Voici la lame de calcul, et je la teste dans un cluster à quatre nœuds :
Je teste la version Dev, et @Merocle de Uptime Lab a envoyé quatre lames, un boîtier à 4 baies imprimé en 3D (un boîtier métallique 1U monté en rack est en les travaux), et deux modules de ventilateur.
Il en teste 40 dans un rack chez Jetbrains depuis des mois, et ils sont sur le point d’être mis en ligne sur Kickstarter.
Mais pourquoi construire un cluster avec ces Blades ? Et à quoi servent-ils si vous ne pouvez même pas acheter un Compute Module 4 de Raspberry Pi ? Des modules de calcul alternatifs fonctionnent-ils ? J’aborderai TOUTES ces questions dans cet article de blog.
Ou, si vous préférez l’apprentissage visuel, regardez ma vidéo sur la lame de calcul :
Présentation de la lame de calcul
L’année dernière, j’ai a publié une vidéo sur une première version alpha du tableau. Ivan a presque tout repensé depuis lors. Et ça a l’air magnifique! La lame dispose d’un emplacement M.2 et est alimentée via un port PoE 1 Gbit/s à l’avant. Le modèle Dev a des extras comme un module TPM, des ports USB et HDMI et des commutateurs physiques pour le WiFi et le Bluetooth.
Au-dessus du port Ethernet à l’avant, il y a un tas de LED, un bouton et quelques néopixels. Je les couvrirai plus tard.
À l’opposé, il y a un en-tête de ventilateur. Il y a une carte de ventilateur de base qui tient juste un ventilateur de 40 mm en place, ou… si vous avez de la chance comme moi, vous avez un contrôleur de ventilateur unique en son genre”édition suringénierie”(photo ci-dessous). Il contient un autre Raspberry Pi-dans ce cas, le minuscule microcontrôleur RP2040-et il mesure les températures du flux d’air et ajuste la vitesse du ventilateur en conséquence. Il contient également plus de néopixels.
En ce qui concerne le simple fait de faire circuler l’air sur le Pi, ouais… c’est définitivement exagéré.
Les deux les modules de ventilation se glissent à l’arrière du châssis de lame 1U personnalisé et les lames de calcul se glissent à l’avant.
Vous avez peut-être également observé les élégants dissipateurs rouges. Ils fonctionnent à merveille, mais jetez un coup d’œil en dessous-ils sont probablement un cauchemar à usiner. Je ne sais pas si les dissipateurs thermiques seront produits en série, mais ils fonctionnent et ont fière allure. Le Pis est resté sous 42 °C après dix minutes de stress sur les 16 cœurs du processeur.
Même sans dissipateurs thermiques, ces lames fournissent beaucoup d’alimentation et de refroidissement pour un overclocking stable. Ivan a exécuté et testé quarante d’entre eux pendant des mois dans le laboratoire où il travaille, sans temps d’arrêt (bien que un Pi se soit noyé et ne soit pas venu à la vie).
Les versions TPM et Dev sont toutes deux livrées avec un Module Infineon TPM 2.0. TPM signifie Trusted Platform Module, et il peut être utilisé pour l’informatique embarquée sécurisée, en particulier avec un Zymbit dont je parlerai plus tard. Cette puce stocke les clés de cryptage et les mots de passe sécurisés afin que personne ne puisse voler une lame et obtenir vos données.
Ivan est allé plus loin et a placé la puce sous le module de calcul pour une meilleure sécurité. Même si quelqu’un avait un accès physique à la lame, il ne pouvait pas pénétrer dans le TPM sans débrancher le module de calcul. Cela couperait l’alimentation de la puce et (idéalement) verrouillerait toutes vos données.
Le calcul sécurisé est plus compliqué que cela, et le Raspberry Pi n’est pas parfait, mais le module de calcul offre quelques améliorations pour un démarrage et un TPM de confiance que j’aborderai plus en détail dans une future vidéo/article de blog.
Poursuivant le thème de la transformation du Raspberry Pi en entreprise, ces lames ont également deux fonctionnalités qui s’intègrent parfaitement avec autre équipement en rack :
La languette à l’avant est articulée pour pouvoir appuyer sur le bouton avant. Et les LED indiquent l’activité du SSD, l’alimentation et l’activité du Pi, ainsi que des néopixels montés à l’avant et sur le dessus que vous pouvez programmer pour faire ce que vous voulez. Vous pouvez également éteindre toutes les LED dans le logiciel si vous le souhaitez.
Ce script Python de démonstration affiche la température du processeur à l’aide de différentes couleurs et permet d’utiliser la LED pour localiser la lame. Si vous en avez plusieurs dans un rack quelque part, il peut être difficile de trouver une lame particulière. Ainsi, vous pouvez déclencher le néopixel, puis lorsque vous trouvez la bonne lame, appuyez sur le bouton pour la fermer.
Pourquoi Compute Blade ?
Il y a donc plus dans cette carte qu’il n’y paraît , mais pourquoi? Dans quel but utiliseriez-vous ces éléments ?
La motivation initiale d’Ivan était de faire fonctionner un ensemble d’ordinateurs ARM pour des tests d’intégration continue chez Jetbrains. Ils créent des tonnes de logiciels pour les développeurs, et ils doivent les tester sur des Mac, des PC et, oui, même des Raspberry Pi !
Il exécute quarante lames en 2U. C’est :
160 cœurs ARM 320 Go de RAM (jusqu’à) 320 téraoctets de stockage flash
… dans 2U d’espace rack.
C’est en fait utile pour certaines personnes. Par exemple, si vous souhaitez un cluster ARM relativement faible consommation pour les tests ou la recherche. Étant donné qu’ils ne brûlent que quelques watts chacun, vous pourriez avoir 160 cœurs ARM de moins de 200 watts en 2U, avec 40 disques NVMe !
Un autre avantage d’exécuter plusieurs petites machines au lieu de quelques grandes est la ressource isolation. Si vous hébergez de nombreuses petites applications, il est plus sûr de les isoler sur leur propre matériel. De nombreux problèmes de sécurité modernes sont dus au fait que des personnes exécutent de plus en plus de services sur un système, partageant la même mémoire et le même processeur.
Pour moi, ces lames facilitent l’apprentissage. Je teste des projets open source comme Kubernetes et Drupal. K3s, en particulier, fonctionne très bien sur les clusters Pi, et j’ai toute une configuration de cluster pi open source que j’ai travaille depuis des années. Il a une surveillance intégrée pour que vous puissiez voir la santé de votre cluster en temps réel, et il y a des exemples de déploiements Drupal et de base de données intégrés.
J’ai également testé un logiciel de clustering comme Ceph, que j’ai aussi dans ce projet pi-cluster, alors allez voir ça sur GitHub même si vous n’avez que de vieux Pis réguliers.
C’est juste plus amusant de faire ça avec des ordinateurs physiques, qui tournent juste à côté de moi sur mon bureau.
Et bien sûr, je pourrais exécuter des machines virtuelles sur un PC, mais cela ne me donne pas le contrôle du métal nu et la mise en réseau physique. Et les performances par watt ne sont pas mauvaises du tout si vous exécutez certaines charges de travail comme les services Web. Mon cluster utilise moins de 30 watts pour exécuter quatre disques NVMe sous une charge de 100 %, et il est tranquillement assis ici sur mon bureau.
Mais le simple fait d’exécuter un tas de Pis dans un cluster est une vieille nouvelle. Des tonnes de personnes utilisent des clusters Pi. La lame, cependant? Il faut que Pi se regroupe d’un cran. Ivan a envoyé d’autres accessoires qu’il teste.
Ceci est un ZYMKEY 4, qui est un module de sécurité matériel supplémentaire qui se branche sur l’en-tête GPIO partiel de la lame.
Le ZYMKEY dispose d’un stockage crypté, de capteurs de sabotage et d’une horloge en temps réel intégrée, et il transforme le Blade dans un nœud de calcul entièrement sécurisé.
Ivan a également créé une carte personnalisée à l’aide du module de sécurité HSM4 de Zymbit. En utilisant cela, il a fait cette démo où si vous sortez la lame, elle peut réagir en faisant des choses comme détruire automatiquement données sensibles.
Autres lames
Le reste du monde n’est pas immobile, cependant. Pine64 a également lancé sa propre lame. Je n’ai pas encore eu le temps de le tester complètement, mais j’ai jeté à la fois le SOQuartz et un Compute Module 4 dessus pour voir comment il fonctionne.
Le circuit PoE intégré avait un peu de gémissement de bobine parfois, et aucune des images que j’ai téléchargées pour le SOQuartz ne me donnerait encore de travail HDMI ou NVMe, alors je suis passé à un module de calcul 4. Ma version eMMC a bien fonctionné, avec HDMI, réseau et NVMe tous cadeau. Mais un Lite CM4 ne fonctionnait pas, il allait simplement sur l’écran arc-en-ciel lorsqu’il commençait à démarrer.
La lame de Pine64 semble donc fonctionnelle, mais c’est définitivement plus barebones et ne semble pas être entièrement pris en charge encore. Si la lame de calcul vous donne une tranche de Pi, la lame SOQuartz donne l’impression qu’elle est sortie un peu… à moitié cuite.
Autres modules compatibles CM4
Et je sais à quel point il est difficile de trouver un Raspberry Pi en ce moment. Je comprends. Rien qu’en regardant rpilocator.com, c’est assez sombre.
Mais il y a quatre autres clones de module de calcul que vous pouvez acheter maintenant. Tous disent qu’ils sont compatibles avec le Compute Module 4.
Et j’en ai trois à tester. J’ai également commandé un BPI CM4, mais il est toujours coincé quelque part entre la Chine et ma maison.
Mais j’ai ces autres clones : CB1 de BigTreeTech, SOQuartz de Pine64 et CM3 de Radxa. Ils sont tous censés être des remplacements instantanés, bien que le CB1 ne prenne pas en charge le PCI Express, je ne l’ai donc pas testé sur cette carte. Découvrez mon flux en direct d’octobre, où j’ai testé le CB1 et parlé davantage de la pénurie de Pi.
Mais le SOQuartz a le PCI Express, donc je l’ai testé. J’ai en fait fait une vidéo entière dessus et sur le CM3 il y a plus d’un an ! À l’époque, il était même difficile de faire démarrer les planches ! Les choses se sont-elles améliorées depuis ?
Eh bien… un peu. Beaucoup de clones de Raspberry Pi adoptent l’approche de”jeter du matériel contre le mur et voir ce qui colle”.
Mais si les fiches techniques étaient tout, Raspberry Pi n’aurait été qu’une petite note de bas de page dans l’histoire de l’informatique. La grande différence réside dans le support, et Raspberry Pi en a à revendre, en particulier avec son système d’exploitation Raspberry Pi. Même Orange Pi a commencé à se lancer dans ce jeu avec leur propre système d’exploitation personnalisé l’année dernière.
Si je me rends sur la page de téléchargement du SOQuartz de Pine64, c’est le bordel. Il existe six systèmes d’exploitation différents répertoriés et la page n’en recommande aucun. En fait, il est dit directement sur la page que les trois premières images ne fonctionnent même pas !
Je comprends que Pine64 est basé sur la communauté, mais toute personne autre qu’un développeur qui entre dans l’écosystème Pine64 et s’attend à être productif est dans une course difficile.
Cela dit, après avoir lu cet article de blog, il semblait que j’aurais peut-être la meilleure expérience avec Armbian. J’ai donc regardé sur le site Web d’Armbian et, à ma grande surprise, le SOQuartz n’y figurait même pas. J’ai donc continué à chercher et j’ai découvert que, pour une raison quelconque, le téléchargement recommandé d’Armbian était hébergé sur un forum (www.t95plus.com) qui n’était même pas lié à Pine64 ou Armbian.
Ce n’est même pas apparent comment cette image a été construite ! C’était sommaire mais j’ai quand même téléchargé l’image. Et… ça ne se téléchargerait pas. Il est arrivé à 250 Mo et s’est bloqué. Je l’ai essayé plusieurs fois mais je n’ai pas réussi à le faire fonctionner.
J’ai donc changé de vitesse et testé Plebian Linux à la place.
Le but de Plebian est de faire fonctionner Linux à la vanille sans aucun patch hacky RockChip. Cette fois, le téléchargement a fonctionné et il a en fait démarré, ce qui était une bonne surprise à ce stade. Mais il ne prend pas encore en charge HDMI ou WiFi. Et même si je pouvais voir mon lecteur NVMe avec lspci, il semble que le système d’exploitation ne puisse pas l’utiliser.
Donc, c’est un peu le bordel, mais au moins je peux dire que le SOQuartz fonctionne sur le Compute Blade, c’est juste une question de support logiciel.
Le Radxa CM3 me donne toujours du mal à flasher un système d’exploitation, donc je n’ai pas encore pu le tester. Peut-être que je n’ai pas de chance, mais ce ne sont certainement pas tous des arcs-en-ciel et des papillons avec des clones CM4.
Si vous voulez toujours en utiliser un, faites des folies sur la version Dev de Compute Blade. L’accès microSD et HDMI est inestimable pour le débogage.
Donc, pour une utilisation en production, je ne recommande pas encore les clones. Ils sont plus lents et ne fonctionnent pas comme un Pi. Même si cela me fait mal de le dire, attendez les modules de calcul 4. Raspberry Pi a déclaré que le stock devrait s’améliorer jusqu’en 2023-espérons que c’est vrai.
Et j’ai demandé à Ivan s’il pouvait obtenir un lot de CM4 à vendre sur Kickstarter pour les premiers contributeurs, mais il a dit que cela prendrait des mois, même avec une commande groupée.
Chaud d’acheter une Compute Blade (ou 20)
Quoi qu’il en soit, la lame de calcul est un excellent moyen d’exécuter Pis en clusters. En fait, c’est mon préféré jusqu’à présent. C’est satisfaisant de glisser ces choses et de les regarder courir dans un rack. Ivan travaille également sur un boîtier de montage en rack 1U en métal, mais je n’ai aucune idée de combien cela coûterait.
Si vous ne faites que bricoler avec des Raspberry Pis, le prix est un peu élevé. Mais si vous avez des besoins spécifiques en nœuds de calcul ARM denses, ou si vous voulez simplement la carte Pi la plus cool du marché, la lame de calcul vaut le détour.
C’était amusant de regarder la conception de ces lames de cette première version de preuve de concept jusqu’à la production, en regardant Ivan peaufiner chaque partie de cette carte jusqu’à ce qu’elle devienne ce qu’elle est aujourd’hui.
Il sera lancé sur Kickstarter cette semaine, avec trois modèles :
Une version de base pour 60 $ Une version TPM pour 69 $ et la version Dev pour 90 $
… les prix ne sont pas encore définitifs à cent pour cent. Consultez le Kickstarter Compute Blade pour tous les détails.