Vous pensiez avoir tout vu avec le Raspberry Pi ? Eh bien, lisez la suite de cet article. Lorsque vous avez besoin de plus de puissance de calcul, il y a généralement deux solutions : utiliser un processeur plus puissant ou ajouter davantage de processeurs. Dans le monde du « supercalcul », cette dernière est souvent la solution la plus efficace. Mais si les clusters peuvent être plus efficaces, ils ne sont pas toujours plus économiques.
C’est pourquoi lorsque le Laboratoire national de Los Alamos s’est tourné vers la société australienne BitScope pour obtenir une solution de cluster la plus rentable. Et, BitScope s’est tourné vers le mini-ordinateur le plus économe en énergie, et modulable pour réaliser un cluster : le Raspberry Pi.
Le Raspberry Pi a déjà été utilisé dans des dizaines de façons en dehors de son but éducatif initial. Et, oui, il a également été utilisé dans les clusters. Mais, cela pourrait être son plus grand déploiement dans ce type d’utilisation, et celui qui sera utilisé à titre très officiel. Bien évidemment, on est loin du projet de garage.
Los Alamos possède déjà Trinity, l’un des 10 premiers supercalculateurs au monde. Comme vous pouvez l’imaginer, non seulement l’utilisation de cette technologie est limitée aux processus « importants », mais elle absorbe aussi 25 mégawatts d’électricité. Il est donc inutile, infaisable et coûteux d’utiliser Trinity pour tester de nouveaux logiciels encore en développement.
750 Raspberry Pi pour 3000 coeurs !
C’est la raison pour laquelle BitScope a recouru à 750 Raspberry Pi, réparti entre 5 racks BitScope. Un seul rack possède 150 Raspberry Pi dotés de processeurs quadricœurs. Cela représente donc 3 000 cœurs pour un traitement en parallèle. Chaque Raspberry Pi a seulement besoin de 5 watts et, conjointement, le cluster de superordinateur coûte 150 dollars par noeud.
Naturellement, le cluster de Raspberry Pi conçu par BitScope va à peine remplacer le plus petit supercalculateur. Mais évidemment, il n’est pas destiné à l’être. Il sert simplement de banc d’essai, et de zone de transit efficace et rentable pour le développement de logiciels et d’autres tâches de hautes performances, comme les simulations de réseau, qui sont mieux réalisées à petite échelle avant de les déployer dans de grands centres de données.
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