什么是计算节点？
计算节点是集群或分布式计算环境中的物理或虚拟服务器，专门用于执行计算任务。它通常包括中央处理器（CPU）、随机存取存储器（RAM）、本地存储和网络接口等关键硬件组件。有些计算节点还包括 GPU，用于加速并行工作负载。
与协调集群活动的管理节点或头部节点不同，计算节点只专注于运行应用程序和处理数据。它们是高性能计算集群、云平台和企业数据中心的主力军，可跨多个系统执行并行工作负载，提供高吞吐量和可扩展性。
现代基础设施如何使用计算节点
计算节点在现代 IT 环境中发挥着核心作用，可为各行各业提供可扩展的高性能解决方案。它们的应用涵盖高性能计算、云服务、人工智能和虚拟化。
云计算和超大规模数据中心
公共云和私有云环境依靠计算节点向用户按需提供计算资源。虚拟机或容器通常托管在这些节点上，资源分配通过协调工具进行动态管理。超大规模数据中心的计算节点针对高密度部署、能效和硬件灵活性进行了优化。
虚拟化和容器化
在企业 IT 中，计算节点通过运行管理程序在单个硬件系统上管理多个虚拟机来支持虚拟化。它们还是 Kubernetes 等容器编排平台的骨干，使微服务架构能够在分布式环境中高效扩展。
高性能计算（HPC）
在高性能计算环境中，计算节点被用于大型集群，以解决科学、工程和研究领域的复杂问题。这些节点可以并行运行，分配工作负载，加快模拟、数学建模和数据分析的速度。每个计算节点都能提供处理能力，通常使用 CPU 和 GPU 的组合来提供大量计算性能。
人工智能和机器学习
配备高性能 GPU 的计算节点对于人工智能和机器学习工作负载中的训练和推理至关重要。这些节点可高效处理大规模数据处理和矩阵计算，是人工智能数据中心和研究实验室的关键组成部分。
在集群架构中使用计算节点
在集群架构内部署计算节点可为运行要求苛刻的工作负载提供高度模块化和性能导向的框架。每个节点都可配置专门的硬件，如用于高吞吐量数据访问的 NVMe 存储、用于增加带宽的 DDR5 内存或用于加速并行处理的 GPU，以适应其所服务的应用。这种定制使企业能够针对特定需求对基础架构进行微调，而不是依赖通用硬件配置文件。
现代计算节点配备了低延迟存储和高速内存，可减少数据移动的瓶颈，确保快速执行 I/O 密集型操作。节点之间的高速互连实现了整个集群的低延迟通信，这对于实时分析、科学计算和其他时间敏感型工作负载至关重要。
通过将处理和内存资源分配给多个计算节点，集群可以处理远远超过单机容量的数据集，同时保持性能的一致性。支持 GPU 的节点可专门用于模型训练或仿真等任务，从而提高整个集群的效率，并将仅使用 CPU 的节点释放出来，用于执行通用任务。
集群方法还具有弹性和灵活性。如果一个节点出现故障，工作负载可以重新分配，硬件组件可以按节点进行升级或更换，而不会中断整个系统。这种适应性使集群计算环境成为需要快速扩展和发展的企业的理想选择。
计算节点的潜在缺点
虽然计算节点具有可扩展性和性能优势，但也存在一些潜在的缺点，企业在部署前必须加以考虑。
管理集群环境可能非常复杂。在多个计算节点上协调工作负载需要先进的调度软件和基础设施规划。管理员必须持续监控任务分配、数据位置和资源利用率，以确保效率并避免瓶颈。这通常需要熟练的 IT 人员和强大的管理工具。
此外，集群可能包括针对特定工作负载定制的混合计算节点，例如用于高性能计算（HPC）的配备 GPU 的节点、用于数据库的 CPU 优化节点或用于企业应用的通用节点。这种异质性会增加调配、兼容性和性能调整方面的复杂性。
功耗和热管理也是高密度计算环境中需要关注的问题。高性能计算节点，尤其是配备多个 GPU 或高核 CPU 的节点，会产生大量热量，需要复杂的冷却系统。这些运行需求会导致能源成本和基础设施开销增加。
随着集群规模的扩大，保持各节点之间的一致性变得更加困难。确保统一的软件配置、应用固件更新和协调硬件更换都必须谨慎管理。在混合或多租户部署中，围绕安全性、工作负载隔离和合规性会产生额外的复杂性。
常见问题
- 计算节点和控制节点有什么区别？
计算节点负责运行工作负载和执行计算任务，通常是集群的一部分。它执行应用程序、处理数据，并可能配备 CPU、GPU、内存和存储。控制节点则负责管理和协调集群的整体运行。它负责任务调度、资源分配、监控和节点间通信，但本身通常不进行计算。 - 计算节点可以配备 GPU 吗？
可以，许多现代计算节点都包含 GPU，用于加速人工智能训练、深度学习和科学模拟等并行处理任务。在需要高吞吐量进行矩阵运算或实时推理的工作负载中，支持 GPU 的计算节点尤为重要。 - 计算节点会永久存储数据吗？
虽然计算节点可能包括使用固态硬盘或 NVMe 驱动器的本地存储，用于临时数据或缓存，但它们通常不是为长期存储而设计的。持久数据通常存储在专用存储节点或网络附加存储系统上。 - 计算节点是可扩展的吗？
是的，计算节点本身具有可扩展性。企业可以根据工作负载需求向集群添加更多节点，以提高计算能力。这种横向扩展模式支持灵活增长，无需重新设计基础设施。 - 计算节点通常使用哪些操作系统？
计算节点通常运行基于 Linux 的操作系统，因为它们具有稳定性、可扩展性以及与高性能计算和云协调工具的兼容性。不过，它们也可以运行 Windows Server 等其他操作系统，具体取决于应用需求和软件栈。