腾讯雲アカウント購入: 黒石物理サーバ (中南) の独占優位性
企業デジタル化の後半では、「上雲」はもはや新鮮な言葉ではない。しかし、業務規模が初期の急速な試行錯誤から
超大規模データ処理、AI大モデルトレーニング、高同時リアルタイムレンダリング、コア金融取引
高性能コンピューティング (HPC) シーンを待っていると、多くの技術責任者や設計者が新たな悩みに陥っている。
「私たちに割り当てられたvCPUが多いのに、なぜピーク計算力が期待に達しないのか?」と言いました
「隣のテナントが高負荷を走ると、私たちのサービスのP99遅延が急激に上昇した… 」
「高周波データベースのI/Oがボトルネックになって、クラウドのハードドライブの遅延がボトルネックを突破できない」
これらの痛点の根源は、従来の仮想化アーキテクチャ (Hypervisor) に自然に存在する
計算力損失、資源争奪、ネットワーク/ストレージオーバーヘッド
。
業務の性能に対する厳しい要求がハードウェアの限界に近づいたとき、裸金属クラウドは高性能計算選定の唯一の選択肢となった。国内の裸金属サービスでは
腾讯雲黒石物理サーバ (中南)
独自のアーキテクチャ設計と深い統合能力によって、非常に明るい「独占」の優位性を示した。
一、なぜ高性能計算は「物理独占」に依存しているのか?
黒石中南について話す前に、私たちはまず明確にする必要があります
高性能コンピューティングは仮想化の何を嫌っているのでしょうか?
従来のクラウドサーバ (CVM) は、仮想マシンアーキテクチャを採用し、非常に高い柔軟性と柔軟性をもたらしたが、仮想化されたHypervisor層を隔てている。このメカニズムは、限界性能のニーズに直面すると、次の3つの致命的な短いボードが露出します
CPUとメモリの損失: 仮想化スケジューリングは、追加のシステムリソースを消費する必要があります。密集型浮動小数点演算や並列計算では、CPUレジスタとキャッシュ (l 1/l 2/l 3 Cache) の頻繁なコンテキスト切り替えは、最大5% ~ 15% の計算力が目に見えない。
「騒がしい隣人」効果 (Noisy Neighbors): クラウドメーカーは隔離メカニズムを持っているが、物理マシンレベルのハイパースレッディングやバスが争っている同じ物理マシン上の他のテナントが突然高負荷を開始すると、CPUキャッシュとメモリ帯域幅を占有し、応答遅延のジッターを引き起こすことは避けられない。
ネストされた仮想化の制限: クラウドに自己研究のコンテナプラットフォーム、セキュリティサンドボックスを導入したり、特定の深い学習フレームワークを実行したりする必要がある場合、仮想マシン環境での二次仮想化のパフォーマンスは非常に低下することが多い全然サポートできません。
高性能コンピューティングのハードコア訴求: ゼロ仮想化オーバーヘッド、100% 物理資源独占、究極のハードウェアレベルのセキュリティ隔離、マイクロ秒レベルのネットワークとストレージ応答。
二、腾讯雲黒石中南を解体する: 物理機の性能、クラウド化機の体験
腾讯雲黒石物理サーバ
、BMS) の本質は、
高性能物理サーバの「独占計算力」とパブリックネットワークのクラウドコンピューティングの「柔軟性」を深く融合した裸金属クラウド製品
。
これは伝統的な物理機の無損失、高性能のハードコア属性を保持しているだけでなく、テンセント・クラウドが自ら研究したハードウェア・オフロード・アーキテクチャ (スマート・ネットワーク・カード/自己研究・チップなど) を通じて仮想マシンのように分レベルで開通し、柔軟に拡張する能力を実現しました。
従来の仮想マシンアーキテクチャテンセントクラウド黒石BMS (ベアメタル)
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ユーザー業務アプリケーションのページをめくると、ユーザー業務アプリケーションのページをめくる。
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仮想化層 (ハイパー) │ -- 損失 │ 物理CPU/メモリ │ -- 100% ロスレス独占
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物理ハードウェア資源のページをめくると、ハードウェアのオフロード (スマートネットワークカード) のページをめくる。
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技術選定の観点から見ると、黒石BMSの高性能計算シーンにおける核心的な優位性は以下の4つの次元に帰着できる
1.究極の計算: ゼロ損失で物理CPUとメモリの潜在力を解放する
黒石BMSはHypervisor層を捨て、ユーザーは物理サーバ全体の制御権を獲得した。
物理CPUの100% が独占的である: Intel Xeon高周波数プロセッサであろうと、AMD EPYCマルチコア高性能プラットフォームであろうと、物理CPUのコアごと、スレッドごと、およびすべてのL3キャッシュであろうとすべてユーザーの業務によって独占されています。
ロスレスメモリ帯域幅: 深さ学習とHPCアルゴリズムは、多くの場合、極めて高いメモリスループット率に依存している。黒石物理サーバは物理NUMAアーキテクチャに直接接続し、仮想マシンのNUMA間アクセスの遅延損失を回避し、メモリ帯域幅を理論限界まで満たすことができる。
2.ハードウェアのアンインストール: 計算力を業務に返し、管理をハードウェアに渡す
従来の裸金属機は、パブリックネットワークとクラウドストレージにアクセスする際に、ネットワークとストレージドライブを実行するために物理CPUコアを消費することが多い。
テンセント雲の新世代の黒石の中南は採用しました。
ハードウェア・オフロード・アーキテクチャ
。VPCメッセージパッケージなどのネットワーク仮想化とストレージ仮想化をスマート・ネットワーク・カード (Sma) に移行します
RtNIC) で処理します。
CPUゼロ占有: 物理マシンのCPUリソースの100% はユーザーの計算業務に使用され、クラウドプラットフォームの管理プロセスに1分の1を乗っ取られない。
千万級pps転送: ハードウェアの加速によって、黒石BMSは最大千万級のネットワークメッセージ転送性能(pps) と超低ネットワーク遅延を簡単に実現でき、高同時トラフィックの衝撃に簡単に対応できる。
3.クラウドの生態にシームレスに溶け込む: 「物理機は孤島」という伝統的な壁を打ち破る
従来のIDC室がホストしていた物理機の最大のペインポイントは「孤立」です。
黒石BMSはこの壁を完全に打ち破りました。
原生VPCプライベートネットワーク同体: 黒石物理サーバは、腾讯クラウドのVPC (プライベートネットワーク) システムで自然に動作している。これは、あなたの黒石物理マシンは、通常のCVM仮想マシン、クラウドデータベースCDB、Redisキャッシュクラスタと同じVPCでミリ秒レベルの相互運用を実現できることを意味します。
クラウドハードドライブCBS動的マウント: 従来の物理マシンの拡張ストレージは、取り外し機とハードドライブのみです。黒石BMSは腾讯雲CBS雲ハードディスクシステムを深く貫通し、仮想マシンのように超高IOPSのブロックストレージをオンラインでマウント/アンロードすることをサポートしている物理マシンの性能とクラウドディスクの弾力的な伸縮と多重コピーの災害復旧能力を兼ね備えています。
4.究極のコンプライアンスとハードウェアレベルのセキュリティ隔離
金融取引、コア会計、生命科学遺伝子データなどの敏感な業務に対して、「物理ハードウェアを共有する」こと自体が安全上の危険である。黒石中南が実現しました。
物理レベルのシングルテナント隔離
、ネットワーク、ストレージ、コンピューティングは完全に独立しており、最も厳しい物理コンプライアンス監査要件を満たしています。
三、典型的な着地シーン: 黒石シックスはどこで活躍しますか?
物理的に独占的な計算力の優位性は、黒石BMSが性能に非常に批判的な業界シーンでかけがえのない価値を示している
業種/シーン
コア痛点
黒石BMSの破局案
AI大モデルと深さ学習
トレーニングノード間の通信遅延が敏感で、GPU/CPUの計算力利用率が極めて高い。
GPUベアメタルのインスタンスを提供し、RDMA高速ネットワークを组み合わせて、超大规模ノードロスレス并列トレーニングを実现します。
リアルタイムゲームと高同時服
プレイヤーはジッターゼロを容認するMMOゲームのシングルスーツはストレスが大きい。
Cpuのクロック周波数と千万級pps転送性能を独占的に享受し、近隣の干渉に別れを告げ、P99の低遅延を簡単に保障する。
コアデータベース (Oracle/MySQL)
頻繁な高同時I/Oは、仮想ディスクのスループットのボトルネックに遭遇しやすい。
高性能黒石ノードに導入し、NVMeローカルディスクや高速CBSと連携して、高IOPS、マイクロ秒級遅延のデータベースベースを構築する。
金融数量化取引とリスクコントロール
取引指示の処理遅延にはマイクロ秒級の厳しい要求がある
求めます。
物理ハードウェアは専用線に直接接続し、仮想化スタックにおける命令のキュー時間を最大限に短縮する。
四、結語
高性能計算選定は、本質的に「性能、弾力性とコスト」のゲームである。
これまで、企業は「仮想マシンの高柔軟性」と「従来の物理マシンの高性能」の間で二人一人を選ばなければならなかった。腾讯雲黒石物理サーバ (BMS) の出現は、技術革新を通じて両者のギャップを埋めた
それは企業に物理機のロスレス、独占、安全なハード計算力を持たせることができます。
もしあなたの業務が計算力のボトルネック、高合併下の遅延ジッター、または厳しいコンプライアンス隔離のニーズに直面しているなら黒石BMSに視線を向けて、コア計算力を物理的な独占に戻して、ビジネスエンジンに最も強力なパワーを注入してください。
