الشبكات عالية الأداء (HPC Networks)

- أكتوبر 04, 2025

الكاتب: فريق الحوسبة المتقدمة | آخر تحديث: أكتوبر 2025

1. مقدمة

الحوسبة عالية الأداء (High Performance Computing) تتطلب شبكات توفر أعلى معدل نقل مع أقل زمن تأخير ممكن. التطبيقات مثل المحاكاة العلمية، النمذجة المناخية، والتعلم الآلي تعتمد على اتصال مكثف بين العقد الحاسوبية لضمان الأداء الأمثل.

2. ما الذي يميز شبكات HPC؟

زمن تأخير (Latency) منخفض جداً لضمان سرعة تبادل البيانات بين العقد.
عرض نطاق ترددي (Bandwidth) عالي جداً للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
قدرة على التوسع لتشمل آلاف العقد دون تأثير كبير على الأداء.

3. التقنيات الشائعة

InfiniBand: معيار شائع في مراكز HPC يوفر أداء عالي جداً باستخدام RDMA.
RDMA over Converged Ethernet (RoCE): يسمح بنقل البيانات بدون تحميل على الـCPU، ما يقلل التأخير ويحسن الأداء.
Ethernet عالي السرعة: بروتوكولات 25/40/100/200Gbps مع تحسينات منخفضة التأخير لبعض تطبيقات HPC.

4. تصميم العمارة والـ Topologies

تشمل التوبولوجيات الشائعة في شبكات HPC:

Fat-Tree: لتقليل الاختناقات وتوفير مسارات متعددة.
Dragonfly: تصميم شبكي يقلل من المسافة بين العقد ويزيد من الأداء في المجموعات الكبيرة.
Mesh/Torus: تُستخدم في بعض مراكز البيانات لتوفير اتصال مباشر بين العقد.

5. قضايا الأداء

Throughput: القدرة على نقل البيانات بشكل مستمر وفعال.
Latency: زمن وصول الحزمة، مهم للتطبيقات التي تحتاج مزامنة دقيقة.
Jitter: التفاوت في زمن الاستجابة، يجب ضبطه لتجنب عدم استقرار التطبيقات.

6. أمثلة استخدام

المحاكاة العلمية والفيزيائية مثل النمذجة الجزيئية والطيران.
تحليل البيانات الضخمة في أبحاث الجينوم والبيولوجيا الحاسوبية.
نمذجة الطقس والتنبؤ المناخي باستخدام مراكز بيانات مخصصة.
التعلم العميق AI/ML على نطاق واسع باستخدام عدة آلاف من GPUs.

7. اتجاهات مستقبلية

- شبكات HPC الحديثة تميل لاستخدام Ethernet محسّن مع دعم RDMA. - واجهات التخزين NVMe-oF لتسريع الوصول للبيانات. - التركيز على الشبكات المعرفة بالبرمجيات SDN لتحسين إدارة الأداء والتوسع بسهولة. - دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي لمراقبة الشبكة وتحسين الأداء تلقائياً.

بحث هذه المدونة الإلكترونية

دليلك الشامل

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي