Processamento de Alto Desempenho em Projetos de Engenharia: Implantação, Desenvolvimento e Avaliação de uma Solução HPC

Abstract

A crescente utilização de modelos computacionais, simulações e otimizações tem propiciado avanços significativos na investigação científica e em projetos de engenharia. Entretanto, a complexidade e custo computacional destes modelos, associados a grandes bases de dados, tem impulsionado a busca por infraestruturas de Processamento e Computação de Alto Desempenho (HPC), necessárias para a execução destas tarefas. Apesar de seu potencial para transformar práticas de engenharia, a implementação de infraestruturas HPC enfrenta desafios, como os altos custos de aquisição e especialização técnica demandada para manutenção e desenvolvimento destes sistemas. Diante desse cenário, a utilização de Clusters Commodity, compostos por hardware de baixo custo e fácil acesso no mercado, apresenta-se como uma alternativa estratégica para tornar essas tecnologias mais acessíveis. Este trabalho tem como objetivo detalhar o processo de implantação do Cluster Aqua, utilizando a infraestrutura preexistente em laboratório com recursos heterogêneos. O cluster foi posteriormente integrado ao sistema Synapse, voltado para a otimização de sistemas de engenharia, por meio do desenvolvimento de um middleware que viabiliza a execução distribuída de análises. A metodologia abrangeu a configuração do hardware e de uma pilha de softwares, seguido pela realização de testes de desempenho utilizando benchmarks, bem como a aplicação prática do cluster em experimentos computacionais utilizando o middleware proposto. Os resultados obtidos permitiram avaliar aspectos de desempenho, escalabilidade e viabilidade da solução, fornecendo subsídios para validar sua aplicabilidade em projetos de engenharia, bem como a ampliação das capacidades computacionais do laboratório com a incorporação da infraestrutura HPC implantada.

The increasing integration of computational models, simulations, and optimizations has led to significant advancements in scientific research and engineering projects. However, the complexity and computational cost of these models, coupled with large datasets, have driven the search for High-Performance Computing (HPC) infrastructures, essential for executing these tasks. Despite its potential to transform engineering practices, the implementation of HPC infrastructures faces challenges, such as high acquisition costs and the technical specialization required for the maintenance and development of these systems. In this context, the use of commodity clusters, composed of low-cost hardware that is readily available on the market, emerges as a strategic alternative to make these technologies more accessible. This paper aims to report the process of deploying the Aqua Cluster, using pre-existing laboratory infrastructure with heterogeneous resources, and its integration into the Synapse software, focused on optimizing engineering systems, through the development of a middleware that enables the distributed execution of analyses. The methodology included configuring the hardware and software stack, followed by performance testing using benchmarks, as well as the practical application of the cluster in computational experiments using the proposed middleware. The results obtained allowed for the evaluation of performance, scalability, and viability aspects of the solution, providing support to validate its applicability in engineering projects, as well as enhancing the computational capabilities of the laboratory with the incorporation of the deployed HPC infrastructure.