnioskowanie na podstawie modeli uczenia maszynowego |
| Przewaga menedżerska | Skraca czas realizacji | Unikaj sztywnych inwestycji opartych na sporadycznych wzrostach | Odblokuj możliwości zastosowania sztucznej inteligencji |
| Relacje z innymi | Może działać lokalnie lub w chmurze | Może obsługiwać obciążenia HPC i AI | Często korzysta z infrastruktury HPC |
Jeśli rozważasz korzystanie z bardziej rozbudowanych usług cyfrowych, pomocne może być również wyjaśnienie różnicy między modelami infrastrukturalnymi i aplikacyjnymi, takimi jak IaaS, PaaS i SaaS, w architekturach chmurowych.
Chmura nie oznacza automatycznie HPC. A sztuczna inteligencja nie oznacza automatycznie dobrze zaprojektowanej architektury.
Klaster HPC w chmurze jest zatem możliwy. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w infrastrukturze HPC jest czymś normalnym. Natomiast ogólne środowisko chmurowe niekoniecznie nadaje się do zadań wymagających intensywnej równoległości, harmonogramów, akceleratorów i stałej przepustowości.
Jednym z najbardziej przejrzystych sposobów zrozumienia wartości HPC jest obserwacja tego, co się dzieje, gdy czas przetwarzania przestaje być akceptowalny z punktu widzenia biznesu.
W ramach projektu detalicznego realizowanego przez firmę ELECTE klient posiadający 42 punkty sprzedaży musiał ponownie obliczyć prognozy tygodniowego popytu dla 8 600 pozycji asortymentowych (SKU), uwzględniając sezonowość, promocje, czynniki kalendarzowe oraz kanibalizację między produktami. Poprzedni proces, oparty na sekwencyjnych skryptach w języku Python uruchamianych na jednym serwerze, zajmował około 50 godzin na jeden pełny cykl. Po migracji do architektury rozproszonej z równoległym przetwarzaniem w klastrach produktowych czas ten skrócił się do 4 godzin.
Najważniejszą korzyścią nie była sama szybkość. Chodziło o kwestie organizacyjne. Zespół mógł znacznie częściej aktualizować model, zamiast opierać się na nieaktualnych prognozach, które trafiały do menedżerów kategorii.
To wpływa na bardzo konkretne decyzje:
W sektorze energetycznym firma ELECTE zajmowała się przypadkiem, w którym wąskim gardłem nie były „big data” w klasycznym rozumieniu. Zbiór danych obejmował 14 milionów rekordów zużycia godzinowego z okresu 36 miesięcy, powiązanych ze zmiennymi pogodowymi, taryfowymi oraz dotyczącymi mocy produkcyjnej. Model prognozowania wymagał jednoczesnej optymalizacji ponad 200 kombinacji hiperparametrów w pięciu algorytmach.
Na pojedynczym komputerze z 32 GB pamięci RAM proces zawieszał się po 18 godzinach, nie kończąc przeszukiwania siatki. Po rozłożeniu obciążenia na klasterze z 128 vCPU i łącznie 512 GB pamięci RAM cały proces zakończył się w mniej niż 3 godziny.
Tutaj dobrze widać sedno sprawy: wartość HPC nie wynika wyłącznie z objętości danych. Wynika ona z kombinatorycznej złożoności problemu.
Dla osób kierujących małymi i średnimi przedsiębiorstwami przykłady te mają większą wartość niż techniczna definicja. Pokazują one, że HPC poprawia wyniki biznesowe, skracając czas między zgłoszeniem zapotrzebowania a podjęciem decyzji.
Istnieje również kwestia dojrzałości rynku. We Włoszech w 2024 r. jedynie 5,7% przedsiębiorstw zatrudniających co najmniej 10 pracowników deklarowało korzystanie ze sztucznej inteligencji, podczas gdy średnia unijna wynosiła 13,5% (dane dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji we włoskich przedsiębiorstwach). Ta różnica stanowi problem, ale jest też szansą dla tych, którzy szybciej wprowadzają analitykę i sztuczną inteligencję do produkcji.
Aby zrozumieć, dlaczego sama objętość danych nie wystarcza do wyjaśnienia tych scenariuszy, warto dokładnie rozróżnić przypadki, w których analiza rozproszona jest rzeczywiście potrzebna, od zwykłych obciążeń związanych z analizą biznesową (BI). Dobrym punktem wyjścia jest ten artykuł poświęcony analizie dużych zbiorów danych i złożoności analitycznej.
Prawdziwą przeszkodą we wdrażaniu HPC w małych i średnich przedsiębiorstwach nie jest zrozumienie, że jest to potrzebne. Chodzi o to, by zarządzać tym rozwiązaniem bez przekształcania każdego projektu analitycznego w projekt infrastrukturalny.
W tym miejscu do gry wkracza podejście firmy ELECTE. Platforma oddziela doświadczenie użytkownika od technicznej złożoności. Użytkownik systemu widzi dane, modele, raporty i wnioski. Nie musi decydować, gdzie zaplanować zadanie, jak rozdzielić ramkę danych ani który węzeł ma wystarczającą ilość wolnej pamięci.
To zmienia opłacalność HPC. Nie dlatego, że obliczenia stają się w magiczny sposób bezpłatne, ale dlatego, że obniżają się koszty operacyjne związane ze złożonością. W praktyce menedżer zyskuje dostęp do mocy obliczeniowej wtedy, gdy jej potrzebuje, bez konieczności tworzenia specjalnego działu inżynieryjnego.
Za kulisami ELECTE wykorzystuje stos technologiczny zaprojektowany tak, by można go było skalować bez konieczności przepisywania logiki w miarę wzrostu ilości danych lub złożoności:
W przypadku prognozowania autorskie modele firmy ELECTE działają w warstwie koordynacyjnej, która automatycznie decyduje, czy wykonać obliczenia lokalnie, czy rozłożyć obciążenie na klaster, w zależności od wielkości danych wejściowych i złożoności potoku przetwarzania.
Wskazówka praktyczna: najlepszym rozwiązaniem nie jest przywiązanie się do jednego frameworka. Należy stworzyć architekturę, którą można zastąpić, dzięki czemu platforma będzie mogła ewoluować bez konieczności przepisywania wartości biznesowej.
Takie podejście ma bardzo konkretne skutki dla małych i średnich przedsiębiorstw. Zespół nie kupuje „mocy obliczeniowej” w sensie abstrakcyjnym. Kupuje ciągłość analityczną. Jeśli zakres zastosowań się rozszerza, rozszerza się również infrastruktura. Jeśli obciążenie maleje, nie pozostaje nadmiernie rozbudowana maszyna, która pochłania budżet i uwagę.
Właściwe pytanie nie brzmi: „Ile kosztuje HPC?”. Właściwe pytanie brzmi: „Jaka konfiguracja jest naprawdę potrzebna do obsługi moich rzeczywistych obciążeń?”.
Z doświadczeń firmy ELECTE wynika bardzo praktyczna zasada: nie należy dobierać parametrów pod kątem stałego obciążenia szczytowego. Większość małych i średnich przedsiębiorstw charakteryzuje się obciążeniami przerywanymi. Prognozy, zamknięcia kwartalne, doraźne przeliczenia i symulacje nie wymagają codziennie takiego samego nakładu pracy.
W przypadku typowego klienta, którego zbiór danych liczy od 5 do 50 milionów rekordów, koszt infrastruktury może wynosić od 400 do 1 200 euro miesięcznie, przy czym podstawowy klaster zaspokaja większość potrzeb, a dodatkowa moc obliczeniowa jest udostępniana na żądanie w okresach szczytowego obciążenia. Najczęstszym błędem jest postępowanie odwrotne: zakupy mocy obliczeniowej „na wszelki wypadek”, co skutkuje tym, że znaczna część infrastruktury pozostaje niewykorzystana przez prawie cały rok.
Przydatna lista kontrolna pomocna przy podejmowaniu decyzji:
Bezpieczeństwo nie może być elementem dodawanym na późniejszym etapie. W 2024 r. Agencja ds. Cyberbezpieczeństwa odnotowała wzrost o 40% liczby zdarzeń cybernetycznych oraz o 45% liczby potwierdzonych incydentów w porównaniu z rokiem 2023 (dane ACN podane w wskazanym źródle). To wystarczy, by wyjaśnić jedną rzecz: platforma obliczeniowa o wysokiej wydajności musi być bezpieczna już od samego początku projektowania.
W przypadku pomieszczeń o ściśle regulowanych warunkach lub wrażliwych warto sprawdzić przynajmniej następujące kwestie:
| Obszar | Pytanie dotyczące zarządzania |
|---|---|
| Segmentacja | Czy obciążenia krytyczne są oddzielone od reszty infrastruktury? |
| Rezydencja danych | Czy wiesz, gdzie przechowywane są dane i gdzie są przetwarzane? |
| Audyt | Czy możesz ustalić, kto co zrobił i kiedy? |
| Skalowalność | Czy po zwiększeniu obciążenia zachowane zostaną te same elementy sterujące? |
Integracja ma takie samo znaczenie jak bezpieczeństwo. Jeśli HPC pozostaje odizolowane, w końcu jest rzadko wykorzystywane. Jeśli natomiast zostanie włączone do przepływu danych firmowych, staje się stałym czynnikiem napędzającym rozwój. Aby zrozumieć, jak połączyć zaawansowaną analitykę z istniejącymi systemami, warto rozważyć opcje integracji danych i aplikacji dostępne w ELECTE.
Obliczenia o wysokiej wydajności (High Performance Computing) nie są już dziedziną odległą od rzeczywistości małych i średnich przedsiębiorstw. Stanowią one konkretną odpowiedź na bardzo powszechny problem: masz dane, masz modele, masz ważne pytania, ale nie masz wystarczająco dużo czasu, aby przekształcić je w przydatne decyzje.
Najważniejsza rzecz, o której należy pamiętać, jest prosta. HPC staje się nieocenione, gdy wzrasta złożoność analityczna. Nie ma sensu dążyć do stworzenia superkomputera. Trzeba zrozumieć, gdzie obliczenia równoległe mogą skrócić czas między uzyskaniem wniosków a podjęciem działań.
Jeśli zastanawiasz się nad kolejnymi krokami, zacznij w ten sposób:
Gdy prognozowanie, optymalizacja i sztuczna inteligencja stają się szybsze, zmienia się również sposób funkcjonowania firmy. Decyzje nie czekają już na raporty. Raporty zaczynają nadążać za tempem działalności firmy.
Jeśli chcesz przekształcić złożone dane w przejrzyste wnioski bez konieczności zarządzania infrastrukturą, poznaj ELECTE – platformę do analizy danych opartą na sztucznej inteligencji, przeznaczoną dla małych i średnich przedsiębiorstw. Zobacz, jak zautomatyzować raportowanie, prognozowanie i zaawansowane analizy dzięki rozwiązaniu zaprojektowanemu z myślą o zespołach biznesowych, a nie tylko o specjalistach technicznych.
.svg)
.svg)
.svg)
