> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.verge.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.verge.io/plan-and-deploy/vi/kien-truc-tham-chieu/data-science.md). # Triển khai cụm hiệu năng cao ## Triển khai cụm hiệu năng cao Các tổ chức muốn tăng tốc quy trình phân tích và huấn luyện mô hình của mình có thể tận dụng VergeOS theo mô hình triển khai cụm hiệu năng cao. Tài liệu này cung cấp tổng quan về việc triển khai các cụm hiệu năng cao VergeOS bằng phần cứng mạnh mẽ, có khả năng mở rộng, nêu rõ các lợi ích chính và mô tả các cấu hình cụm hiệu năng cao khác nhau hiện có. ### Ví dụ về Data Science Inc. Data Science Inc. sẽ được sử dụng xuyên suốt tài liệu này để giải thích các khái niệm và chi tiết chính liên quan đến việc triển khai cụm hiệu năng cao. Data Science Inc. đã tìm đến VergeOS để nâng cao khối lượng công việc học máy và xử lý dữ liệu của họ bằng một giải pháp mang lại hiệu năng cao, khả năng mở rộng và quản lý đơn giản hóa. ### Cụm hiệu năng cao là gì Trong bối cảnh VergeOS, cụm hiệu năng cao là một giải pháp mạnh mẽ, có khả năng mở rộng, được thiết kế để quản lý các tác vụ tính toán chuyên sâu như huấn luyện mô hình và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Một cụm hiệu năng cao VergeOS điển hình gồm nhiều nút được tối ưu cho môi trường có nhu cầu I/O cao, với bộ nhớ lưu trữ hiệu năng cao (SSD hoặc NVMe) và tỷ lệ bộ nhớ trên lõi từ 8:1 đến 16:1. ### Vì sao bạn sẽ muốn một cụm hiệu năng cao Các cụm hiệu năng cao là thiết yếu đối với các tổ chức dựa trên dữ liệu nhờ một số lợi ích chính sau: * **Tối ưu hóa hiệu năng**: Tự động phân bổ tài nguyên dựa trên nhu cầu của các khối lượng công việc khoa học dữ liệu cụ thể, bao gồm hỗ trợ ảo hóa GPU để xử lý hiệu quả các tác vụ tính toán chuyên sâu. * **Khả năng mở rộng**: Dễ dàng mở rộng tài nguyên để quản lý sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nhu cầu tính toán mà không gây gián đoạn đáng kể hay phải thay đổi cấu hình. Các nút bổ sung có thể được tích hợp liền mạch với hạ tầng hiện có. * **Quản lý đơn giản hóa**: Một bảng điều khiển quản lý tập trung cung cấp thông tin chi tiết về mức sử dụng tài nguyên, các chỉ số hiệu năng và giám sát tình trạng của hạ tầng HCI, giúp giảm gánh nặng cho bộ phận CNTT. * **Độ tin cậy và tính sẵn sàng**: Các tính năng sẵn sàng cao đảm bảo thời gian ngừng hoạt động tối thiểu và duy trì tính toàn vẹn dữ liệu trong quá trình nút gặp sự cố hoặc bảo trì. Các giải pháp sao lưu và khôi phục sau thảm họa được điều chỉnh cho các tập dữ liệu quy mô lớn và các mô hình học máy. * **Bảo mật**: Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu, đảm bảo bảo vệ thông tin nhạy cảm. ## Tổng quan VergeOS cung cấp một giải pháp có khả năng thích ứng và cấu hình cao cho khách hàng muốn triển khai các khối lượng công việc hiệu năng cao. Việc triển khai này sẽ cho phép Data Science Inc. tận dụng các năng lực tính toán tiên tiến cho các tác vụ học máy và xử lý dữ liệu của họ. Giải pháp được thiết kế để quản lý tập trung, cung cấp khả năng tích hợp liền mạch và mở rộng linh hoạt để xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và nhu cầu tính toán gia tăng. ### Tóm tắt Việc triển khai này cho phép đội ngũ CNTT của Data Science Inc. quản lý tập trung các khối lượng công việc học máy và xử lý dữ liệu của họ. Họ sẽ triển khai các cụm riêng biệt cho khối lượng công việc và vSAN. ### Phần cứng và tính năng #### Phần cứng Đối với triển khai VergeOS của Data Science Inc., phần cứng sau đây được khuyến nghị: #### Mạng * Chuyển mạch top-of-rack * (2x) FS N8560-32C, 32 cổng 100Gb QSFP28 #### Cụm lưu trữ vSAN * (2x) Nút điều khiển vergeOS * CPU 8 lõi tốc độ xung nhịp CAO * 768 GB RAM ECC * (2x) 2TB NVMe (vergeOS TIER0, 3DWPD) * (2x) 100Gbe card mạng lõi vergeOS * (2x) 25Gbe card mạng ngoài * IPMI tích hợp trên bo mạch * Nguồn điện dự phòng * (8x) Nút vSAN vergeOS * (2x) 12 lõi @3Ghz (Xeon Gold 5317) * 512 GB RAM ECC * (22x) SSD NVMe 2.5" 7.68TB (1DWPD) * (2x) 100Gbe card mạng lõi vergeOS * IPMI tích hợp trên bo mạch * Nguồn điện dự phòng #### Cụm khối lượng công việc * (35x) Nút tính toán vergeOS * (2x) 32 lõi @2.1 Ghz (Xeon Gold 6530) * 768 GB RAM ECC * (1x) Ổ khởi động NVMe vergeOS 960GB (1 DWPD) * (2x) 25Gbe card mạng lõi vergeOS * IPMI tích hợp trên bo mạch * Nguồn điện dự phòng #### Tính năng VergeOS Triển khai sẽ tận dụng các tính năng VergeOS sau: * **Phân bổ tài nguyên**: Tự động phân bổ tài nguyên dựa trên nhu cầu của khối lượng công việc * **Khử trùng lặp nội tuyến toàn cục**: Giảm mức tiêu thụ lưu trữ bằng cách loại bỏ dữ liệu trùng lặp * **Ảo hóa GPU**: Xử lý hiệu quả các tác vụ tính toán chuyên sâu * **Kho Catalog**: Quản lý tập trung các mẫu VM * **Ảnh chụp hệ thống**: Ảnh chụp cục bộ để khôi phục nhanh một site * **Bảo mật**: Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.verge.io/plan-and-deploy/vi/kien-truc-tham-chieu/data-science.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.