Architecture hyperconvergée et exigences du calcul intensif
- Cedric KTORZA
- 22 oct.
- 7 min de lecture
L’architecture hyperconvergée face aux exigences du calcul intensif. En quelques mots : comment faire cohabiter simplicité opérationnelle et performances extrêmes pour l’IA, la simulation et l’analyse de données.
Dans cet article, nous clarifions où l’hyperconvergence (HCI) est pertinente pour des charges de calcul intensif, où elle montre ses limites, et comment la concevoir pour répondre aux besoins modernes (IA/ML, GPU, réseau à faible latence, stockage parallèle) avec une approche intégrée énergie–digital–new tech. Chez Score Group, nous partageons des bonnes pratiques concrètes issues de nos projets, afin d’aider à cadrer vos choix d’architecture.
En bref
HCI apporte agilité, simplicité et scalabilité linéaire, utiles pour l’IA/ML, le MLOps et l’edge HPC.
Les workloads MPI très couplés, l’I/O extrême et les filesystems parallèles exigent des ajustements (ou des îlots spécialisés).
Un design “HCI prêt pour le HPC” combine nœuds hétérogènes, réseau double plan et stockage hybride (bloc + parallèle).
L’efficacité énergétique et le refroidissement deviennent des critères structurants autant que la performance.
Score Group orchestre l’ensemble: datacenter, IT, sécurité, IA, énergie — des solutions adaptées à chacun de vos besoins.
Pourquoi rapprocher HCI et HPC aujourd’hui ?
La montée en puissance de l’IA générative, du deep learning et des pipelines data fait converger les besoins: on veut des clusters simples à opérer, flexibles, capables d’absorber des charges GPU intenses sans sacrifier la gouvernance. L’hyperconvergence, en unifiant calcul–stockage–réseau dans des briques prêtes à l’emploi, répond à cette exigence d’agilité.
En parallèle, les codes HPC traditionnels (MPI, CFD, FEA) réclament des interconnexions à très faible latence et des filesystems parallèles haute bande passante. La question n’est donc pas “HCI ou HPC”, mais comment articuler un socle HCI avec des composants spécialisés pour les charges les plus exigeantes. Chez Score Group, cette articulation repose sur notre architecture tripartite Énergie–Digital–New Tech.
Les exigences clés du calcul intensif
Performance brute et accélération GPU
Les entraînements IA/ML s’exécutent au mieux sur des nœuds denses en GPU, interconnectés (NVLink, PCIe Gen5) et alimentés par des data loaders efficaces.
Les workloads MPI fortement couplés doivent minimiser la latence inter-nœuds et la gigue réseau pour maintenir l’échelle.
Les piles logicielles (CUDA, ROCm) et les orchestrateurs doivent savoir exposer les GPU finement. Voir la documentation officielle pour l’ordonnancement GPU sous Kubernetes: Scheduling GPUs.
Réseaux à faible latence et haut débit
InfiniBand et Ethernet avec RoCEv2/RDMA sont les piliers des fabrics HPC modernes. La latence, la congestion et la qualité de service conditionnent le scaling parallèle.
Pour des détails techniques sur RDMA et transports, les ressources du noyau Linux sont une référence: RDMA/InfiniBand (kernel.org).
E/S massives et stockage parallèle
Les fichiers parallèles (Lustre, Spectrum Scale/GPFS) demeurent des standards pour l’I/O agrégée. Voir Lustre File System.
Au niveau bloc, NVMe et NVMe-over-Fabrics apportent de la bande passante et des IOPS avec une latence réduite. Références: SNIA NVMe-oF et NVM Express.
Virtualisation, conteneurs et orchestration
Les conteneurs (Kubernetes) simplifient le packaging, mais les workloads MPI les plus sensibles gardent intérêt à tourner en bare metal.
Un cluster peut combiner Slurm pour le scheduling HPC et Kubernetes pour les microservices/MLOps, en partageant le même tissu réseau.
Efficacité énergétique et refroidissement
Les clusters denses GPU consomment et dissipent fortement: la conception thermique (air/liquide), l’allocation de puissance et le PUE guident les choix.
Pour des recommandations de référence: ASHRAE – Data Center and Telecom Guidelines.
Les records de performance montrent l’ordre de grandeur énergétique: les systèmes exascale comme Frontier (TOP500 2024) combinent plus d’un exaFLOPS pour des puissances supérieures à quelques dizaines de MW, illustrant l’enjeu énergétique: TOP500 et ORNL Frontier.
“Là où l’efficacité embrasse l’innovation…” — c’est précisément le défi: délivrer la performance tout en maîtrisant l’énergie et l’opérabilité.
Où l’hyperconvergence excelle… et où elle atteint ses limites
Atouts opérationnels majeurs
Simplicité d’exploitation: provisioning, mises à jour et résilience intégrés.
Scalabilité linéaire par ajout de nœuds, utile pour faire grandir un cluster IA/ML.
Consolidation du calcul, du stockage et du réseau pour réduire l’empreinte et accélérer le time-to-value.
Cas d’usage adaptés
Entraînement et inférence IA/ML, MLOps et data pipelines conteneurisés.
Prototypage, ingénierie numérique interactive, VDI avec GPU pour bureaux d’études.
Edge analytics et pré-traitement proche de la donnée, puis synchronisation vers le cœur.
Points de vigilance pour le HPC pur
MPI fortement couplé: latence et jitter réseau doivent rester très faibles; parfois, un fabric InfiniBand dédié est nécessaire.
I/O extrêmes: un filesystem parallèle (Lustre/GPFS) est souvent plus adapté que le SDS HCI pour le cœur de la grappe.
Densité GPU et NUMA: vérifier la topologie (PCIe/NVLink), l’affinité CPU–GPU et l’alimentation électrique par nœud.
Virtualisation tax: minime pour beaucoup d’apps, mais à mesurer pour les codes les plus sensibles—au besoin, basculer en bare metal sur des nœuds dédiés.
Un design “HCI prêt pour le HPC”: principes d’architecture
Nœuds hétérogènes et rôles clairs
Nœuds GPU “riches” pour IA/ML, nœuds CPU pour pré/post-traitement, nœuds de stockage avec NVMe haute densité.
Capacité à basculer certains nœuds en bare metal pour les jobs MPI critiques.
Double plan réseau
Plan 1: Ethernet 100/200/400G pour management, conteneurs, stockage bloc (RoCEv2/IPv6 si utile).
Plan 2: InfiniBand (ou Ethernet très optimisé RDMA) pour MPI et collectifs sensibles. Un tissu dédié évite la contention.
Stockage hybride
SDS HCI (bloc/objet) pour VM, conteneurs, data lake applicatif.
Filesystem parallèle pour le scratch/flash burst et l’I/O massivement parallèle.
Passerelles data explicites (tiering, snapshot, réplication) entre les deux mondes.
Orchestration et exécution
Slurm pour HPC batch, Kubernetes pour MLOps/services, avec CNI/CSI adaptés (RDMA, GPU).
Guides pratiques GPU K8s: Scheduling GPUs (kubernetes.io).
Observabilité unifiée (métriques GPU, I/O, réseau, énergie).
Sécurité et résilience by design
Microsegmentation, chiffrement au repos/en vol, chaîne de confiance firmware.
Plans PRA/PCA multi-sites, sauvegardes immuables et tests réguliers.
Intégration Score Group: Énergie, Digital, New Tech au service de la performance
Chez Score Group, nous opérons comme intégrateur global, en fédérant énergie, numérique et innovation.
Conception et optimisation d’infrastructures: Notre division Noor ITS conçoit les salles, réseaux et baies pour clusters denses, avec une expertise Datacenters et infrastructures IT sécurisées.
Cloud hybride et bursting: Nous mettons en œuvre des architectures de Cloud & Hosting pour absorber des pics (simulation, entraînement) tout en gardant vos données sous contrôle.
Continuité d’activité: Pour l’indisponibilité tolérable quasi nulle, nous structurons vos scénarios PRA/PCA et vos tests de bascule.
Efficacité énergétique: Avec Noor Energy, nous optimisons PUE, refroidissement et pilotage de la puissance via la gestion de l’énergie.
IA et MLOps: Notre division Noor Technology accélère l’adoption de l’IA, du feature store au déploiement en production: Intelligence Artificielle.
Matrice d’adéquation des workloads HPC/IA à une HCI moderne
Sources utiles: Lustre, SNIA NVMe-oF, Kernel RDMA.
Méthodologie de déploiement en 6 étapes
Cadrage des workloads et profils I/O: IA/ML vs MPI, densité GPU, fenêtres de calcul.
Design logique: partitionnement des nœuds, réseaux, politiques de données (tiers, sécurité).
Design physique et énergétique: puissance, refroidissement, câblage, placements.
POC ciblé: mesures latence/jitter, throughput I/O, efficacité énergétique; itérations.
Build & automatisation: IaC, CI/CD infra, monitoring complet.
Exploitation et optimisation continue: capacity planning, tuning kernels, MLOps et plan de vie des modèles.
Bonnes pratiques techniques (checklist rapide)
Isoler les fabrics sensibles (MPI) et activer RDMA là où pertinent.
Valider la topologie PCIe/NVLink et l’affinité CPU–GPU pour chaque profil.
Mixer SDS HCI et filesystem parallèle, avec des SLAs clairs par dataset.
Orchestrer Slurm + Kubernetes selon la criticité latence vs agilité.
Mesurer: latence P99, gigue, I/O par file, puissance/crête—et agir.
Ressources et références complémentaires
Classement et tendances HPC: TOP500
Exascale et efficacité énergétique: ORNL – Frontier
Fichiers parallèles: Lustre
RDMA et fabrics: Linux Kernel RDMA
NVMe et fabrics: SNIA – NVMe-oF
Bonnes pratiques data center: ASHRAE – Data Centers
Approches matériel ouvert: Open Compute Project
FAQ — Vos questions, nos réponses
L’hyperconvergence suffit-elle pour tous les workloads HPC ?
Pas toujours. Pour l’IA/ML, l’hyperconvergence convient très bien grâce à la simplicité d’exploitation et à l’élasticité. En revanche, les codes MPI très couplés demandent une latence réseau minimale et un filesystem parallèle. Dans ces cas, un design HCI “hybride” est pertinent: conserver le socle HCI pour la majorité des services (gestion, data, MLOps) et adjoindre des îlots spécialisés (bare metal + InfiniBand + Lustre) pour les jobs les plus exigeants. La clé est la mesure préalable et un dimensionnement précis.
Peut-on exécuter du MPI performant dans des conteneurs sur HCI ?
Oui, mais avec des conditions. Les conteneurs introduisent peu d’overhead si le réseau et la pile MPI/RDMA sont correctement configurés. Pour des jobs extrêmement sensibles à la latence/jitter, on privilégiera toutefois le bare metal. Un cluster peut articuler Slurm (HPC) et Kubernetes (MLOps/services), partager une partie du tissu réseau et recourir au double plan (management vs fabric bas-latence). Les POC de latence P99 et de scaling sont indispensables pour arbitrer.
Comment intégrer un filesystem parallèle à un socle HCI existant ?
En déployant un sous-système dédié (serveurs OSS/MDS pour Lustre par exemple), raccordé au fabric haut débit (IB/Ethernet RDMA) et exposé uniquement aux nœuds qui en ont besoin. Le reste de la plateforme (VM, microservices, data lake) s’appuie sur le SDS HCI. Des stratégies de tiering/synchronisation orchestrent la circulation des datasets. Cette coexistence maximise l’efficacité: HCI pour l’agilité, FS parallèle pour l’I/O extrême, le tout dans une gouvernance unifiée.
Comment maîtriser la consommation énergétique d’un cluster HCI/HPC ?
En traitant l’énergie comme une métrique de premier ordre: mesure granulaire par rack/nœud/GPU, contrôle dynamique des puissances, profils de refroidissement, et placement des workloads en fonction des coûts énergétiques. Les guidelines ASHRAE aident à cadrer les seuils thermiques. Chez Score Group, Noor Energy accompagne l’optimisation (PUE, pilotage, amélioration continue), tandis que Noor ITS adapte le design salle/réseau à la densité visée.
Quand recourir au cloud pour du “HPC bursting” ?
Lorsque les pics de charge sont intermittents, que le time-to-market prime, ou pour tester de nouveaux profils GPU/stockage sans immobilisation. Un modèle hybride permet d’entraîner à grande échelle ponctuellement, puis de rapatrier modèles et données sur site. Les contraintes de souveraineté, de coût total et de latence d’accès aux données doivent être évaluées. Nous concevons ce bursting avec des architectures de Cloud & Hosting maîtrisées et réversibles.
À retenir
L’hyperconvergence est un excellent socle pour IA/ML, data et exploitation, à compléter pour le HPC le plus exigeant.
Un design “HCI + îlots spécialisés” concilie agilité, performance et résilience.
Double plan réseau et stockage hybride sont des patterns éprouvés.
L’énergie et le refroidissement sont stratégiques au même titre que la performance.
La gouvernance (sécurité, PRA/PCA, MLOps) doit être pensée dès la conception.
Passez à l’action: explorez notre approche intégrée sur Score Group et échangez avec nos experts pour un cadrage rapide de votre projet. Des solutions adaptées à chacun de vos besoins.
